1 Sri Lanka在UNGA
可下载资源数量
{[down_number]}
10次
已经购买
下载数量:1
单价
0
1.0
Coupon
100%
0%
Total
0
1.0
点击下载
点击购买并下载
点击购买,资源将自动在新窗口打开.
×
Loading...
人工代下载
小计
杂项
总计
0
个米粒
查看全部
国际科研文献搜索
国际快讯
主要栏目
国防要闻
全球经济
科技动态
航空航天
人工智能
网络安全
国防标准
国际标准
国际政策
国际事务
北约/欧盟
军事学院
教育培训
国际智库
军工集团
国防要闻相关机构
美国国防部新闻
俄罗斯国防部-创新公报
美国国防部探索
美国陆军官网
美国陆军网络司令部
美国海军新闻发布会
美国海军陆战队新闻
美国空军太空技术
美国空军创新
人工智能相关机构
AI新闻
亚马逊云科技 _机器学习
大数据分析新闻
NVIDIA 博客 _机器人技术
Apple机器学习研究
北约/欧盟相关机构
欧洲联盟理事会新闻
欧洲联盟理事会欧洲理事会会议
NATO Watch
国际智库相关机构
美国进取研究所信息
兰德国防安全研究中心首页
科学与国际安全研究所信息
英国皇家战略研究所新闻
美国数学政策研究中心信息
澳大利亚研究所新闻
科技动态相关机构
LiveScience
日本NLI研究所信息
美国国家标准与技术研究院__纳米技术
航空航天相关机构
航空界
国防镜报
BAA Training博客
航空资源新闻
全球经济相关机构
纽约时报 _经济
经济时报
经济观察
CityAM经济学
教育培训相关机构
斯坦福社会创新评论(SSIR)
哈佛大学学报
普林斯顿大学
约翰霍普金斯大学
宾夕法尼亚州立大学
BIG SALE
Up to
70%
获取独家产品信息,尽享促销优惠!立即订阅,不容错过
点击订阅喽!
* 限···时··优惠
查看
所有分类和相关机构
点击查看所有机构
查看所有分类和相关机构
文件翻译
超大PDF文件翻译
用户中心
注册
登录
修改密码
重置密码
登出
账户余额
订阅和下载
我的国际快讯订阅
人工代下载列表
进行中订单
已完成订单
机构名称:
1 Sri Lanka在UNGA
¥ 1.0
热度
该国加入《矿山禁令条约》三个月后。注意
添加pdf代下载
VIP点击下载文件
1 Sri Lanka在UNGA
Facebook
Twitter
Instagram
Mail
主要关键词
该国
禁令
注意
三个
条约
矿山
加入
相关文件推荐
2024 年
Sri Lanka
¥1.0
2024 年
Sri Venkateswara工程学院
¥1.0
2024 年
Lazard Euro短期高收益Sri
¥1.0
2023 年
Sri Vasavi工程学院(自主)
¥1.0
2024 年
Sri Venkateswara大学:Tirupati(下...
¥1.0
2025 年
饮用水质量-2021 Sri Lanka
¥7.0
2024 年
Roadmap_climate -Mobility_0.pdf -IOM Sri Lanka
¥2.0
2024 年
气候变化故事-Sri Lanka的农林业模型
¥1.0
2024 年
博士Sri-Rajasekhar(Raj)Kothapalli
¥1.0
2020 年
Sri Siddhartha技术学院,Tumakuru
¥1.0
2021 年
Sri Shackhi太空任务Quis 2021
¥1.0
1900 年
iiit Sri City Chittoor-年度报告2020-21
¥6.0
2021 年
COVID-19疫苗接种Sri Lankan方法COVID-19疫苗接种Sri Lankan方法
¥1.0
2023 年
Sri Lanka泵送水力储存电位的全面概述
¥1.0
2022 年
Srijana Giri 和 Phil Treadwell 的数字化变革
¥1.0
2023 年
Sri Lankan天然静脉 - 石材和...
¥1.0
2024 年
博士招生(非全日制) - 2025 年春季 - IIIT Sri City
¥1.0
2021 年
教授博士。 Suminar Pratapa,硕士学位,博士博士Sri Yani Purwaningsih,S.Sc.,M.Sc。
¥1.0
2021 年
教授博士。 Suminar Pratapa,硕士学位,博士 博士Sri Yani Purwaningsih,S.Sc.,M.Sc。
¥1.0
2005 年
地区日期:L2.07 .2023。 3)Sri G.Ramalingam,Jawaharnagar Municipal Corporation和Sri D.Naren
¥7.0
2024 年
Sri Jyoti Renewable Energy Pvt. Ltd.:继续属于发行人非合作类别
¥1.0
2025 年
iamjan,Sri-Arun,Veerasakul,Siriluk,Reynolds,Gavin,Thanoi,Samur和Nudmamud-Thanoi,Sutisa(2024)。大鼠脑BDNF的区域特异性变化
¥1.0
2024 年
Apni Yunikartika Putri,Sri Auliya Syahrir,Nurul Hikmah,Nurhishaly GH。 PT股价分析。由于伊朗和以色列之间的地缘政治,Pertamina地热能量TBK
¥1.0
2025 年
地区日期:L2.07 .2023。 3)Sri G.Ramalingam,Jawaharnagar Municipal Corporation和Sri D.Naren 污染控制委员会(MPCB),Vasai Virar Municipal b'' 原始申请中的联合委员会报告793 of ... b''
¥1.0
2024 年
Rajesh Boddepalli 1*,博士Bibhuti Bhusan Rath 2,Sri Karudumpa Suneel Goutham 3 1*电气和电子工程,Aditya TecA.J. Taslim Arif 1*,博士J. Mohamed Ali 2 1* Adirampattianam Khadir Mohideen College的商业研究学者-614701隶属于A.J. Taslim Arif 1*,博士J. Mohamed Ali 2 1* Adirampattianam Khadir Mohideen College的商业研究学者-614701隶属于
¥1.0
2025 年
Rajesh Boddepalli 1*,博士Bibhuti Bhusan Rath 2,Sri Karudumpa Suneel Goutham 3 1*电气和电子工程,Aditya Tec A.J. Taslim Arif 1*,博士J. Mohamed Ali 2 1* Adirampattianam Khadir Mohideen College的商业研究学者-614701隶属于
¥1.0
1900 年
oa no。 2021年105 项目编号03 项目编号03 第4项(Pune Batch)... 在... 之前于22.05.2023进行了修订。 地区日期:L2.07 .2023。 3)Sri G.Ramalingam,Jawaharnagar Municipal Corporation和Sri D.Naren 污染控制委员会(MPCB),Vasai Virar Municipal b'' 原始申请中的联合委员会报告793 of ... b''
¥3.0
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