多个实例学习(MIL)是计算病理学中最广泛使用的框架,包括分型,诊断,预后等等。但是,iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器,例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力,从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题,我们提出了一个重新安装的区域变压器(R 2 T),用于在线重新安装实例功能,该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同,该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器,r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块,可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证:1)功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平,并进一步增强了基础模型特征的性能; 2)r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进; 3)R 2 T-MIL,作为R 2 T-增强的AB-MIL,以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供:https://github.com/dearcaat/rrt-mil。
责任/免责声明的限制,而出版商和作者在准备这项工作方面都尽了最大的努力,但他们对这项工作内容的准确性或完整性没有任何代表或保证,并特别否认所有保证,包括无限制地暗示对特定目的的暗示保证。销售代表,书面销售材料或此工作的促销报表不得创建或扩展保修。在这项工作中将组织,网站或产品作为引用和/或潜在信息来源的事实并不意味着出版商和作者认可组织,网站或产品可能提供或建议的信息或服务。这项工作的出售是为了了解出版商没有从事专业服务。此处包含的建议和策略可能不适合您的情况。您应该在适当的情况下咨询专家。出版商和作者都不应对任何利润损失或任何其他商业损失(包括但不限于特殊,附带,结果或其他损害)负责。此外,读者应意识到,这项工作中列出的网站可能已经改变或消失了这项工作的写作和阅读时。
2。仅读取内存(ROM):ROM代表仅阅读的内存,其名称源于以下事实:尽管可以从这种类型的计算机内存中读取数据,但通常无法将数据写入其中。这是一种非常快速的计算机内存类型,通常安装在主板上的CPU附近。rom是一种非易失性内存,这意味着即使没有收到电源的功率,也可以在记忆中存储的数据仍然存在于内存中,例如计算机关闭。从这个意义上讲,它类似于辅助内存,该内存用于长期存储。ROM通常包含“ Bootstrap Code”,这是计算机需要执行的基本指令集,以了解存储在辅助内存中的操作系统,并将部分操作系统加载到主内存中,以便它可以启动并准备好使用。
Historical Overview ............................................................4 The Advent of Modern Robotics .........................................6 Evolution of Automation .....................................................7 Emergence of CNC Technology ........................................10 Technical Progress of CNC (Computer Numerical Control) .........................................................................10 Integration and Advancements ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
空间和时间数据库:时间数据库:时间数据库的概述-TSQL2,TSQL2,空间数据库 - 空间数据类型 - 空间关系 - 空间数据结构 - 空间访问方法 - 空间访问方法 - 空间DB DB实现:分布式数据库,体系结构和设计:集中式数据库与非集中数据库,均质和异质DDBM,功能和体系结构,分布式数据库设计,DDBMS中的查询处理。Basics Introduction to NoSQL : Characteristics of NoSQL, NoSQL Storage types, Advantages and Drawbacks, NoSQL Products Interfacing and interacting with NoSQL: Storing Data In and Accessing Data from MongoDB, Redis, HBase and Apache Cassandra, Language Bindings for NoSQL Data Stores Understanding the storage architecture: Working with Column Oriented Databases, HBase Distributed Storage Architecture, Document商店内部。案例研究
大脑中线移位(MLS)是一种定性和定量的放射学特征,它可以衡量脑中线结构的横向移位,以响应由血肿,肿瘤,脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性,并预测占据病变的患者的临床结果。然而,由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大,因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中,我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位,然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中,我们从多个切片中融合了预测,以计算每个地标的最终位置。,我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的,并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
摘要 目标:为严重运动障碍患者开发脑机接口 (cBCI) 理想情况下依赖于最终用户和其他利益相关者(如护理人员和研究人员)之间的密切合作。意识到这些群体之间可能存在的意见分歧对于开发可用的 cBCI 和访问技术 (AT) 至关重要。在本研究中,我们比较了潜在 cBCI 用户、他们的护理人员和 cBCI 研究人员对以下方面的意见:(1) 用户希望用 cBCI 控制哪些应用程序;(2) 用户喜欢使用哪些心理策略来控制 cBCI;(3) 用户希望在临床轨迹的哪个阶段了解 AT 和 cBCI。方法:我们收集了 28 名闭锁综合征患者、29 名护理人员和 28 名 cBCI 研究人员的数据。问卷配有动画视频来解释不同的 cBCI 概念,并评估了这些概念的实用性。结果:三组人对最理想的 cBCI 应用的看法一致,但对心理策略和了解 cBCI 的时间存在分歧。动画视频被认为是向最终用户和其他利益相关者解释 cBCI 和心理策略的清晰且有用的工具。结论:利益相关者之间对于用户喜欢使用哪种心理策略以及他们希望何时了解 cBCI 存在明显分歧。为了推进 cBCI 的开发和临床实施,有必要将研究议程与最终用户和护理人员的需求相结合。
足以建立生化途径的功能网络(经典的例子是糖酵解途径和克雷布斯循环),从而使人们对分子函数的理解可能被视为分子事件的何种词素 - next静态图片。仍然,只有详细的定量物理模拟(与详细的实验具有较高的空间和时间分辨率),将允许高度置信地提取这种图片。经典的分子动力学模拟提供有效的模型,并且可以基于量子力学进行严格的模型(从技术上讲,这是通过Born-Oppenheimer近似近似,该近似是电子和核运动,然后将后者鉴定为经典动力学中的原子运动)。不幸的是,对量子机械方程的更详细的模拟非常困难,只有少数原子才有可能。但是,如果我们要通过当前的硬件和算法开发所推动的量子计算来推进分子模拟,[9-13]我们可能想知道生物分子模拟在多大程度上会从多大程度上受益于这种发展,以及量子计算是否会成为计算量子分子生物学的关键。[15–18]提到的是,问题是,量子计算的新兴分支是否最终可以比传统方法带来重大进步。换句话说,反应虽然正在进行深入的搜索以对生物学功能的量子作用进行深入的搜索,但[19-22]最重要的量子效应首先是植根于生物分子的电子结构,在较小程度上,在其量子核运动中(例如,提高到隧道和动力学同位素效应)。分子的电子结构确实是定量理论描述和通过反应能量和通过Born-Oppenheimer势能表面进行化学反应的定量理论描述和预测的关键(PES;见图1)。
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