1.FinClip 小程序低功耗渲染引擎 Cliptrix Beta 版发布
2.[LLaVA系列]📒CLIP/LLaVA/LLaVA1.5/VILA笔记: 核心点解析
3.肝细胞癌CLIP分期
4.供应链绩效指标CLIP是指标什么意思
5.复旦大学提出ClipSAM | 统一多尺度跨模态交互+多级Mask细化模块让语义分割的性能达到最佳
6.打板情绪指标公式

FinClip 小程序低功耗渲染引擎 Cliptrix Beta 版发布

       在移动应用领域，小程序因其轻量化、源码快捷启动等特性深受用户喜爱，标源其背后的指标技术架构基于AppService和WebView双线程模型，通过混合渲染方式拓展Web基础功能，源码以确保在移动端获得高性能和优质用户体验。标源apache http 源码然而，指标为了进一步提升小程序在低功耗设备上的源码可用性与性能，FinClip团队自年初起投入大量研发资源，标源致力于提升小程序的指标渲染效率。

       经过不懈努力，源码我们自豪地宣布，标源自主研发的指标小程序低功耗渲染引擎Cliptrix的Beta版本正式发布。Cliptrix引擎旨在优化渲染性能，源码增强小程序特性，标源使终端用户获得更接近原生应用的使用体验。此引擎不仅基于“clip”这一概念，寓意小程序技术，同时也借鉴了“matrix”中的“互联互通，矩阵网络”理念，旨在为用户带来前沿技术的深刻印象。

       开发Cliptrix的初衷在于解决基于WebView运行的小程序在硬件配置较低设备上可能出现的问题。这些设备包括POS机、穿戴设备等，在此环境下，WebView中的渲染和执行逻辑可能导致卡顿和运行困难。Cliptrix作为独立的小程序渲染引擎，与现有逻辑分离，登记查询系统源码以完全替换WebView，确保在各种硬件配置下提供流畅使用体验。

       为了实现高性能和轻量化，我们选择了QuickJS作为JS引擎。QuickJS不仅体积轻巧，性能表现出色，还支持AOT编译，能显著提高JS加载速度。在资源受限的嵌入式设备上，其内存管理能力尤为突出。

       在渲染方案上，我们通过自定义WebView，实现“页面绘制+页面栈维护+页面事件通信+QuickJS引擎”的能力。这有助于解决传统WebView中DOM树渲染带来的性能损耗和页面响应问题，减少代码复杂性和管理成本。

       在保持逻辑层和视图层基本不变的前提下，我们将原本由JSCore或WebView负责的逻辑层与视图层分别移至QuickJS实例，通过C++转发事件至Cliptrix dart进行应用层处理。C++与dart之间的通信通过外部函数接口FFI高效实现。

       使用Cliptrix带来的好处包括内存管理优化、性能提升和终端开发者的无感体验。通过Cliptrix，我们实现了单独线程负责JS执行与渲染执行，减少了内存消耗，优化了运行内存与通信时间。页面渲染流程简化，提高了整体性能指标。iappV6源码基于WebView环境的小程序代码无需修改即可在Cliptrix中运行，适配多种硬件设备，包括手机、智能电视、车载大屏等。

       尽管Cliptrix为小程序带来了诸多优化，但在细节上仍存在优化空间，我们期待后续文章对更完整的信息、用法、迁移指引、注意点、参数与性能对比进行深入讨论。敬请关注后续Cliptrix在小程序性能优化中的进展与提升。

[LLaVA系列]📒CLIP/LLaVA/LLaVA1.5/VILA笔记: 核心点解析

       本文记录了CLIP和LLaVA系列模型的核心点，为后续复习提供便利。

       CLIP模型为双塔结构，包含文本编码器和图像编码器，旨在预测图像与文本之间的匹配程度。其采用ResNet或ViT作为backbone，实验显示ViT表现更佳。

       CLIP模型使用对称损失函数计算相似度矩阵。该函数从行和列方向计算loss，然后取平均值。

       在CLIP实践认知部分，通过代码验证理解过程，首先安装CLIP，参考官方文档。思音car源码

       LLaVA模型将CLIP与LLM（如Vicuna、LLaMA）结合，利用Vision Encoder将转换为特征映射，然后接上投影层，实现图像和文本特征对齐。生成描述文本。

       在LLaVA中，Vision Encoder使用CLIP-ViT-L/，并选择在Transformer层前或后提取图像表示。

       LLaVA的两阶段训练和1.5版本对模型架构进行改进，效果显著提升。1.6版本则在推理、OCR和知识理解方面增强，参数量增至B，性能提升明显。

       TinyLLaVA以3B模型规模挑战7B模型，实验表明其整体效果优于LLaVA-1.5-7B。

       VILA是NVIDIA的模型，性能指标优于LLaVA-1.5，但略逊于LLaVA 1.6。

       LLaVA系列和VILA模型支持TensorRT-LLM部署，相关信息可查阅文档。

       总结，本文概述了CLIP和LLaVA模型结构，以及它们在LLaVA中的应用和改进。持续关注相关进展。

肝细胞癌CLIP分期

       CLIP分期为肝癌分期标准，原生app源码出售主要包括Child-Pugh评分、肿瘤形态、甲胎蛋白数量、门静脉癌栓情况四项指标，总共为6分，具体如下：

       1、Child-Pugh评分：根据血液学肝功能指标、白蛋白水平、腹水情况分为A、B、C三类，A为最佳，C为较差，对应评分分为0分、1分、2分；

       2、肿瘤形态：如果为单发肿瘤，体积小于半肝为0分，多发肿瘤体积小于半肝为1分，大于半肝为2分；

       3、甲胎蛋白数量：如果小于μg/L为0分，大于μg/L为1分；

       4、门静脉癌栓：如果存在为1分，无为0分。

       分数相加总和越低分期越早，分数相加总和越高分期越晚。临床上通常根据分期决定治疗手段，早期通常采取手术治疗。对于分期较高的患者要考虑其它治疗，如介入治疗联合放化疗或中医药治疗、靶向治疗、免疫治疗。具体分期与专业医生判断结合才可更好进行肿瘤治疗。

供应链绩效指标CLIP是什么意思

       一、供应链绩效指标CLIP定义：在物流手册供货期内进仓的订单数/根据物流手册应该完成的总订单数*% ；

       二、供应链绩效指标CLIP是考核公司对于供应商交期管控水平的指标，反映公司所有供应商按约定的交期准时供货的水平；供应商管理开展得好，对准时供货能力差的供应商定期优化淘汰，可以提升供应链绩效指标CLIP。

复旦大学提出ClipSAM | 统一多尺度跨模态交互+多级Mask细化模块让语义分割的性能达到最佳

       复旦大学的研究团队提出了创新性的ClipSAM框架，旨在通过统一多尺度跨模态交互和多级Mask细化模块，显著提升语义分割的性能，尤其在零样本异常分割任务中表现出色。这一框架结合了基础模型CLIP和SAM的优势，通过CLIP的语义理解能力定位异常并进行粗略分割，然后利用SAM的细化能力生成更精确的分割结果。

       具体来说，ClipSAM的关键在于UMCI（统一多尺度跨模态交互）模块，它在CLIP的不同尺度下，通过视觉特征与语言特征的交互，精确地定位异常位置。随后，MMR（多级Mask细化）模块则利用这些定位信息生成层次化的Mask，并有效地融合它们，避免了冗余和后处理的需求。

       通过在MVTec-AD和VisA数据集上进行大量实验，ClipSAM实现了最佳的分割性能，其结果超越了现有的CLIP和SAM方法。代码可在github.com/Lszcoding/Cl...获取。实验结果显示，ClipSAM在AUROC、[公式]-max、AP和PRO等指标上均取得了显著提升，证实了其在异常检测领域的有效性。

       作者还展示了 ClipSAM的组件分析和超参数调整，以进一步证明框架中每个部分的重要性。未来，研究团队计划进一步探索如何优化模型集成，以进一步提升零样本异常分割的性能。

打板情绪指标公式

       1. 打板情绪指标的计算公式为 =DEA(CLIP,5)，它反映了市场上同类资金的盈亏状态，对于分析打板行情具有决定性作用。

       2. “昨日涨停表现”是一个实时数据，它直观地展示了昨日涨停个股在次日的溢价表现。通过计算炸板的亏损，我们可以得到“打板收益”指标，从而量化情绪指标。

       3. 情绪指数是通过计算昨日涨停板个股在次日的均价和收盘价之间的差值得到的。这个指数能够充分展现市场情绪，正值代表乐观情绪，负值则代表悲观情绪。

       4. 股票打板是指追涨涨停板或跌停板。打涨停板是在股票涨停时买入，这是一种强势做多的方式，但涨停买入不一定能成交。

       5. 打跌停板是在股票跌停时买入，这种做法风险较大，获利难度也较大。但只要当天能够打开跌停板，投资者就有可能获得收益。

       6. 情绪指标的意义在于：

        a. 反映周期：通过观察一级龙头或二级龙头的走势，可以了解整个周期的启动和发酵情况。这些情绪指标的变化直接反映出了整个炒作的周期。

        b. 反映情绪：情绪指标可以反映当日盘面的氛围，尤其是集合竞价，它揭示了早盘炒作温度的变化。通过早盘的竞价，我们可以判断某个板块是否值得参与，高位股是否值得炒作。

CLIP还能这么玩？CLIP3D-AD：用语言模型从不同视角寻找3D异常

       本文提出了CLIP3D-AD，一种创新的3D少样本异常检测方法，针对MVTEC-3D AD数据集设计。该方法利用图像和文本适配器实现异常分类，采用由粗到细的图像解码器进行异常分割，并结合多视图投影和渲染技术处理点云数据。多视图融合模块被设计来增强视觉表征。实验表明，CLIP3D-AD有效解决了少样本条件下的异常检测问题，并验证了关键组件在性能提升中的重要作用。

       CLIP3D-AD方法基于CLIP进行扩展，将CLIP的强泛化能力转移到3D-FSAD。合成异常图像作为样本对，适应CLIP进行三维异常分类和分割。引入图像和文本适配器，微调全局视觉特征和文本特征。提出粗到细的解码器，融合和优化CLIP的中间多层视觉表示。将点云投影并渲染为多视图图像，利用几何信息，同时减少处理时的模态和数据差异。设计多视图融合模块，融合多视图图像特征，增强视觉和语言的关联。实验结果在MVTec-3D AD数据集上显示出竞争力。

       CLIP3D-AD方法展示了对3D少样本异常检测的有效性，通过结合视觉-语言交互能力，实现3D异常检测任务。包括数据集和评估指标、实现细节、与现有技术比较、与全样本方法比较、消融研究、讨论和结论。文章强调了图像和文本适配器、粗到细的图像解码器、多视图融合模块对方法性能的贡献。

       总结，CLIP3D-AD方法首次引入新颖的3D少样本异常检测，有效解决了少样本异常分类和分割问题，表现出了竞争性能，无需大量训练样本。实验结果证实了关键组件在性能提升中的重要性。未来工作可能包括进一步优化方法，探索不同数据集和任务的适用性，以及与其他先进技术的结合。

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