本研究提出CLERIC，一种针对全切片图像的新型深度学习图像压缩框架，旨在提高数字病理学图像的存储、传输和可视化效率，同时保留重要的病理细节。实验结果表明，CLERIC在压缩效率和图像质量方面优于现有模型。
Cleric是一个AI代理，帮助工程团队调试生产问题，自动并行调查，快速识别复杂问题。通过与团队沟通，Cleric不断学习和改进调查策略，并利用LangSmith分析策略效果，推动自愈基础设施的发展。
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