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伯特斯卡斯 Multilingual Embedding Models are the ones that map text from multiple languages to a shared vector space (or embedding space). This implies that in this embedding space, related or similar
MA-SAM:模态不可知的三维医学图像分割SAM自适应
论文：MA-SAM: Modality-agnostic SAM Adaptation for 3D Medical Image Segmentation | Papers With Code 代码：GitHub - cchen-cc/MA-SAM: PyTorch implementation for MA-SAM 机构：a)高级医疗计算和分析中心，麻省总医院和哈佛医学院，波士顿；b)香港中
（《机器学习》完整版系列）第15章 规则学习——15.3 归结与逆归结（你可知“反证法”原理？）
归结原理（即消解）：可以“消除”该互补项 归结与逆归结 上篇我们用“十一条规则”形成一套命题逻辑的形式推理体系，归结原理强大到只需一个规则就可形成一套命题逻辑的形式推理体系。 若互补项（即正文字 L L L与负文字 ¬ L \lnot L ¬L）分别在两子句 C 1 C_1 C1与 C 2 C_2 C2中，则可以“消除”该互补项，称为归结原理（即消解），如图15.1 所示。 C = C
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论文：MA-SAM: Modality-agnostic SAM Adaptation for 3D Medical Image Segmentation | Papers With Code 代码：GitHub - cchen-cc/MA-SAM: PyTorch implementation for MA-SAM 机构：a)高级医疗计算和分析中心，麻省总医院和哈佛医学院，波士顿；b)香港中