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使用机器学习的图像进行分割
摘要：在计算机视觉领域，图像分割通过将复杂的图像划分为不同的段或区域，从而起着至关重要的作用。此过程可以对各种应用程序进行更深入的分析和对视觉数据的理解。我们的项目着重于通过最先进的机器学习技术来推进图像细分。通过利用深度学习，尤其是U-NET及其变体等卷积神经网络（CNN），我们的方法旨在实现高度精确的细分。除了单纯的像素分类之外，我们的目标是生成复杂的面具，以准确描述每个图像中的边界和结构。这项努力不仅旨在实现技术卓越的目标，而且还努力模仿类似人类的知觉，确保我们的模型可以有效地处理多样化和细微的视觉信息。
TERMA 地面段套件
Terma 地面段套件 (TGSS) 为用户提供一套全面的产品，形成用于卫星测试和操作的端到端解决方案。TGSS 产品已部署在 30 多个高端任务中（即 EO、科学、电信 - 民用和军用），性能强大且不断发展和改进。TGSS 遵守事实上的行业标准，适用于小型卫星、复杂航天器（单独或大型星座）。
使用U-NET ...
医学图像分析和处理是临床应用和科学研究的关键组成部分。深度学习通过从数据中识别形态或纹理模式来彻底改变了医学图像分析。为了增强脑肿瘤图像分析，在本文中提出了一个改进的基于U-NET的模型，称为Arunet。通过整合卷积网络和自我注意力的机制，本论文着重于优化在U-NET网络结构中提取媒体信息的能力，并有助于剩余净值以减少在训练过程中拟合难度的问题。这增加了模型的深度，并增强了U-NET自身提取抽象特征的能力。此外，自我注意机制有助于解码器专注于关键信息，从而提高模型的性能。该模型在BRATS2021数据集上实现了最先进的性能，最高为95.54％。关键词：医学图像分析，脑肿瘤分割，人工智能，深度学习，U-NET，自我注意力。
段通识教育转移课程（IGETC）2023-2024
IGETC是学生可以使用的课程模式，以满足任何加利福尼亚州立大学（CSU）或加利福尼亚大学（UC）校园的下部通识教育（GE）要求。但是，IGETC的完成不是CSU或UC的录取要求，也不是在转移前满足下部较低分区的唯一途径。学生应与辅导员联系以获取详细信息。外国笔录课程不能在IGETC上使用，除非在6区的特殊情况下；请参阅辅导员以获取详细信息。学生必须请愿入学和记录以完成IGETC完成认证。学生应在与认证请愿书的同时请求索取段通通教育转移（IGETC）的成就证书。有关脚注的说明，请参见第28页。已竭尽全力确保此信息准确；但是，学生应定期咨询LAVC辅导员，以确定是否有任何更改或纠正。
TERMA 地面段套件
在 Terma，我们相信创造客户价值不仅仅需要强大的工程和制造技能。还取决于能否根据客户的具体需求应用这些技能。只有通过密切的合作和对话，我们才能实现行业内无与伦比的伙伴关系和整合水平。
基于测量的分段修订...
~,~_, __ ,~_~,,---:项目~~圣安东尼奥~!tY-prafectis 一座大型高架桥，采用内部和外部肌腱混合后张法，并采用逐跨技术架设。仪器程序针对分段设计和施工领域，这些领域由于缺乏实验室和现场数据而仍然不确定，或设计师和施工人员仍在争论。不确定的目标领域是：(1) 外部肌腱的预应力损失，(2) 翼缘上的应力分布，(3) 热梯度及其影响，(4) 分段接头的行为，(5) 重端隔板行为，(6) 偏心器行为，(7) 施工和活荷载下的行为，以及 (8) 匹配浇铸期间的热梯度。每个主题都包含在一个单独的章节中，其中包括文献综述、仪器系统描述、结果展示、与当前设计方法的分析和比较，以及改进当前设计和施工标准的建议。