今天我将介绍如何将低质量超声图像转换为高质量超声图像的完整实现方案。为了帮助大家更好地理解整个过程，我已经整理了详细的步骤和结果展示。感兴趣的朋友可以尝试一下。
一、USenhance2023简介
超声成像在辅助疾病诊断和治疗中广泛应用，因其无创性而备受青睐。近年来，医学超声从医院大型昂贵设备向经济型手持设备的普及展现了广阔前景。然而，手持设备因硬件限制，往往生成的图像质量较低。超声图像增强技术提供了一种潜在的低成本解决方案，通过计算机算法从低质量图像恢复高质量图像，...
在上一篇关于提示工程（prompt engineering）的文章中，我们讨论了提示的概念。提示通过改变语言模型（llm）的输入来影响其输出，提示对词汇的分布极为敏感，即使是微小的变化也可能导致显著的差异。虽然通过提示可以调整模型在词汇上的分布，但当我们需要将一个在特定领域训练的模型应用到全新领域时，仅靠提示是不够的。与此相反，训练过程则涉及到直接修改模型的参数。简单来说，训练过程是通过向模型提供输入，让模型预测输出，并根据预测结果调整参数，使模型的下一次输出更接近正确答案。...
efficientvit: 用于设备端语义分割的轻量级多尺度注意力
论文链接：https://www.php.cn/link/e102943424a748e28068406f64765596
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演示
摘要：在针对高分辨率视觉应用时，视觉变换器（ViT）不如卷积神经网络（CNN）表现出色。ViT 的关键计算瓶颈是 softmax 注意力模块，其计...
分享一个简便的方法，将 chatglm2-6b 模型快速部署到 huggingface space 在线空间。
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在文章《终于部署成功！GPU 云环境搭建 ChatGLM2-6B 坎坷路》中，使用线上云算力资源成功部署了 ChatGLM2-6B 模型，并在最后显示了一行提示：
“This share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades, run gradio...
1 Introductions近期，视觉 transformer （vits）成为一项新兴研究，极大地挑战了占主导地位的卷积神经网络（cnns），在诸如分类[9, 13, 18, 22, 44]、目标检测[1, 3, 61]、语义分割[5, 35]等各种图像分析和理解任务上表现出与cnns相当甚至更优的性能，但完全没有了cnns中的卷积机制。尽管在任务性能上取得了成功，正如[54]所指出的，vits架构的一个主要缺点是，与cnns相比，vits在内存占用、计算复杂度以及最终功...
九坤投资对外宣布，由其牵头成立的至知创新研究院团队，正式开源推出全新一代代码大语言模型——iquest-coder-v1 系列。
该模型凭借卓越的代码生成与深度理解能力，一经发布即强势登顶 SWE-Bench Verified 排行榜，其中参数量达 40B 的版本更是斩获 81.4% 的高分，表现超越 Claude Opus-4.5、GPT-5.2 等多个主流闭源模型。
IQuest-Coder-V1 系列面向多样化开发场景，提供 7B、14B 和 40B 三种规格版...
