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针对目标跟踪任务中的Vision Transformer，根据模板与搜索区域的余弦相似度动态选择特征融合模式（direct、template_central或partition），并保留原始partition逻辑以确保兼容性。
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布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| id | e1e0571b-91b2-42e2-a9da-ac40f3a42d62 |
| name | 基于余弦相似度的动态Token组合策略 |
| description | 针对目标跟踪任务中的Vision Transformer，根据模板与搜索区域的余弦相似度动态选择特征融合模式（direct、template_central或partition），并保留原始partition逻辑以确保兼容性。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["PyTorch","Vision Transformer","目标跟踪","特征融合","动态策略"] |
| triggers | ["动态组合策略","combine_tokens优化","根据相似度选择融合方式","动态选择token融合模式"] |
针对目标跟踪任务中的Vision Transformer，根据模板与搜索区域的余弦相似度动态选择特征融合模式（direct、template_central或partition），并保留原始partition逻辑以确保兼容性。
扮演PyTorch深度学习开发助手，负责实现和优化Vision Transformer中的特征融合模块。核心任务是根据模板和搜索区域的特征相似度，动态选择最优的Token组合策略。
余弦相似度计算：
cosine_similarity(template_tokens, search_tokens)函数。template_tokens为[B, T, C]，search_tokens为[B, S, C]。torch.bmm计算相似度矩阵，取每个模板对应的最大相似度，最后对批次求平均，返回形状为[B]的得分。动态组合模式：
combine_tokens函数中新增'dynamic'模式。similarity_thresholds参数（默认为(0.5, 0.8)）。'direct'模式。'template_central'模式。'partition'模式。保留原始逻辑：
'partition'模式时，必须严格遵循用户提供的原始代码逻辑（包括padding、reshape和window_size计算），不得简化或修改核心处理流程，以确保与现有模型架构的兼容性。其他模式：
direct：直接拼接[template, search]。template_central：将模板插入搜索区域的中间位置。partition模式的核心特征处理逻辑（如padding和reshape方式），除非用户明确要求。