你想弄清楚Java中public class和class（默认访问权限）的核心区别，这是Java类定义的基础知识点，我会用通俗易懂的语言+代码示例，帮你把两者的差异、使用规则和适用场景讲透。 一、核心区别总览 先通过表格直观对比核…

8.1 医疗影像AI：UNet与TransUNet模型实战 在医疗人工智能领域，医学影像分析是一个核心应用方向。从X光片、CT扫描到MRI图像，医疗影像数据蕴含着丰富的诊断信息。然而，如何有效地从这些复杂的图像中提取出有价值的医学信息，一直是研究的热点问题。本章将深入探讨医疗影像分…

8.2 病灶检测与分割：精准识别医学影像异常区域 在上一章中，我们学习了UNet和TransUNet等医学图像分割的基础模型。本章将深入探讨病灶检测与分割这一关键任务，这是医学影像分析中的核心应用之一。病灶检测与分割的目标是从医学影像中准确识别出异常区域（如肿瘤、病变等），…

5.3 表格识别与版面分析：搞定复杂文档结构解析 引言 在前两节中，我们学习了OCR技术的发展历程和主流的多模态OCR架构。在实际应用中，许多文档具有复杂的结构，特别是表格和版面布局，这对OCR系统提出了更高的要求。表格识别和版面分析是文档理解中的关键任务，它们能够帮助…

5.4 OCR+翻译一体化：中英文混排文档的智能处理 引言 在前三节中，我们学习了OCR技术的发展历程、多模态OCR架构以及表格识别和版面分析技术。在实际应用中，许多文档包含多种语言的混合排版，特别是在国际化的商业和学术环境中，中英文混排文档非常常见。如何高效地处理这类…

6.2 视觉定位Grounding：让AI指出图像中的具体物体 引言 在上一节中，我们学习了视觉问答（VQA）技术，它让AI能够理解图像内容并回答相关问题。然而，在许多实际应用中，我们不仅需要AI理解图像中的内容，还需要它能够精确定位图像中的具体物体或区域。这就是视觉定位（Visu…

6.3 DETR与GLIP：新一代目标检测技术详解 引言 在前两节中，我们学习了视觉问答（VQA）和视觉定位（Grounding）技术，这些技术都依赖于准确的目标检测作为基础。传统的目标检测方法如Faster R-CNN、YOLO等虽然性能优秀，但存在一些固有的局限性，如需要复杂的后处理步骤（如…

6.4 Cross-Attention机制：视觉与语言如何深度融合 引言 在前三节中，我们学习了视觉问答（VQA）、视觉定位（Grounding）以及DETR和GLIP等新一代目标检测技术。这些技术的核心都依赖于一个关键机制——跨模态注意力（Cross-Attention），它使得视觉和语言模态能够进行深层次…