可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近,Transformer 已用于配准,其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性,这已被证明对配准有益。然而,由于自注意力的计算/内存负载高,Transformer 通常用于下采样特征分辨率,无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准,因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高,从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而,MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索,并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中,我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块,该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明,我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
对于爱沙尼亚国防军来说,2021 年可能是过去 30 年中最紧张的一年。它始于新冠疫情中期,意味着我们必须不断调整,以防止病毒削弱我们的战斗准备,同时保留足够的作战余地来实现我们的目标。随着冠状病毒疫苗的问世,我们面临着一个艰难的决定。下半年为整个国防军制定的疫苗强制要求将 EDF 的病例保持在最低水平——远低于人口的平均发病率。诚然,数十人因此无法继续服役,但 EDF 的疫苗接种要求让我们保留了完成任务的行动自由。5 月,EDF 公布了内阁指示的预算削减计划。它们旨在提高我们组织的精简度和效率,并专注于保持军事能力并允许开发新能力。削减开支遭到了媒体的强烈反对,我们发现自己经常被指责侵犯了我们的传统和象征。随着时间的推移,越来越多的问题出现在“国防军在为何做准备?”“你在说什么战争?”一年后,可能没有人会问这样的问题。这并不是说我们有先见之明——我们只是认真履行了自己的职责。
作者:EJ Ehn · 2017 · 被引用 1 次 — 分发不受限制。人工智能:国防的坎坷之路。收购。Eric J. Ehn,美国空军上尉。提交于...
T-1-116-9<4644M-ENT-1.8-4-HE--PR4P-ER-TY-OF--1-I-ER-BRI-T-414NIG-MA-JES-TY 1 8-694E-IRNMENT- aerel-4s 仅供此类人员参考,03 必须在其有效机构的 COUf3C 中了解其内容:-Afty-ftepsen-fiatifFtg-t494-deearaeiit-al4ettle-19and-'14-09-te-a-Br-iael9-ferees-ufrit-of-te-a-peliee statieii-far4te-safe-Feterfi-te-tae-Miftiatey- ef-Befenee 7 -(13i9e#-Sy)-,-Maki-Bailaiftg 7 Waitelie14-6eaften 7 -8.' 6 4-1-A 2HB,详细说明如何以及在何处发现。未经授权保留或销毁本文件是违反 1-9-1-1-1-98.97-eMien-released-te-taereens-aatelde-Gever-swie#-sePolee- 7 -049--eleetie9eia-t-ie-lastteel-ee-a 个人基础的官方保密法的违法行为。在 1911 年 1989 年官方保密法的规定范围内,受托的收件人应对其安全保管负责,并确保其内容正确无误。
•الب萝卜•印度尼西亚巴哈萨•čeština•deutsch•español•français•français•한국어•intaliano•magyar•magyar•norsk•norsk•norsk•polski•polski•poluguês(brasil)(brasil) • 中文 ( 繁体 )
1. 适用范围。为了在国内外提供术语的通用解释,美国国防部-北约标准化:美国军事和相关术语(简称:联合出版物 1-02 或 JP 1-02)规定的官员在参与处理北约事务时,将使用北约标准美国军事和相关术语。当不存在适用于美国武装部队的联合活动术语或定义的北约标准时,可以使用适用于美国武装部队的联合活动术语(如果有)。这些军事术语及其相关定义连同其标准化协议 (STANAG) 3680, 1989 年 8 月 23 日签署的 JP 1-02 一起,构成了国防部批准的北约术语表,供所有组成部分和部长一般使用。美国是北约的签署国,国防部批准了北约术语表,并于 1989 年 8 月根据国防部指令 5025.12、23 STANAG 3680 制定了 AAP-6 作为北约军事和相关术语的主要标准化术语表。美国国防部已指示各州以以下方式履行实施 STANAG 3680 的义务: (a) 国防部确保为 AAP-6 批准的军事英语条目和相关术语的标准化。可由国防部各部门提议纳入 JP 1-02 作为 DOD-NATO 条目。2. 目的此类提议的目的是提高多国标准化。在 JP 1-02 中出现仅属于国防部的条目,以及在 JP 1-02 中出现仅属于国防部的条目,以确保联合部队和指挥官 (JFC) 的权力,从而限制联合部队的权力,并以 JFC 认为最合适的方式组织部队并执行任务 DOD-NATO 术语标准化,称为“结盟”。本出版物用美国北约英语词典的标准军事术语组 (USNMTG) 补充了国防部范围内的标准军事术语和相关用途。然而,本出版物的目的不是限制联合部队的权力,而是限制联合部队的权力,以确保联合部队指挥官 (JFC) 的权力,从而限制联合部队的权力,并以 JFC 认为最合适的方式组织部队并执行任务 DOD-NATO 术语标准化,称为“结盟”。 (b)为完成第 3 段所述的总体任务,美国官员在参与北约事务时将遵守北约术语,前提是存在适用的术语。 3. 应用 - 国防部 (c)第 7 段引用的互联网地址下的“其他出版物”下提供了北约活动 AAP-6 的电子副本。JP 1-02 由国防部长办公室颁布,强制使用,4. 术语标准军事部门、联合参谋部、作战司令部、国防机构,以及任何其他 DOD 术语,除非存在明显不同的上下文或应用,否则应在不改变的情况下使用 DOD 术语。
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架,该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中,模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的,这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点,大多数方法为整个图像群体计算单个模板,或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中,我们提出了一个概率模型和有效的学习策略,该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板,并与一个神经网络联合使用,该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性,特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用,或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取,网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
第4集和第5集被添加到2024年的播客系列中。于2024年5月发行,第4集的重点是埃格林空军基地的网状扁平木萨拉曼德管理和研究项目。生物学家罗德尼·费利克斯(Rodney Felix)和凯利·琼斯(Kelly Jones)讨论了该项目的目的,目标和结果,以及恢复这种联邦列出的萨拉曼德物种和军事任务所带来的好处。第5集于2024年8月发行,其中包括钻石支持的Terrapin筑巢调查和海军航空站Patuxent River的保护工作。安装生物学家Jackie Smith和Rebecca Stump讨论了这项重要研究的目的,方法和结果,包括他们从学生保护协会获得的帮助。所有播客都发布在DOD PARC YouTube频道上。请继续关注2025年的更多情节。
