DL-TCV与地面真相TCV有很强的相关性,这也通过高误差较低的高DSC证明。由TCV模型确定的估计的TCV值高度准确,除一个受试者外,所有受试者的绝对百分比误差均为<10%。这符合我们当前的基准误差值10%,这大约是整个心脏周期中TCV的预期变化[15]。Shahzad等人报道的0.94的DSC与0.96的DSC相当。在健康的成年人口中使用多ATLAS技术[11]。但是,Shahzad等人的研究通过使用计算得出的参考标准作为地面真理而不是手动
在全球制造业中,供应链 (SC) 的数字化转型日益加深已势在必行,这导致需要建立新的数字和分析能力以实现 SC 竞争力。然而,建立这些新功能以整合端到端数字供应链 (DSC) 是一项重大挑战。有必要开发 SCM 整体视图,以促进理解成功的战略协调、信息共享和跨供应链和网络的协作决策背后的基本原理。本文通过探索性地回顾科学文献,研究了改变供应链和网络的关键数字和智能技术,确定了新兴的 DSC 能力以及供应链和网络在实现数字化转型方面面临的技术采用挑战。此外,本文得出结论,DSC 合作伙伴之间必须实行数字战略协调。研究结果有助于了解如何构建数字和分析能力以提高 DSC 竞争力——对 SCM 理论和实践具有重要意义。
pes pes6209 CAD CAD6201复合材料技术CSE CSE6205互联网和Web技术的进步SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWE SWEE 6205 ENE6201危险废物管理GTE GTE6201地下挖掘的设计IEM6201 EEM6201 EEM6201可持续建筑物AI STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE STE ATERICE ATIE ATIE 5 AI和机器学习BIO BIO505功能基因组学和蛋白质组学C&I505非线性控制理论CAD CAD505 PRD PRD PRD PRD PRD507 DSC DSC DSC DSC DSC DSC 505数据管理和道德ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE ENE HE HE HE505 HWE HE505 IBT IBT IBT IBT IBT IBT IBT IBT ITILIAL ITARIAL ITILAL ITAL CALDATE ITILAL ITIC 550 505550 505质量505质量5质量质量 Optical Communication Systems PES PES505 Power Electronics Converters PSY PSY505 Power System Dynamics & Stability SPD SPD505 Machine Learning STE STE505 Applied Numerical Methods SWE SWE505 Object-Oriented Software Engineering VLS VLS505 Digital IC Design RCO RNCS505 Advanced Algorithms and Data Structures RCO RICV505 Artificial Neural Networks RCO RIRA505 Natural Language Processing RIT RITR505数据科学和机器学习RAC RAC REAS RAC505 PTE PTE501 HU706印度神话和历史AM502数学建模和模拟CSE CSE509 AI和机器学习
贝尔相关性以科学家约翰·斯图尔特·贝尔(John Stewart Bell)的名字命名,他于1964年首次描述它们。他们指的是在任何局部隐藏变量理论无法解释的两个或多个粒子上执行的测量结果之间的相关性。在量子系统中,这些相关性通常用于证明量子力学的非古典性质和经典理论的局限性。然而,如今,这种非平凡的钟相关性是开发量子技术的关键要素,利用量子系统的独特属性来执行使用经典技术,包括量子传送,量子密码学和量子计算的任务。多体钟相关状态的产生和认证仍然是一项非常艰巨的任务,需要进一步的理论发展。
主要结果:我们通过 5 倍交叉验证在 BraTS 2021 数据集上评估了我们的方法,并取得了优异的性能,Dice 相似系数 (DSC) 为 0.936、0.921 和 0.872,Hausdorff 距离的第 95 百分位数 (HD95) 分别为整个肿瘤 (WT)、肿瘤核心 (TC) 和增强肿瘤 (ET) 区域的 3.96、4.57 和 10.45,在平均 DSC 和平均 HD95 方面均优于近期最先进的方法。此外,消融实验表明,将 Transformer 融合到我们改进的 nnUnet 框架中可以提高脑肿瘤分割的性能,尤其是对于 TC 区域。此外,为了验证我们方法的泛化能力,我们进一步在 FeTS 2021 数据集上进行了实验,并在 11 个看不见的机构上取得了令人满意的分割性能,其中 WT、TC 和 ET 区域的 DSC 分别为 0.912、0.872 和 0.759,HD95 分别为 6.16、8.81 和 38.50。
深度学习技术最近在从 MRI 图像中分割脑肿瘤方面表现出了良好的效果。由于能够处理高分辨率图像并分割整个肿瘤区域,U-Net 模型就是其中之一,并且经常被使用。对于脑肿瘤治疗的分析和规划,使用多对比度 MRI 图像准确分割脑肿瘤至关重要。包括 U-Net、PSPNet、DeepLabV3+ 和 ResNet50 在内的深度学习模型在脑肿瘤分割方面表现出了令人鼓舞的效果。使用 BraTS 2018 数据集,我们在本研究中比较了这些模型。我们使用各种测量方法来评估模型,包括豪斯多夫距离 (HD)、绝对体积差异 (AVD) 和骰子相似系数 (DSC),并研究数据增强和迁移学习方法如何影响模型的性能。研究结果表明,3D U-Net 模型表现最佳,DSC 为 0.90,HD 为 10.69 毫米,AVD 为 11.15%。 PSPNet 模型取得了相当的性能,DSC 为 0.89,HD 为 11.37mm,AVD 为 12.24%。DeepLabV3+ 和 ResNet50 模型取得了较低的性能,DSC 分别为 0.85 和 0.83。根据发现和分析,建议使用具有数据增强和迁移学习的 3D U-Net 模型利用多对比度 MRI 图像进行脑肿瘤分割。
深度学习技术最近证明了从MRI图像分割脑肿瘤的有希望的结果。由于其能够处理高分辨率图像并分割整个肿瘤区域的能力,U-NET模型是其中之一,并且经常被使用。对于脑肿瘤治疗的分析和计划,使用多对比度MRI图像对脑肿瘤进行精确分割至关重要。深度学习模型在内,包括U-NET,PSPNET,DEEPLABV3+和RESNET50表现出令人鼓舞的脑肿瘤分割结果。使用Brats 2018数据集,我们在这项研究中比较了这些模型。我们使用各种措施评估模型,包括Hausdorff距离(HD),绝对体积差(AVD)和骰子相似性系数(DSC),我们研究了数据增强和传输学习方法如何影响模型的性能。研究结果表明,3D U-NET模型的表现最好,DSC为0.90,HD为10.69mm,AVD为11.15%。PSPNET模型的性能可比性,DSC为0.89,HD为11.37mm,AVD为12.24%。DEEPLABV3+和RESNET50模型的性能较低,DSC分别为0.85和0.83。基于发现和分析,建议使用多对比度MRI图像的脑肿瘤分割具有数据增强和转移学习的3D U-NET模型。
摘要:本研究旨在探索供应链弹性(SCR),数字供应链(DSC)和可持续性之间的复杂相互作用,重点是供应链动态的调节影响。目标是了解这些要素如何在当代供应链管理的框架内相互作用,以及它们如何共同为增强可持续性成果做出贡献。样本量为300名CEO和经理。研究方法整合了定量研究方法。结构方程模型(SEM)用于定量分析SCR和DSC对可持续性的直接和间接影响。我们在供应链生态系统利益相关者之间进行的众多调查提供了丰富的实际含义和上下文细微差别的图片。总而言之,我们的早期发现通常支持SCR与可持续性之间的积极关系,宣布需要更有弹性的供应网络以实现可持续性。我们进一步发现数字技术通过增强环境控制和控制供应链的效率来促进可持续性的有益影响。我们还提供了证据表明,供应链动态使SCR和DSC和可持续性之间的积极逻辑加剧了。作为最后一句话,必须指出的是,我们的作品通过研究SCR和DSC的直接和偶然性不仅对绩效,而且对可持续性的直接和偶然效应来讲述供应链动态作为主持人的新兴文献。通过确认供应链动态的作用,管理人员可以量身定制策略,以有效地管理中断并利用数字创新。通过阐明动态的调节作用,该研究为供应链管理和可持续性实践的多方面性质提供了新的见解。该研究的发现通过阐明在动态供应链环境中SCR,DSC和可持续性的协同作用来增强理论理解。该研究通过将弹性,数字化和可持续性的概念整合到一个全面的模型中来扩大现有的理论框架。实用和经济性,该研究为旨在通过弹性和数字高级供应链改善可持续性绩效的组织提供了可行的指导。从经济上讲,采用可持续实践可以节省成本和竞争优势。这项研究强调了将供应链战略与可持续性目标保持一致的重要性,以推动长期价值和社会影响。
2.1。竞标者必须通过单击免费的E-采购门户上的链接“在线竞标者注册”链接来注册采购门户的电子销售模块(url:https://hptenders.gov.in,该链接“在线竞标”是免费的。2.2。作为注册过程的一部分,竞标者将被要求选择一个唯一的用户名并为其帐户分配密码。建议投标人作为注册过程的一部分注册其有效的电子邮件地址和手机号码。这些将用于从电子过程中的任何通信。2.3。入学后,竞标者将被要求注册其有效的数字签名证书(II类或II级证书,具有签名密钥使用情况),该证书由CCA India认可的任何认证机构颁发(例如sify / tcs / ncode / emudhra等。< / div>),及其个人资料。2.4。只有一个有效的DSC应由投标人注册。请注意,投标人有责任确保他们不向其他人提供DSC,这可能会导致滥用。2.5。然后,出价者通过输入其用户ID /密码和DSC / e-Token的密码来通过安全登录到网站。
