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Swin V2
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新的SWIFT方法提高了直肠癌分割的效率和校准
研究人员开发了SWIFT，一种用于分割MRI扫描中直肠癌的新方法，该方法优先考虑参数效率和肿瘤感知。该方法利用在CT体积上预训练并在MRI上微调的Swin V2编码器，探索了如解码器压缩和低秩适应等配置。虽然SWIFT的检测率为93.9%，但名为SWIFTe-LDE4的一个变体在最低误差率下表现出最佳校准，尽管仍存在残余失校准。
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新的自监督模型增强了AI对符号音乐的理解
研究人员开发了一种用于符号音乐的层级式自监督世界模型，该模型利用在MIDI数据上训练的2.55M参数Swin V2编码器。该模型不需要标签或音乐理论词汇，表明像乐句边界和和声细节这样的音乐属性可以在模型层级的不同级别上被解码。该系统能够快速生成音乐建议，其条件式流匹配模型实现了高保真度，并支持用于掩码修复的图形化提示，使其适用于协作音乐创作代理。