How Genomics Improve Cancer Survival and Patient Quality of Life: The Healthcare Triage Podcast
Bryan Schneider博士和Milan Radovich博士返回播客，分解个性化基因组医学的最新发展，分享其三重阴性乳腺癌研究的发现，并谈论他们当前和即将到来的乳腺癌研究，包括EAZ171和Persevere。这一事件由[…]基因组学如何改善癌症生存和患者生活质量的帖子赞助：医疗保健分类播客首次出现在偶然的经济学家上。Bryan Schneider博士和Milan Radovich博士返回播客，分解个性化基因组医学的最新发展，分享其三重阴性乳腺癌研究的发现，并谈论他们当前和即将到来的乳腺癌研究，包括EAZ171和Persevere。这一事件由[…]基因组学如何改善癌症生存和患者生活质量
Simple audio classification with torch
本文将 Daniel Falbel 关于“简单音频分类”的文章从 TensorFlow/Keras 翻译成 torch/torchaudio。
未分类//例行程序102127Z 12月20日MID600050071280UFM CNO华盛顿DCTO NAVADMININFO CNO
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Transfer learning in medical imaging: classification and segmentation
什么是迁移学习？它如何帮助我们对不同类型的医学图像进行分类和分割？预训练的计算机视觉模型对医学成像任务有用吗？在迁移学习方面，2D 图像分类与 3D MRI 分割有何不同？
Planetarium 1 团队正在莫斯科和圣彼得堡的 3 家工厂投入商业运营垃圾分类机器人。计划到今年年底销售 20 多套此类装置，2021 年销售约 100 套。
Нейросеть научили сортировать пластик
以热物理研究所员工的名字命名。 S.S. Kutateladze SB RAS 正在调试用于分类城市固体废物 (MSW) 的技术解决方案和软件。该装置由输送机和机器人组成，能够以 95% 的准确度确定所需的塑料类型。
SECAF unveils new “eSeries” classification in nod to Department’s digital future
真正的范式转变，正在考虑采购的系统将在数字基础上进行设计、开发和制造，就像波音 eT-7A 红鹰高级教练机一样。新流程是国防部数字 eSeries 方法的一部分。
SECAF unveils new “eSeries” classification in nod to Department’s digital future
真正的范式转变，正在考虑采购的系统将在数字基础上设计、开发和制造，就像波音 eT-7A 红鹰高级教练机一样。新流程是该部门数字化 eSeries 方法的一部分。
3 - Classification of Carbon Molecules
碳由于其柔韧性而构成了地球上所有生命的骨架。本部分通过碳的程度和优先级讨论了碳的灵活性，并结束了我们对分子命名的讨论。
摘要：用于海滩和近岸放置的料斗疏浚作业通常包括溢流期，这会在疏浚沉积物的尺寸部分之间产生一定程度的分离。目前对分离程度和控制因素知之甚少。本报告重点关注实验室实验，旨在确定 (1) 挖泥船上合适的采样方法，(2) 降低分析成本的复合采样技术，(3) 实现料斗负载的合适沉积物表示的相关采样间隔，以及 (4)样品分裂的液压方式。结果表明，三种方法对料斗堰溢流取样不存在统计学差异。用于对沉积的料斗沉积物进行采样的方法发现，由于流动遮蔽而导致的细粉百分比存在偏差。此外，发现复合样品能够准确地量化浓度和细粉百分比，尽管分析数据实验表明复合样品的准确性取决于采样间隔。发现液压样品分离器的细粉和浓度的准确性
摘要：神经网络（NN）擅长解决监督学习领域的一些复杂的非线性问题。这些网络的一个突出应用是图像分类。过去几十年的大量改进提高了这些图像分类器的能力。然而，神经网络仍然是解决图像分类和其他复杂任务的黑匣子。进行的许多实验研究了神经网络如何解决这些复杂的问题。本文拆解了特定材料分类器的神经网络解决方案，结合了卷积层。使用多种技术来研究该问题的解决方案。这些技术专门关注哪些像素对神经网络做出的决策有贡献，以及每个神经元对决策的贡献。本次调查的目的是了解神经网络的决策过程，并利用这些知识对材料分类算法提出改进建议。
摘要：神经网络（NN）擅长解决监督学习领域的一些复杂的非线性问题。这些网络的一个突出应用是图像分类。过去几十年的大量改进提高了这些图像分类器的能力。然而，神经网络仍然是解决图像分类和其他复杂任务的黑匣子。进行的许多实验研究了神经网络如何解决这些复杂的问题。本文拆解了特定材料分类器的神经网络解决方案，结合了卷积层。使用多种技术来研究该问题的解决方案。这些技术专门关注哪些像素对神经网络做出的决策有贡献，以及每个神经元对决策的贡献。本次调查的目的是了解神经网络的决策过程，并利用这些知识对材料分类算法提出改进建议。
