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研究人员提出了一种名为TraCoCo的半监督学习方法，通过调整输入数据的空间上下文，帮助模型从前景对象中学习分割模式。该方法结合了新的Confident Regional Cross-Entropy损失，显著提升了训练效果，并在多个3D医学图像分割基准上取得了优异成绩，验证了其有效性。

本文综述了安全强化学习的现状和未来方向。安全强化学习在传统强化学习中加入安全约束，应用于自动驾驶和机器人等领域。研究方法分为基于模型和无模型，涉及策略优化和控制理论。理论分析关注算法安全性、样本复杂度和收敛性。基准测试环境如AI Safety Gridworlds和Safety Gym用于评估算法性能。未来挑战包括算法扩展性和实时性能。

两个世纪互联账号正常工作，一个2年没用，一个1年没用。华南理工的rclone api仍可用，可能是因为无期限密钥和保活脚本保住了token，新api无法授权。同济无法使用api，但都支持webdav的sp模式，可以用rclone和alist挂载。alist挂载webdav不支持302。目前测试webdav-sp模式挂载没有问题。