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原创【论文精读】A review of deep learning-based information fusion techniques

本文综述了深度学习在多模态医学影像分类中的融合策略，系统梳理了输入融合、单层融合、分层融合、注意力融合和输出融合五类方法。研究显示，分层融合和注意力机制在处理复杂分类任务时表现优异，而Transformer架构展现出巨大潜力。针对临床常见的模态缺失问题，提出了生成对抗网络和特殊网络设计等解决方案。文章还探讨了多模态分类与其他任务（如分割）结合的可行性，并指出大规模预训练和统一特征表示是未来发展方向。该研究为医学多模态分类提供了系统的技术路线和实用建议。

2025-12-24 18:26:42 1046

原创【论文精读】TransUNet

本文提出TransUNet框架，将Transformer编码器-解码器模块集成到U-Net架构中。编码器通过Token化处理CNN特征图提取全局上下文信息，解码器利用交叉注意力机制优化器官查询，实现从粗到细的分割优化。实验表明：编码器模块在多器官分割任务（如BTCV数据集）表现优异，解码器模块则在小目标分割（如肿瘤、血管）更具优势。在胰腺肿瘤分割中，TransUNet比基准模型提升9.7%（<20mm肿瘤）和4.3%（<10mm囊肿）。该方法将传统逐像素分类重新定义为掩码分类，通过残差式迭代优化

2025-12-17 19:22:04 991

原创 P1043 [NOIP 2003 普及组] 数字游戏

本文探讨了环形结构上的区间动态规划问题，重点解决将n个首尾相连的数字分成m部分的最优划分问题。通过"破环成链"技巧将环形问题转化为线性处理，使用区间DP方法求解。状态转移方程dp[i][j][k]表示子序列A[i...j]划分成k个区间的最优解，通过预处理前缀和和模运算，分别计算每个区间的最优值。最终在2n长度的线性序列上遍历所有可能的起点，求出全局最大值和最小值。该算法有效解决了环形DP问题，具有典型的动态规划最优子结构特性。

2025-12-16 11:44:27 482

原创 P1775 石子合并（弱化版） - 区间DP

区间DP模板题

2025-12-15 21:54:07 313

空空如也

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