首先我们要注意的是图像的显示问题，在示例应用中是直接用Mat显示的，在WPF中显示图像一般用BitmapImage，那么这里就涉及到一个转换的问题，可以安装一下OpenCvSharp4.Extensions这个库，作者已经提供了一些转换方法。noiseSigma: 噪声强度（亮度或每个颜色通道的标准差），0 表示自动值，用于处理图像中的噪声，值越大对噪声的容忍度越高。history:...

本研究提出了一种新的竞争机制CompeteSMoE，旨在解决稀疏专家混合模型训练中的路由子优化问题，从而提高令牌路由效率。理论与实证分析表明，该机制在视觉指令调优和语言预训练任务中表现优异，具备良好的性能和可扩展性。

本研究提出了一种改进的归一化函数策略，以解决量子-经典混合机器学习模型在抗癌药物响应预测中的稳定性问题。测试结果显示，该模型在最佳条件下优于传统深度学习模型，推动了量子计算在生物医学领域的应用。

本研究提出隐私感知无线协作专家混合模型（PWC-MoE），旨在解决带宽受限环境中大型语言模型的隐私与性能矛盾。该模型通过动态路由和负载均衡，有效平衡计算成本、性能和隐私保护，实验结果表明其在保护隐私的同时仍能保持高性能，具有实用潜力。

本研究提出了一种离散时间高斯过程混合模型（MiDiGap），有效解决了机器人操作中的政策表示和模仿学习灵活性问题。该模型仅需五个演示和摄像头观察即可快速学习，并在多种复杂任务中展现出卓越的推广能力，显著提升了策略成功率和样本效率。

本研究提出了一种非竞争博弈方法，克服了黑箱生成AI环境中构建专家混合模型的局限性。通过反馈机制，我们的“专有联合学习”算法显著提升了时间序列预测的准确性。

本研究提出TT-LoRA MoE框架，结合参数高效微调与稀疏专家混合路由，解决大型模型部署的可扩展性问题，显著提升多任务推理的计算效率与灵活性。

本研究解决了稀疏专家混合模型（MoE）预训练中反向更新稀疏导致的不稳定性和性能低下问题。提出了一种名为“默认MoE”的轻量级近似方法，使得MoE路由器可以接收稠密的梯度更新，从而显著提升训练性能。该方法在不增加显著计算开销的情况下，超越了传统的TopK路由方法。

本研究提出了一种新的学习框架——塑性感知专家混合模型（PA-MoE），旨在优化自适应视频流的用户体验（QoE）。该模型通过动态调节网络塑性，显著提升了神经网络的自适应能力，实验结果显示QoE性能提高了45.5%。

本研究提出了一种结合图注意网络和图卷积网络的混合模型，旨在快速识别农业作物病害。该模型在苹果、土豆和甘蔗叶病分类中实现了0.9822的高准确率，具有可持续农业的应用潜力。

本研究提出了一种新方法“路由混合模型（MoR）”，通过整合专家混合理念，优化低秩适配（LoRA）在大型模型微调中的性能，平均提升1%。

本研究解决了在代码大型语言模型（LLM）中性能与效率之间的权衡问题。论文引入了Ling-Coder-Lite，这是一种结合专家混合架构和高质量数据的方法，能够在多个代表性的编码基准上提供与先进模型相当的性能，同时减少50%的资源部署需求。该研究的开源模型和数据为后续研究提供了重要的支持。

本研究提出了一种新的混合查找专家架构（MoLE），有效解决了混合专家模型在推理时的高延迟和显存需求问题。实验结果表明，MoLE在相同的FLOPs和显存条件下，推理速度与稠密模型相当，且显著快于传统的MoE，同时保持了性能。

本研究提出了一种灵活的双变量贝塔混合模型（FBBMM），有效解决了传统聚类算法在非凸簇上的局限性，优于其他方法，为大数据分析提供了稳健的解决方案。

本研究针对稀疏混合专家（MoE）模型训练缓慢的问题，提出了一种新的方法——降级重利用。该方法结合了预训练稠密模型的知识与部分权重的统计重新初始化，有效提高了MoE模型在知识获取上的效率。实验结果表明，降级重利用在长时间训练中显著优于以往的MoE构建方法，实现了更高效的性能和更低的训练成本。

该研究提出了一种结合迁移学习与元学习的少样本文本分类模型，有效解决了标注数据获取困难的问题。实验结果表明，该模型在少样本和中等样本条件下的性能优于传统方法，具有实际应用潜力。