我们提出了一种用于解决一类多凸优化问题的块主导最小化方法及其外推算法（BMMe）。该方法通过使用一种新颖的自适应更新规则来更新 BMMe 的外推参数。通过将块主导最小化重新表述为一种块镜像下降方法，并在每次迭代中自适应地更新 Bregman 散度，我们为 BMMe 建立了逐次收敛性。我们使用该方法设计了高效算法来解决带有 $\beta$-...

MultiLoRA是一种新的多任务适应方法，通过减少主导性和改变参数初始化来实现更平衡的单元子空间。实验证明，MultiLoRA在多个基准和模型规模上优于单个LoRA和微调方法，且只需额外2.5％的参数。进一步研究表明，MultiLoRA的权重更新矩阵减少了对顶层奇异向量的依赖性，使单元变换更加均衡。

该研究使用冠状动脉神经网络方法，利用RCA血管造影图像进行心脏支配分类算法的研究，成功实现了满意的准确性。在RCA闭塞的情况下，利用LCA信息并检测高度不确定的情况可以提高准确性。