深度空间上下文：当注意力模型遇见空间回归
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇研究提出了 “深度空间背景”（DSCon）方法，它利用空间背景的概念来研究基于注意力的视觉模型，在组织病理学家的启发下，该方法可以应用于各种领域。DSCon...
本研究提出了“深度空间背景”（DSCon）方法，通过研究基于注意力的视觉模型中的空间背景概念。实验证明，在肿瘤病变的分类中，空间关系比正常组织更重要，且邻域大小与上下文信息价值呈负相关。
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ACME的使用经验
ACME是一个自动管理证书的程序，有多种实现，本文介绍了acme.sh的使用。安装、申请、安装证书、续签证书等步骤都有详细说明。在Windows环境下使用...
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模块化：在Python🐍中使用Mojo🔥
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模块化：Python程序员轻松入门Mojo🔥
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Modular：发布 MAX 开发者版预览
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Modular：我们筹集了1亿美元以改善全球开发者的AI基础设施
Modular宣布获得1亿美元新融资，加速实现全球开发者AI基础设施愿景。他们的下一代AI开发者平台改善了AI的可编程性、可用性、可扩展性、计算效率和硬件...
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模块化：Mojo🔥 如何实现比 Python 快 35,000 倍的加速 – 第二部分
在本博客文章中，我们将继续优化Mandelbrot集合问题，并将速度提高到Python的26,000倍。我们将分享使用的技术，并讨论Mojo的优势。第三部...
