简介：为了更方便地并且更快速理解超声图象的内容，在这份报纸，我们建议一个coarse-to-fine超声图象captioning整体模型，它能自动地产生由相关n克构成在超声图象描述疾病信息的注解文章。首先，在超声图象的机关被粗糙的分类模型检测。第二，超声图象被相应有细密纹理的分类模型根据机关标签编码。最后，我们输入编码向量到产生模型自动地产生的语言产生模型，和语言在超声描述疾病信息的注解文本想象。在我们的实验，编码模型能在超声图象识别获得高精确性率。并且语言产生模型能自动地产生高质量的注解文本。在实际应用，coarse-to-fine超声图象captioning整体模型能帮助病人和医生获得很好超声图象的内容理解。

简介：

简介：现代编译器使用各种各样的代码转变算法改进目标代码的质量。然而，一个复杂问题是决定算法哪个转变必须被利用。因为三个原因，这是困难的：很多个转变算法，各种各样的联合可能性，和几配置可能性。在最后几年，各种各样的聪明的系统在文学被介绍。这些系统的目标是寻找转变算法并且因此把他们用于某个程序。这份报纸建议能够为一个输入程序识别转变算法的一个灵活、便宜、聪明的系统，认为程序是特定的特征。这个系统为parameterization选择是灵活的并且有低计算的费用。另外，它有能力最大化可得到的计算资源的探索。系统在低级虚拟机基础结构下面被实现，结果显示超过有能力，直到21.36%，性能由另外的系统到达了。另外，它在低级虚拟机基础结构的最好攻击的编译器优化水平上完成了多达17.72%的平均改进。

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