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UCB-Tuned
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新的自适应提示框架改进了多器官超声分割
研究人员开发了BAP-MOS，一种用于多器官超声分割的新型框架，该框架解决了相邻结构和局部边界误差的挑战。该系统采用自适应提示策略，将提示选择视为一个特定器官的多臂老虎机问题。这种方法在微调过程中优化提示偏好，从而显著提高了分割精度，尤其是在边界敏感的任务中。
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新的UCB策略增强了用于边缘计算的自适应深度神经网络
研究人员为边缘计算环境中的自适应深度神经网络（ADNNs）引入了四种新的上限置信界（UCB）策略。这些策略，包括UCB-Bayes、UCB-Tuned和UCB-V，旨在动态平衡精度与能耗和延迟。使用CIFAR数据集在ResNet和MobileViT模型上进行的实验表明，UCB-Bayes收敛速度最快，而UCB-V和UCB-Tuned在精度、延迟和能耗之间提供了最佳的权衡。