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中国市场区域报告
在我们经历 COVID-19 疫情的第三年时，有一件事变得非常清楚：法律行业如果不具备韧性，就什么都不是。面临多方面的挑战：无法在办公室进行协作、无法与客户面对面会面、无法亲自指导初级律师，也无法亲自在全国最高法院的法官面前陈述案件。在这种环境下生存和维持运营是一回事；在疫情期间蓬勃发展则完全是另一回事。但有些律所做到了这一点，增加了不同级别的律师、抢占了关键客户、开设了新办事处，并在行业面临挑战的时期以其他方式展示了增长。为了庆祝这些律所，我们将重点介绍我们一年一度的中国增长最快的律所名单。尽管他们面临重重障碍，但他们在危机中依然大放异彩，为许多同龄人树立了榜样。
中国市场区域报告
在我们经历 COVID-19 疫情的第三年时，有一件事变得非常清楚：法律行业如果不具备韧性，就什么都不是。面临多方面的挑战：无法在办公室进行协作、无法与客户面对面会面、无法亲自指导初级律师，也无法亲自在全国最高法院的法官面前陈述案件。在这种环境下生存和维持运营是一回事；在疫情期间蓬勃发展则完全是另一回事。但有些律所做到了这一点，增加了不同级别的律师、抢占了关键客户、开设了新办事处，并在行业面临挑战的时期以其他方式展示了增长。为了庆祝这些律所，我们将重点介绍我们一年一度的中国增长最快的律所名单。尽管他们面临重重障碍，但他们在危机中依然大放异彩，为许多同龄人树立了榜样。
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
研究论文区域卷积神经网络用于脑肿瘤分割
1 印度泰伦加纳邦纳尔萨普尔 502313 BV 拉朱理工学院计算机科学与工程系 2 印度安得拉邦蒂鲁帕蒂 Sree Vidyanikethan 工程学院电子与通信工程系 3 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀 Karpagam 工程学院计算机科学工程系（网络安全） 4 印度拉贾斯坦邦阿利亚巴德 Banasthali Vidyapith 计算机科学系 5 印度泰米尔纳德邦钦奈 602105 Saveetha 工程学院电子与通信工程系 6 沙特阿拉伯利雅得国王沙特大学科学学院动物学系 7 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学健康科学系 8 马哈拉杰电子与通信工程系Vijayaram Gajapathi Raj 工程学院 (A)，Vizianagaram 535005，安得拉邦，印度 9 沃尔迪亚理工学院计算机科学系，沃尔迪亚大学，北沃洛，埃塞俄比亚
基于深度学习的二维椭圆框区域脑肿瘤分割可行性研究
摘要：在大多数基于深度学习的脑肿瘤分割方法中，训练深度网络需要带注释的肿瘤区域。然而，准确的肿瘤注释对医务人员提出了很高的要求。本研究的目的是利用肿瘤周围的椭圆框区域训练深度分割网络。在所提出的方法中，深度网络通过使用大量未注释的肿瘤图像（其中肿瘤和背景周围有前景（FG）和背景（BG）椭圆框区域）以及少量带有注释肿瘤的患者（<20）来训练。训练首先在未注释的 MRI 上的两个椭圆框上进行初始训练，然后在少量带注释的 MRI 上进行细化训练。我们使用多流 U-Net 进行实验，它是传统 U-Net 的扩展。这使得能够使用来自多模态（例如 T1、T1ce、T2 和 FLAIR）MRI 的互补信息。为了验证所提方法的可行性，在两个胶质瘤数据集上进行了分割实验与评估，并将在测试集上的分割性能与在相同网络但完全由带注释的MRI图像训练的分割性能进行比较。实验表明，所提方法在测试集上获得了良好的肿瘤分割结果，其中在MICCAI BraTS'17和US数据集上肿瘤区域的dice得分为（0.8407，0.9104），肿瘤区域的分割准确率分别为（83.88%，88.47%）。与使用所有带注释的肿瘤训练的网络的分割结果相比，所提方法在MICCAI和US测试集上的分割性能下降分别为（0.0594，0.0159）和（8.78%，2.61%），但下降幅度相对较小。我们的案例研究表明，使用椭圆框区域代替所有注释的肿瘤来训练网络进行分割是可行的，并且可以被视为一种替代方案，这是在节省医学专家注释肿瘤的时间和分割性能的轻微下降之间的权衡。
机器学习算法与阈值分割对急性缺血性中风患者缺血区域进行对比
摘要 — 目的：计算机断层扫描 (CT) 扫描是一种快速且广泛使用的早期评估脑缺血性卒中症状的方法。CT 灌注 (CTP) 通常会添加到协议中，并由放射科医生用来评估卒中的严重程度。标准参数图是根据 CTP 数据集计算得出的。基于参数值组合，缺血区域被分为假定的梗塞核心（不可逆的受损组织）和半暗影（风险组织）。已经提出了不同的阈值方法将参数图分割成这些区域。本研究的目的是比较基于机器学习和阈值方法的全自动方法，以分割缺血性卒中患者的低灌注区域。方法：我们用三种主流的机器学习算法测试了两种不同的架构。我们使用参数图作为输入特征，并使用两位神经放射学专家的手动注释作为基本事实。结果：使用随机森林 (RF) 和单步方法可获得最佳结果；对于所分析的三组，我们分别实现了半暗带和核心的平均 Dice 系数 0.68 和 0.26。我们还实现了半暗带和核心的平均体积差异 25.1ml 和 7.8ml。结论：我们最好的基于 RF 的方法优于经典的阈值方法，可以分割一组患者中的缺血区域，而不管血管阻塞的严重程度如何。意义：正确可视化缺血区域将更好地指导治疗决策。
通过解缠表示学习和区域感知对比学习进行多模态脑肿瘤分割
脑肿瘤威胁着全世界人民的生命和健康。在医学图像分析中，使用多张 MRI 图像进行自动脑肿瘤分割是一项挑战。众所周知，准确的分割依赖于有效的特征学习。现有的方法通过明确学习共享的特征表示来解决多模态 MRI 脑肿瘤分割问题。然而，这些方法无法捕捉 MRI 模态之间的关系以及不同目标肿瘤区域之间的特征相关性。在本文中，我提出了一种通过解缠结表示学习和区域感知对比学习的多模态脑肿瘤分割网络。具体而言，首先设计一个特征融合模块来学习有价值的多模态特征表示。随后，提出一种新颖的解缠结表示学习，将融合的特征表示解耦为与目标肿瘤区域相对应的多个因子。此外，还提出了对比学习来帮助网络提取与肿瘤区域相关的特征表示。最后，使用分割解码器获得分割结果。在公开数据集 BraTS 2018 和 BraTS 2019 上进行的定量和定性实验证明了所提策略的重要性，并且所提方法可以实现比其他最先进的方法更好的性能。此外，所提出的策略可以扩展到其他深度神经网络。
使用UNET-FEW SHOT示意图分割的脑肿瘤分割
摘要。早期发现和确定适当的治疗技术将建立癌症患者的耐力。诊断和治疗脑肿瘤的关键步骤是准确可靠的分割。鉴于其形状不平坦和不透明的边界，神经胶质瘤是最困难的脑癌之一。由于其设计存在显着差异，因此，神经胶质瘤脑生长的程序划分是一个流体主题。在本文中报告了改进的基于UNET的设计，用于自动从MRI图像中对脑肿瘤进行自动分割。培训语义部模型需要大量的精细澄清信息，这使得迅速适应不符合此要求的不熟悉类的挑战。最初的射击细分试图解决此问题，但存在其他缺陷。因此，在本文中讨论了几乎没有示意的示意图分割，以分解同时将原始分类与基本类别和足够模型分类的投机能力。上下文感知的原型学习（CAPL），用于通过利用早期信息从帮助测试中出现早期信息，并逐步增强逻辑数据到分类器，并根据每个问题图片的实质模制。结果揭示了开发模型的表现。
离婚及财产分割（一般）
离婚和财产分割（一般）问：军事律师可以在加利福尼亚州为我办理离婚吗？答：不可以。在有争议的案件中，您需要聘请私人律师来申请离婚并获得离婚判决。虽然州法律没有明确要求您必须聘请律师，但如果您在法庭上没有民事律师代表您，有时很难获得您想要的结果。在简单、无争议的案件中，您可以自己填写必要的文件。请参阅我们关于自行离婚和法律援助办公室作用的资料：http://www.monterey.army.mil/staff/SJA/legal/family/dissolution.pdf（加州指南）、http://www.monterey.army.mil/staff/SJA/legal/family/dissolution_sample_CA.pdf（婚姻和解协议样本）和 http://www.monterey.army.mil/staff/SJA/legal/family/summarydissolution.pdf（简易离婚）。问：谁支付我的律师费？答：加州法律规定，授予律师费和专家费是为了使夫妻双方处于基本平等的地位。这适用于财产分割以及监护权和抚养权案件（家庭法，第 2032 条）。问：如果我的配偶不同意离婚怎么办？答：法官是批准离婚的人，而不是您的配偶。一旦您向法院提交了离婚诉状，您的律师将通过警长或挂号信向您的配偶提供传票和诉状的副本。如果在送达后 30 天内未提交答复，您可能会被默认离婚。如果您的配偶通过提交答复否认您诉状中的一项或多项陈述来对离婚诉讼提出异议，则会安排听证会，在此期间你们两人可以作证，法官可以决定真相。但是，如果你们双方都同意离婚的所有条款，您就无需出庭。问：法官签署判决书后，我的离婚是否最终生效？答：是的。判决书生效后没有等待期。问：离婚时我可以恢复使用我的娘家姓吗？答：是的。您可以在律师为您提交的离婚文件中要求恢复您的娘家姓。法官通常会批准这一要求。问：我可以用“精神虐待”或通奸作为离婚的理由吗？答：不可以。加州是“无过错”离婚州。这意味着，如果任何一方配偶基于不可调和的分歧（唯一可能的理由）向法院请求离婚，法院将批准离婚。如果另一方选择离婚，那么对离婚条款的争执不会阻止他或她获得离婚。问：如果我的家乡在另一个州，但我驻扎在加州，我可以在这个州申请离婚吗？答：加州法律规定，如果您在申请离婚之日前至少六 (6) 个月居住在加州，则可以在此申请离婚。这包括因军事命令而在此居住。当然，您可能希望询问是否可以在家乡申请离婚，为此您应该咨询法律援助律师。他或她可以与您讨论您所在州有关程序和理由的法律。
及术后胶质瘤分割
材料和方法数据描述本研究已获得我们机构研究伦理委员会的批准。手动分割的脑胶质瘤的真实 MRI 成像数据包括来自脑肿瘤分割 (BraTS) 2019 开放存取库的 335 例（259 例高级别胶质瘤 [HGG] 和 76 例低级别胶质瘤 (LGG)）术前病例，以及来自我们当地医疗中心的另外 102 例病例，其中包括 62 例术后病例（52 例 HGG、10 例 LGG）和 40 例术前病例（30 例 HGG、10 例 LGG）。术后病例包括通常在初次切除后 3 个月及以后开始的随访 MRI，这些随访分别作为术后临床基线和用于跟踪疾病进展/复发。不包括术后立即（手术后 48 小时内）进行的任何扫描。自 2012 年成立以来，与医学图像计算和计算机辅助干预会议联合组织的 BraTS 已经评估用于脑 MRI 上胶质瘤体积分割的机器学习模型。BraTS 多机构国际数据集包括来自 19 个独立机构的数据，被广泛用作基准，包含跨多个供应商和机器手动分割的术前 HGG 和 LGG。7、15、16 来自我们当地机构的数据集与 BraTS 数据不重叠（我们的机构不是最初为 BraTS 数据集做出贡献的站点之一）并且由根据世界卫生组织标准（2007 年或 2016 年标准，取决于病例发生在 2016 年之前还是之后）经组织学证实的 II - IV 级胶质瘤组成。由于这些数据与原始 BraTS 数据是分开的，因此我们在此将这些数据称为本地数据集。每个胶质瘤病例由 4 个不同的序列组成（T1 对比前、T1 对比后 [T1ce]、T2 和 T2-FLAIR）。从本地数据集中随机选取 20 例术前病例和 20 例术后病例进行测试。其余 397 例病例按 80:20 的比例随机分配到训练数据集和验证数据集中。