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摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet线性检测任务上取得了最先进的性能，其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。尽管其简单有效，但现有的基于transformer的SSL（自监督学习）方法需要大量的计算资源才能达到SoTA性能。故认为SSL系统的效率与两个因素高度相关：网络架构和预训练任务。故而提出改进：发现自监督单尺度transformer

摘要本文利用从互联网上收集的2.5亿个图像/文本对数据，训练了一个120亿参数的自回归transformer，进而得到一个可以通过自然语言/图像控制生成的高保真图像生成模型。在大多数数据集上的表现超越以往的方法。框架本文的目标为通过训练一个自回归transformer，通过将文本和图像tokens自回归建模为单个数据流，进而结合图像解码器进行图像生成，整体分为两个阶段：第一阶段：训练一个离散变分自

摘要本文提出了一个半监督学习框架，包括三个步骤：无监督或自监督的预训练；有监督微调；使用未标记数据进行蒸馏。具体改进有：发现在半监督学习（无监督预训练+有监督微调）中，对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非线性变换（投影头）的重要性。更深的投影头能提高分类线性评估指标，也能提高从投影头的中间层进行微调时的半监督性能对于特定目标，过大的

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摘要Diffusionmodels（DMs）被证明在复杂自然场景的高分辨率图像合成能力优于以往的GAN或autoregressive（AR）transformer。作为基于似然的模型，其没有GAN的模式崩溃和训练不稳定问题，通过参数共享，其可以模拟自然图像的高度复杂分布；另外也不需要AR类模型庞大的参数量，但DM在像素级的训练推理仍然需要大量的计算量，故本文的重点在于在不损害DM性能的情况下减少计

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目录摘要1绪论1.1项目设计背景1.2项目设计意义1.3医疗管理系统设计目标1.4系统开发技术的特色41.5论文结构与章节安排42医疗管理系统分析52.1可行性分析52.2系统流程分析62.2.1数据增加流程

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