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Gaussian blur
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AI框架改进超声图像阑尾炎分级
研究人员开发了AppendiGrade，一个旨在改进超声图像阑尾炎分级的深度学习框架。该系统利用了四个预训练模型，包括InceptionV3，在图像锐化和超参数调整等优化技术后，准确率显著提升至95.58%。为了增强可解释性，该框架采用Grad-CAM生成热力图，突出显示超声图像中最有助于模型预测的区域，便于与医学专家进行交叉核对。
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新方法使用高斯平滑处理量化神经网络
研究人员开发了一种使用高斯平均作为量化神经网络平滑近似的方法。该技术在有界局部振荡下应用时，为原始函数与其平滑版本之间的差异提供了依赖于维度的界限。该研究还为ReLU和符号函数等常见激活函数提供了闭式高斯平均，并展示了它们在高维二元感知器模型上的应用。