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空间增强前馈网络（Spatially-Enhanced Feedforward Network，SEFN）： 实际意义：①线性序列处理局限性：传统 SSM（如 Mamba）将2D图像像素展开为1D序列处理，仅能捕获线性序列中的长距离依赖，但破坏了2D空间中像素邻接关系。 ②局部空间依赖的缺失：对局部空间结构（如边缘、小区域纹理）的建模能力较弱。 实现方式：①取特征：两个输入。②提空间（上半部分）。③门控调制：图中Gate。
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主讲人：劳里·柯克（Laurie Kirk） 一名专注于跨平台恶意软件分析（尤其侧重移动端威胁）的安全研究负责人，目前就职于谷歌。此前，曾在微软担任安全研究员，在诺斯罗普·格鲁曼公司担任软件工程师。自身具有佛罗里达州立大学计算机科学学士学位，辅修数学。在校期间，深入学习了计算机体系结构、算法，而其最喜爱的领域是底层编程。 更多精彩内容请关注：https://www.mcsafenet.com/，翻译制作不易，喜欢请一键三连
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