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Al-Azhar University
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Transformer模型在糖尿病足溃疡分割中表现出更好的泛化能力
一项新研究对三种用于糖尿病足溃疡分割的深度学习模型进行了基准测试：U-Net、DeepLabV3+和SegFormer-B2。虽然所有模型在其训练数据集上表现良好，但当在外部数据集上进行测试时，它们的准确性显著下降。与卷积神经网络模型相比，基于Transformer的SegFormer-B2表现出更优越的泛化能力，这表明架构类型是跨医院性能的关键因素。
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克鲁格曼和阿扎尔：AI发展迅速但不可预测且脆弱
保罗·克鲁格曼和阿齐姆·阿扎尔讨论了AI的现状，指出其快速发展的同时也存在固有的不可预测性和脆弱性。他们强调，尽管取得了进步，但AI系统远非人们设想的完美逻辑机器，常常表现出谄媚行为或在更新之间出现退步，带来了严峻的可靠性挑战。