创意预览图

保留原理图所有内容不变，背景改为和之前一致的清新绿色新能源风格，模糊背景并做虚化处理，整体风格统一，适合作为PPT内页背景，保留原有文字和结构清晰可辨

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万否

2026.05.12
张勇郑州轻工业大学张勇郑州轻工业大学
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重新生成这张技术流程图，标题"From LM-ResNet to MF-LM-ResNet: A Synergy of Accuracy and Efficiency"，左面板LM-ResNet (Accuracy Optimization)，垂直堆叠6个绿色矩形残差块，每个标记"Residual Block F(x_n)"，每个块都有实线红色箭头标记"1 - k_n"来自上一个块输出x_n，虚线橙色箭头标记"k_n"来自上方两个块x_{n-1}，旁边展示公式"x_{n+1} = (1-k_n)x_n + k_n·x_{n-1} + F(x_n)"，标注框解释"Linear Multi-step: Uses historical state (x_{n-1}) for higher-order accuracy (O(h³))"。中间面板MeanFlow Core Idea (Efficiency Distillation)，左侧堆叠的绿色残差块被压缩汇聚到一个大蓝色菱形模块，模块标记"MeanFlow Module: Learns ū_θ"，输入公式"ū = 1/Δt ∫ f_LM dt (Average Velocity)"，输出公式"x_out = x_in + ū_θ · Δt (Single-step Mapping)"，标注框解释"Distillation: Replaces multi-step integration with a learned average velocity field."。右面板MF-LM-ResNet (Accuracy & Efficiency Synergy)，简化为2个阶段，每个阶段包含一个蓝色菱形MF模块，保留和左侧相同的双输入结构：红色箭头x_n和橙色箭头x_{n-1}带参数k_n，展示公式"x_{n+1} = (1-k_n)x_n + k_n·x_{n-1} + ū_θ(x_n)"，标注框总结"MF-LM-ResNet: Combines LM's accuracy (historical states) with MF's efficiency (single-step per stage)."。底部是对比表格，表头为Model | Parameters | Accuracy | Mechanism，包含LM-ResNet和MF-LM-ResNet两行对比数据。整体为干净极简的技术信息图，白色背景，保持原参考图的布局和配色：绿色原始块、蓝色MeanFlow模块、红色当前路径、橙色历史路径，箭头清晰标注，公式放在整齐方框内，风格和上传参考图一致。重新生成这张技术流程图，标题"From LM-ResNet to MF-LM-ResNet: A Synergy of Accuracy and Efficiency"，左面板LM-ResNet (Accuracy Optimization)，垂直堆叠6个绿色矩形残差块，每个标记"Residual Block F(x_n)"，每个块都有实线红色箭头标记"1 - k_n"来自上一个块输出x_n，虚线橙色箭头标记"k_n"来自上方两个块x_{n-1}，旁边展示公式"x_{n+1} = (1-k_n)x_n + k_n·x_{n-1} + F(x_n)"，标注框解释"Linear Multi-step: Uses historical state (x_{n-1}) for higher-order accuracy (O(h³))"。中间面板MeanFlow Core Idea (Efficiency Distillation)，左侧堆叠的绿色残差块被压缩汇聚到一个大蓝色菱形模块，模块标记"MeanFlow Module: Learns ū_θ"，输入公式"ū = 1/Δt ∫ f_LM dt (Average Velocity)"，输出公式"x_out = x_in + ū_θ · Δt (Single-step Mapping)"，标注框解释"Distillation: Replaces multi-step integration with a learned average velocity field."。右面板MF-LM-ResNet (Accuracy & Efficiency Synergy)，简化为2个阶段，每个阶段包含一个蓝色菱形MF模块，保留和左侧相同的双输入结构：红色箭头x_n和橙色箭头x_{n-1}带参数k_n，展示公式"x_{n+1} = (1-k_n)x_n + k_n·x_{n-1} + ū_θ(x_n)"，标注框总结"MF-LM-ResNet: Combines LM's accuracy (historical states) with MF's efficiency (single-step per stage)."。底部是对比表格，表头为Model | Parameters | Accuracy | Mechanism，包含LM-ResNet和MF-LM-ResNet两行对比数据。整体为干净极简的技术信息图，白色背景，保持原参考图的布局和配色：绿色原始块、蓝色MeanFlow模块、红色当前路径、橙色历史路径，箭头清晰标注，公式放在整齐方框内，风格和上传参考图一致。
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补上流程图的箭头补上流程图的箭头
创意 × 1
用户gP4lUSjx用户gP4lUSjx
用户gP4lUSjx用户gP4lUSjx
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变成16：9变成16：9
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用户gP4lUSjx用户gP4lUSjx
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张勇郑州轻工业大学张勇郑州轻工业大学
生成sci学术风格的X-LSTM神经元级整体堆叠网络架构图，包含以下三个部分： 一、X-LSTM整体堆叠网络架构（含残差块）：从上到下信号流向，输入层包括左侧时序输入神经元阵列和右侧上一层输出残差连接阵列，交替堆叠sLSTM Block和mLSTM Block，每个Block包含输入归一化层、核心LSTM单元层、输出归一化层+残差相加、前馈网络层+残差相加、维度匹配层，最终输出层接入线性变换得到单神经元径流预测值 二、改进型sLSTM单元（带uₜ门控向量）神经元级详图：时间步水平方向延伸，左侧输入神经元组拼接后得到联合输入，5组蓝色填充门控神经元阵列（包含红色高亮自定义uₜ门控向量组），绿色填充记忆状态更新神经元阵列，右侧输出最终隐藏状态神经元阵列并循环连接到下一时间步 三、改进型mLSTM单元（带自适应α权重）神经元级详图：时间步水平方向延伸，多头垂直拆分，左侧输入拼接后多头并行计算，蓝色填充投影与门控神经元阵列（包含红色高亮自定义α自适应权重神经元），绿色填充矩阵记忆状态更新神经元阵列，右侧拼接输出最终隐藏状态并循环连接 图形符号规范：实心圆形节点为单个神经元，带箭头实线为信号连接，方形运算框为矩阵运算，虚线矩形框为功能模块，绿色填充为记忆状态神经元，蓝色填充为门控机制神经元，自定义改进模块用红色高亮，所有维度匹配正确，清晰呈现神经元连接和计算逻辑，专业学术绘图风格，干净清晰适合论文使用生成sci学术风格的X-LSTM神经元级整体堆叠网络架构图，包含以下三个部分： 一、X-LSTM整体堆叠网络架构（含残差块）：从上到下信号流向，输入层包括左侧时序输入神经元阵列和右侧上一层输出残差连接阵列，交替堆叠sLSTM Block和mLSTM Block，每个Block包含输入归一化层、核心LSTM单元层、输出归一化层+残差相加、前馈网络层+残差相加、维度匹配层，最终输出层接入线性变换得到单神经元径流预测值 二、改进型sLSTM单元（带uₜ门控向量）神经元级详图：时间步水平方向延伸，左侧输入神经元组拼接后得到联合输入，5组蓝色填充门控神经元阵列（包含红色高亮自定义uₜ门控向量组），绿色填充记忆状态更新神经元阵列，右侧输出最终隐藏状态神经元阵列并循环连接到下一时间步 三、改进型mLSTM单元（带自适应α权重）神经元级详图：时间步水平方向延伸，多头垂直拆分，左侧输入拼接后多头并行计算，蓝色填充投影与门控神经元阵列（包含红色高亮自定义α自适应权重神经元），绿色填充矩阵记忆状态更新神经元阵列，右侧拼接输出最终隐藏状态并循环连接 图形符号规范：实心圆形节点为单个神经元，带箭头实线为信号连接，方形运算框为矩阵运算，虚线矩形框为功能模块，绿色填充为记忆状态神经元，蓝色填充为门控机制神经元，自定义改进模块用红色高亮，所有维度匹配正确，清晰呈现神经元连接和计算逻辑，专业学术绘图风格，干净清晰适合论文使用
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