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reconstruction techniques
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重新思考大型语言模型剪枝：重构误差最小化的好处和陷阱
通过分割模型、顺序修剪、重构稠密对应模型的预测，及时合并稀疏子模型，本文首次提出了一系列重建技术，可以显著降低高复原误差，并发现最小化复原误差并非总是理想的，引入自动生成校准数据的策略以平衡复原和泛化之间的权衡，为剪枝大型语言模型的新方向提
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11 days ago
可变可见度覆盖的学习射电干涉成像
利用无卷积迭代方法和学习后处理技术，本研究提出了对不同观测可视范围适应，无需或最小限度微调的训练策略，以解决干涉天文望远镜的高效重建问题。无卷积迭代方法在网络内包含望远镜测量运算符，能够以最优的重建质量和计算时间适应不同的可视范围，并且对真
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2 months ago
从双变量投影重构高维数据集
通过图形化解决方案重新构建高维数据集，包括查找团伙和讨论复杂情况，再加以其他方法处理，研究结果表明这些方法在很多情况下能够成功重建原始数据集。
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6 months ago
加速 MRI 重建中的不确定性估计与传播
基于深度学习的 MRI 重建技术在高度加速设置中取得了前所未有的重建质量，然而，深度学习技术也容易出现意外失败和结构产生幻觉，因此在临床实践中安全使用这项技术需要良好校准的不确定性量化，本文提出了一种基于条件层次变分自动编码器的新颖概率重建
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a year ago
通过 3D 部件发现，从稀疏图像集合中学习关节形状的 LASSIE 模型
本工作提出了一个实际问题设置来估计动物（如马）的 3D 姿态和形状，该问题仅提供了几张（10-30）野外图像作为输入。利用 LASSIE 优化框架，发现 3D 部件并利用自我监督的深度特征强制实施 2D-3D 部件一致性，实验结果表明相比于
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2 years ago
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