该论文介绍了一种将无监督主动轮廓模型与深度学习相结合的新方法，实现了鲁棒性和自适应性的图像分割。该方法在组织学数据集上取得了显著的改进效果。

我们提出了一种新型的神经场，使用了一般径向基函数进行信号表示。该方法相比于现有的神经场方法，能够更好地适应目标信号，提高径向基函数的通道能力，并且通过混合自适应的径向基函数和基于网格的径向基函数，继承了自适应性和插值平滑性，取得了比现有方法更高的精确度和紧凑性。在2D图像和3D有向距离场表示中的实验证明了我们方法的优越性，并且在神经辐射场重建方面，我们的方法实现了与现有方法相媲美的渲染质量，具有较小的模型大小和可比较的训练速度。

该论文介绍了一种将无监督主动轮廓模型与深度学习相结合的新方法，实现了鲁棒性和自适应性的图像分割。该方法利用传统主动轮廓的灵活演化框架和深度学习从原始数据中学习复杂特征和模式的能力，无需大量标注数据即可捕获复杂物体边界。在组织学数据集上，该方法相比现有方法呈现出显著的改进效果。

评估了Segment Anything Model (SAM)在组织病理学数据的零样本和微调场景下的性能，发现SAM在分割性能上相对较弱，但在推理时间和泛化能力方面相对较强。对SAM解码器进行修改，提高了交互式组织学图像分割的效果。

该研究提出了一种新型的神经场方法，使用了一般径向基函数进行信号表示，能够更好地适应目标信号，提高径向基函数的通道能力，并且继承了自适应性和插值平滑性，取得了比现有方法更高的精确度和紧凑性。

ListView是Android中最常用的视图之一，使用的频率仅仅次于几大基础布局。但自从ListView出道至今，已经不知道衍生出了多少问题，然而很多人只关心功能功能的实现，却极少关注ListView过度调用导致的性能问题。在实际项目中，即使你正确使用了ViewHolder机制来优化ListView性能，但是在某些场景下依然会感觉卡顿严重，到底是什么原因导致的呢，我们来分析下。