在机器人领域，强化学习（RL）技术正在推动着令人惊叹的进步，但长时间的训练周期和复杂的算法设计一直是阻碍这一技术广泛应用的主要瓶颈。2025年5月，来自加州大学伯克利分校的研究团队（Younggyo Seo、Carmelo ...

然而 ReLU 单元易陷入所谓的「死亡 ReLU 问题」， 一旦某个神经元在训练中输出恒为 0，其梯度也为 0，无法再恢复。 这一现象最终制约了其整体效能，也是 ReLU 网络的重大缺陷。

虽然仍有改进空间，但HLIP无疑为3D医学影像的AI辅助诊断铺平了道路。随着技术的进一步发展和计算资源的增加，我们可以期待HLIP及其后继者在临床实践中发挥越来越重要的作用，最终帮助放射科医生提高诊断效率和准确性，造福患者。 返回搜狐，查看更多 ...

在机器人领域，强化学习（RL）技术正在推动着令人惊叹的进步，但长时间的训练周期和复杂的算法设计一直是阻碍这一技术广泛应用的主要瓶颈。2025年5月，来自加州大学伯克利分校的研究团队（Younggyo Seo、Carmelo ...

密歇根大学研究团队提出的HLIP框架采用了全新的思路。他们没有改变原始数据或设计复杂的模型，而是利用放射学数据天然存在的层次结构来优化处理流程。这就像是在不改变图册内容的情况下，发明了一种能够同时浏览所有页面并快速定位关键信息的方法。

出品：新浪财经上市公司研究院作者：IPO再融资组/郑权 近日，深圳市华曦达科技股份有限公司（下称“华曦达”）递交港股上市申请。华曦达曾在新三板挂牌，2023年6月曾递交北交所上市申请，但2024年1月撤单。 华曦达IPO ...