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BrainTaskonomy：通过学习关系重构 fMRI 基础模型的预训练与迁移
首次出现 · 2026/9/10 01:50最近活动 · 2026/9/10 01:50
神经影像模型不再直接混杂所有数据。研究者以轻量代理网络测定十个 fMRI 领域间的学习阻力与促进关系，配合噪声降温调度，使预训练指标误差下降 6.5% 至 16.3%。面对下游的十五类任务，系统以整数规划沿着有向拓扑寻找迁移路径，让复杂的脑信号建模有了清晰的推进次序。
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