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c专题之指针-----什么是指针?

前段时间看见大家在积极的讨论指针有关的问题;这不由的让我想起当初自己学习指针,真是要了老命啊,一直没搞懂带"*"的问题,一个带"*"还好理解,多了就晕了,回忆起来,这是我当初的“死板”学习;现在做嵌入式,系统方面接触的比较多,当你看内核代码的时候,就有好多指针操作,所以深知指针的重要性,现在这段时间开始写这一系列的专题分享给大家,希望对大家理解指针有一定的帮助,同时Linux应用编程还是在同步更新的,这周会写进程的文章分享。在今天开始写文章之前,插一个面试题,也是我自己这几天无意发现的;这里我以一个void set()函数,和void set1(void)函数(c语言里面没有函数重载这个用法,所以就这样区分写了)为示例:

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[IEEE Trans. Med. Imaging] VQAMix:基于带条件三元组混合的医学图像问答

医学视觉问题回答(VQA)旨在正确的回答与给定医学图像相关的临床问题。然而,由于医疗数据的人工注释费用昂贵,缺乏海量带标签的数据限制了医学VQA的发展。在本文中,作者提出了一种简单而有效的数据增强方法VQAMix,以缓解数据缺少的问题。具体来说,VQAMix通过线性组合一系列VQA样本来产生更多的标记训练样本,这可以很容易地嵌入到任何视觉语言模型中以提高性能。然而,混合两个VQA样本会在不同样本的图像和问题之间构建新的联系,这将导致这些编造的图像-问题对的答案缺失或毫无意义。为了解决答案缺失的问题,作者首先开发了带缺失标签的学习(LML)策略,它大致上排除了缺失的答案。为了缓解无意义的答案问题,作者设计了带条件混合标签的学习(LCL)策略,该策略进一步利用语言类型的先决条件,迫使新混合的样本对拥有属于同一类别的合理答案。在VQA-RAD和PathVQA基准山的实验结果表明,作者提出的方法明显提高了基线的性能,在两个骨干的平均结果上跟别提高7%和5%,更重要的是,VQAMix可以提高置信度和模型的可解释性,这对医学VQA模型的实际应用意义重大。

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