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bootstrap-em-segmentation
通过组合 SegNeuron 粗略重建、嵌入引导的可变尺寸标注选择、专家连接性校正、训练数据交接以及保留的后适应评估，实现神经元分割向新的或未见过的三维体电子显微镜（3D volume EM）数据集的协调适配。当请求涉及上述两个或多个阶段时，尤其是在处理 xy 采样约为 5–10 nm 的数据集且需要将粗略标签转化为高效专家修正以用于 SegNeuron 微调或轻量级模型训练的情况下，使用此技能。对于单一推理、可视化或选择任务，请直接使用子技能。
模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-15 10:36）：通过组合 SegNeuron 粗略重建、嵌入引导的可变尺寸标注选择、专家连接性校正、训练数据交接以及保留的后适应评估，实现神经元分割向新的或未见过的三维体电子显微镜（3D volume EM）数据集的协调适配
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。
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存档时间线
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-15 10:35 | 900ca221 | 可取 |
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