小红花·文摘

本研究针对现有反事实（CF）生成方法在平衡接近性、多样性和稳健性方面的不足，提出了一种增强的CF解释框架DiCE-Extended，以提高稳健性并保持可解释性。通过引入基于Dice-Sorensen系数的新稳健性度量，该方法在小输入变化下保证了解释的稳定性，实验证明其在多个基准数据集上的有效性和稳定性表现超越标准DiCE生成的解释。

DiCE-扩展：机器学习中反事实解释的稳健方法

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本研究设计了一系列最小化算法任务，以量化现有语言模型的创造性极限。研究发现，输入层注入噪声比输出层的温度采样更能激发随机性，从而提升模型的多样性和创造性，为分析开放式创造性技能提供了新的理论框架。

Roll the Dice and Look Before You Leap: Going Beyond the Creative Limits of Next-Token Prediction

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Multi-Center Medical Image Analysis Model: VFMGL Framework Breaks Through Data Island Challenges with an Outstanding 93.4% Dice Coefficient

机器之心 ·

本研究提出SimuDICE框架，旨在解决离线强化学习中目标策略与行为策略分布不匹配及样本量有限的问题。通过世界模型生成合成经验，迭代改进策略，并利用DICE调整状态-动作对的采样概率，从而提高经验质量。实验结果表明，SimuDICE在使用较少经验和规划步骤时，性能与现有算法相当，并在不同数据收集策略下表现稳健。

SimuDICE: Offline Policy Optimization Through World Model Updates and DICE Estimation

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Roll-Dice是一个开源网页应用项目，使用Tolgee平台进行本地化。项目通过Vite创建React应用，集成了Material UI、react-three-fiber和Tailwind CSS等。应用包含导航栏、语言选择器和游戏屏幕，提供掷骰子生成锻炼计划的功能。RollDice组件通过3D动画模拟掷骰子，提升用户互动体验。完整代码可在GitHub查看。

使用 Vite 启动 Roll-Dice 项目

DEV Community ·

该研究探讨了使用3D Residual UNet模型和广义Dice焦点损失函数在PET/CT扫描中自动分割癌性病灶的有效性。经过5折交叉验证，平均Dice相似系数为0.6687，显示了该模型在图像分析中的潜力。

AutoPET Challenge III: Testing the Robustness of Generalized Dice Focal Loss Trained 3D Residual UNet for FDG and PSMA Lesion Segmentation from Whole-Body PET/CT Images

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本文研究了多种医学图像分割方法及其损失函数，包括中心线Dice、soft-clDice和ICI损失等。这些方法针对血管和胎儿结构的分割，提升了准确性和连通性，解决了标签不平衡问题，并通过实验验证了其有效性。

DiCE-扩展：机器学习中反事实解释的稳健方法

Roll the Dice and Look Before You Leap: Going Beyond the Creative Limits of Next-Token Prediction

Multi-Center Medical Image Analysis Model: VFMGL Framework Breaks Through Data Island Challenges with an Outstanding 93.4% Dice Coefficient

SimuDICE: Offline Policy Optimization Through World Model Updates and DICE Estimation

使用 Vite 启动 Roll-Dice 项目

AutoPET Challenge III: Testing the Robustness of Generalized Dice Focal Loss Trained 3D Residual UNet for FDG and PSMA Lesion Segmentation from Whole-Body PET/CT Images

血管分割的中心线边界 Dice 损失

DICE：从单一图像捕捉手脸互动的端到端变形

DICE：检测数学推理中 LLM 微调阶段的内分布污染

在“自豪的决定”下，《战地2042》宣布停止赛季更新

SeaBird: 基于 Dice 损失的鸟瞰分割方法改善大物体的单目三维检测

DICE奖展现了开发者和粉丝应得的庆典

GO-DICE：目标导向的基于选项感知的离线模仿学习通过稳态分布修正估计

DICE: 用于轨迹预测的多样化扩散模型与评分

Roll A Dice! Building a command bot for Microsoft Teams using Teams Toolkit with Visual Studio Code