Loading...
hi-temp
机构名称：

hi-temp

¥ 1.0
热度

风管设计的组合，以确保工作室的温度均匀性。•镜像不锈钢内部，抗酸，抗腐蚀特征。拐角半圆形易于清洁，可调节的螺距可调架。•由碳纤维制成的电膜加热元件，并具有先进的腔体预热，

添加pdf代下载 VIP点击下载文件

hi-temp

Facebook Twitter Instagram Mail

主要关键词

hi-tempPDF文件第1页

hi-tempPDF文件第2页

相关文件推荐

hi in
2025 年

hi in

¥1.0
hi-mega
2024 年

hi-mega

¥1.0
hi-pe plus
2022 年

hi-pe plus

¥1.0
comberton temp.qxp
2024 年

comberton temp.qxp

¥2.0
Kesuma部长表示hi
2024 年

Kesuma部长表示hi

¥1.0
hi-e merv 10滤波器
2023 年

hi-e merv 10滤波器

¥1.0
Xinzhi Zhang，博士（）Xinzhi Zhang，博士（）
2025 年

Xinzhi Zhang，博士（）Xinzhi Zhang，博士（）

¥1.0
rajeev singh raghuvans hi
2023 年

rajeev singh raghuvans hi

¥1.0
先导 phi29 DNA 聚合酶
2024 年

先导 phi29 DNA 聚合酶

¥1.0
EP0094 phi29 DNA聚合酶
2023 年

EP0094 phi29 DNA聚合酶

¥1.0
hi-ness：基于细菌核苷相关蛋白
2025 年

hi-ness：基于细菌核苷相关蛋白

¥5.0
是绿色生长的hickel-e-kallis.pdf
2019 年

是绿色生长的hickel-e-kallis.pdf

¥2.0
chip-seq，atac-seq，hi-c和crispr筛选
2021 年

chip-seq，atac-seq，hi-c和crispr筛选

¥3.0
A39390 EquiPhi29 DNA 聚合酶 250 U
2023 年

A39390 EquiPhi29 DNA 聚合酶 250 U

¥1.0
A39392 EquiPhi29 DNA 聚合酶 5000 U
2024 年

A39392 EquiPhi29 DNA 聚合酶 5000 U

¥1.0
24-585 - IRO Sushi USA 的商业计划
1900 年

24-585 - IRO Sushi USA 的商业计划

¥1.0
c：\ users \ mollie.powell \ appdata \ local \ temp \ d340efe4- ...
2024 年

c：\ users \ mollie.powell \ appdata \ local \ temp \ d340efe4- ...

¥1.0
hi-c，一种染色质3D结构技术，推进了免疫细胞的功能基因组学
2024 年

hi-c，一种染色质3D结构技术，推进了免疫细胞的功能基因组学

¥1.0
文章在Faradaic连接处存储了光电子，用于在深色Qiushi Ruan 1,2，A *，Xifeng XI 1，A，A，Bingzhe
2023 年

文章在Faradaic连接处存储了光电子，用于在深色Qiushi Ruan 1,2，A *，Xifeng XI 1，A，A，Bingzhe

¥1.0
引用Sarkhosh MH，Edrisnia H，Raveshi MR和Sharbatdar M（2025）冠状动脉中时间平均壁剪应力分布的预测'
2025 年

引用Sarkhosh MH，Edrisnia H，Raveshi MR和Sharbatdar M（2025）冠状动脉中时间平均壁剪应力分布的预测'

¥1.0
引用本文：Iwori Takeda、Atsushi Yamada 和 Hiroshi Onodera (2020)：人工智能辅助医疗应用的动作捕捉：无标记和被动标记动作捕捉的比较研究，生物力学和生物医学工程中的计算机方法，DOI：10.1080/10255842.2020.1856372
2020 年

引用本文：Iwori Takeda、Atsushi Yamada 和 Hiroshi Onodera (2020)：人工智能辅助医疗应用的动作捕捉：无标记和被动标记动作捕捉的比较研究，生物力学和生物医学工程中的计算机方法，DOI：10.1080/10255842.2020.1856372

¥1.0
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
2019 年

肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法

¥1.0