摘要:脑瘤是一种致命疾病,导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的,并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预,可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取;因此,可以快速获得可观的分类结果。然而,从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集,这在医学领域很难实现。因此,权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调,以开发基于 CNN 的深度学习框架,用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类,准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%,共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%,运行时间为 32ms/步,远低于现有模型。关键词:- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
(h) A 被指控不诚实地侵占了他发现的财产,问题在于,当他侵占财产时,他是否真诚地相信无法找到真正的所有者。A 所在的地方已经发布了财产丢失的公告,这一事实与此有关,因为它表明 A 并不真诚地相信无法找到财产的真正所有者。A 知道或有理由相信该通知是 C 欺诈性地发出的,C 听说了财产丢失的消息并希望对其提出虚假索赔,这一事实与此有关,因为它表明 A 知道该通知这一事实并不能证明 A 的诚意不成立。
在 Aker Solutions,我们的目标是为子孙后代解决能源挑战。它塑造了我们的企业战略,并将我们的可持续发展议程与我们的运营方式联系起来。我们将可持续性视为我们的战略差异化因素,这反映在我们的活动中,体现在为改进解决方案而付出的努力中,体现在进一步开发我们的技术和能力中。因此,我们也欢迎 ESG 报告的期望和标准化不断提高。它帮助我们和行业中的其他人更加透明,并在转型过程中建立信任。
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2. 庇护所管理员负责确保所有住户都意识到安全是个人责任,而赞助人则对其子女、家人、客人和宠物的行为和安全负责。住户可以在“一切正常”之前离开庇护所,但管理员应告知他们,这样做风险自负。不守规矩的住户和赞助人将被报告给当局。3. 您将确保送到您所在地的所有庇护所工具包都是完整的,且在有效期内。这包括在灾难可能发生或正在发生时提前送到您所在地并存放的工具包。4. 您将通过电话、电子邮件或信使向紧急行动中心 (480-0856) 报告您的总住户和宠物数量,并按赞助人和被赞助人的姓名跟踪住户。(例如,史密斯上尉、配偶、两个孩子和一只狗)。
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