本文将解读并且复现一篇来自2022年医学图像顶会MICCAI。这篇文章主要解决了Unet网络及其扩展网络近年来虽然取得了极大的进展，但是在网络参数、计算复杂度和速度上非常慢，不能够适应实时的医学图像分割的问题。文章主要从以下方面解决了上述问题：1）提出UNeXt网络UNeXt是一种基于卷积多层感知机（MLP）的图像分割网络设计上结合了早期卷积阶段和潜在层中的MLP阶段，以实现高效分割2）核心创新点

与传统的风格迁移方法相比，AdaIN 不仅能够实现更灵活的风格融合，还能在保持图像内容的同时，赋予其独特的艺术风格，通过对卷积神经网络卷积核输出的特征图即feature map的二阶统计（Gram matrix）来描述一张图片的风格，虽然生成的视觉效果很好，但这种方法需要经历一个非常慢的迭代优化过程。

面部表情图像预处理是面部表情识别的重要步骤,主要目的是在于提取特征之前排除一切与面部表情无关的干扰因素。例如,环境光照、姿势和不同背景等。在干扰排除后,将人类面部直接与公共参考系相对接、使每个面部特征对应的语义位置精准无误。人脸检测、人脸对齐、数据增强、人脸一是实现面部表情图像预处理的主要方法，其实现的大体逻辑如下：微表情识别系统是一个极具前景和价值的领域，可以帮助我们更好地理解和应对人类情感、健

情感分析在人工智能向情感智能发展中起着重要作用。早期的情感分析研究主要集中在分析单模态数据上，包括文本情感分析、图像情感分析、音频情感分析等。然而，人类的情感是通过人体的多种感官来传达的。因此，单模态情感分析忽略了人类情感的多维性。相比之下，多模态情感分析通过结合文本、视觉和音频等多模态数据来推断一个人的情感状态。与单模态情感分析相比，多模态数据包含多样化的情感信息，具有更高的预测精度。目前，多模

结直肠癌是一种全球范围内常见的恶性肿瘤，其发病率和死亡率呈上升趋势，早期发现对提高治疗效果和患者生存率至关重要，但传统诊断方法存在主观性和时间成本高的问题，结直肠癌组织切片图像具有复杂结构，需要精确的图像处理技术来辅助诊断，开发基于深度学习的结直肠癌识别系统，旨在提高诊断效率，减少传统方法的局限性。利用深度学习技术自动分类结直肠癌图像，为医生提供可靠的辅助工具，提升临床决策质量。

今天我们介绍一篇CVPR2024的最新无监督三维目标检测的SOTA工作，这篇论文介绍了一种名为CommonsensePDetector（CPD）的方法，用于解决无监督三维目标检测中的挑战，可以点击论文地址进行查看，如下图所示：在当前的无监督三维目标检测方法中，通常采用基于聚类的伪标签生成和迭代式自训练过程。然而，由于激光雷达扫描的稀疏性，导致生成的伪标签存在尺寸和位置上的错误，从而影响了检测性能。

决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果，本质是一颗由多个判断节点组成的树。

pixi.js是一个开源的轻量级2D渲染引擎，专注于利用WebGL和HTML5中的Canvas技术来实现高性能的交互式图形和动画。它旨在提供一个简单而强大的工具集，使开发者能够轻松地创建各种类型的视觉效果，包括游戏、数据可视化、广告和其他富媒体应用程序。

EM算法是一种求解含有隐变量的概率模型参数的迭代算法。该算法通过交替进行两个步骤：E步骤和M步骤，从而不断逼近模型的最优参数值。EM算法也称期望最大化算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）等等。

net core中不建议使用.net framework里的web.config，不过仍继续提供ConfigurationManager，不过官方没有支持通过新的Configuration框架读取方式，这里我们建议自行编写一个自定义配置提供者，实际使用意义不大，主要还是了解读取配置的方法。编写ConfigurationProvider类实际读取配置。