Loading...
442lambszcp1
机构名称：

442lambszcp1

¥ 1.0
热度

Allen-Bradley Safezone™3具有通用工业协议（CIP）Safety™传感器使用以太网/IP™，使用Studio 5000 LogixDesigner®进一步增强了与Guardlogix®控制系统的集成。设计旨在在危险区域，访问和危险点上使用，可提高扫描数据的准确性，并增加扫描仪对灰尘，烟雾和光学干扰的免疫力。

添加pdf代下载 VIP点击下载文件

442lambszcp1

Facebook Twitter Instagram Mail

主要关键词

442lambszcp1PDF文件第1页

相关文件推荐

P-442 经济分析手册
2023 年

P-442 经济分析手册

¥24.0
GAO-20-442，不当付款
2020 年

GAO-20-442，不当付款

¥6.0
21-442 Reed诉Goertz（04/19/2023）
2023 年

21-442 Reed诉Goertz（04/19/2023）

¥4.0
ssc-442 节省人力的被动防火系统...
2005 年

ssc-442 节省人力的被动防火系统...

¥5.0
dafi21-101_afrcsup_442fwsup.pdf - 空军 - AF.mil
2024 年

dafi21-101_afrcsup_442fwsup.pdf - 空军 - AF.mil

¥8.0
限制 WT/TPR/G/442 2023 年 4 月 11 日 (23-2264) 页面
2023 年

限制 WT/TPR/G/442 2023 年 4 月 11 日 (23-2264) 页面

¥3.0
b' 能源系统 MECH 431：高级流体力学 MECH 442：供暖、通风和空调系统 MECH 443：高级热力学 MECH 444：风力发电系统 MECH 445：低温工程 MECH 446：海洋工程概论 MECH 447：能源系统 MECH 449：燃料电池技术 MECH 452：用于生物医学和能源应用的微流体技术 MECH 459：混合动力电动汽车基础 MECH 493：热流体系统设计 MECH 494：热流体和质量传递简介 MECH 497：绿色汽车技术项目主题、论文或项目课程* 见下页。'
2022 年

b' 能源系统 MECH 431：高级流体力学 MECH 442：供暖、通风和空调系统 MECH 443：高级热力学 MECH 444：风力发电系统 MECH 445：低温工程 MECH 446：海洋工程概论 MECH 447：能源系统 MECH 449：燃料电池技术 MECH 452：用于生物医学和能源应用的微流体技术 MECH 459：混合动力电动汽车基础 MECH 493：热流体系统设计 MECH 494：热流体和质量传递简介 MECH 497：绿色汽车技术项目主题、论文或项目课程* 见下页。'

¥1.0
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
2024 年

b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。

¥3.0