■总结本文介绍了人们在癌症筛查期间被认为是“详细检查必需的”的原因，即使人们被认为是“必需的”。在2021年的区域癌症筛查中，没有进行检查的人中有5.9％至13.3％的人没有进行检查。根据Nissei基础研究所的一项调查，“目前看到这种情况”，“成本”和“很难确保时间”是为什么他们尚未参加详细检查的原因，即使他们意识到需要进行癌症筛查，他们仍然似乎仍然会避免成本和时间的成本，对他们的健康感到自信，并且对他们的健康感到自信，并且对癌症进行了焦虑，这是对造成的焦虑的焦虑，这是对造成抗衡的焦虑。由于癌症筛查是针对无症状个体的筛查，因此人们认为，确定详细的检查时，许多人不打算采取行动。建议癌症筛查时，
Automated Change Detection in Ground-Penetrating Radar using Machine Learning in R
摘要：探地雷达 (GPR) 是一种用于地下变化检测的有用技术，但受限于需要主题专家来处理和解释重合剖面。使用机器学习模型可以自动化此过程，以减少对主题专家处理和解释的需求。为了比较重合的 GPR 剖面，研究了几种机器学习模型。根据我们的文献综述，使用孪生卷积网络的孪生模型被确定为最佳选择。对内部孪生模型 ResNet50 和 MobileNetV2 测试了两个神经网络，前者历来具有更高的准确度，后者历来具有更快的处理时间。当对实验获得的具有合成添加变化的 GPR 剖面进行训练和测试时，ResNet50 具有更高的准确度。由于这种更高的准确度，需要的计算处理更少，导致 ResNet50 只需要
