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意识障碍的预后和诊断评估中的临床和高级神经生理学：IFCN 认可的专家组的审查
a IRCCS 基金会 Don Carlo Gnocchi，意大利米兰 b 生物医学和临床科学系“L. Sacco”，米兰大学，意大利米兰 c 美国威斯康星大学麦迪逊分校神经病学系和精神病学系 d 美国纽约州纽约市长老会医院哥伦比亚大学医学中心神经病学系 e 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学临床神经科学系神经影像研究实验室 f 加拿大安大略省伦敦西安大略大学西部跨学科研究大楼 N6A 5B7 大脑与思维研究所和生理学与药理学系 g 美国威斯康星大学麦迪逊分校精神病学系威斯康星睡眠与意识研究所 h 荷兰阿姆斯特丹大学心理学系阿姆斯特丹大脑与认知研究所 i 比利时列日大学和大学医院 GIGA-Consciousness 大脑中心昏迷科学组 j 欧洲精神疾病基金会Ricerca Biomedica Onlus，米兰 20063，意大利 k 神经病学服务，洛桑大学医院和洛桑大学临床神经科学系，瑞士洛桑 l 研究所，Casa Colina 医院和医疗保健中心，波莫纳，加利福尼亚州，美国 m Inserm U 1127，CNRS UMR 7225，Institut du Cerveau et de la Moelle épinière，ICM，巴黎，法国索邦大学、UPMC 巴黎 06 大学、Faculté de Médecine Pitié-Salpêtrière，巴黎，法国 o 菲尔家族脑与心智研究所，威尔康奈尔医学院，1300 York Avenue, New York, NY 10065, USA
Medico-Legal更新，2020年7月至9月，第20卷，No. 3 375，通过应用FCNN
比较分析利用FCNN来分割输入图像和几个分类器来获得有关患者患有肿瘤可能性的预测。添加了其他分类器，以检查预测分数中提高准确性的可能性。输入图像被馈入FCNN，并允许在网络上训练150000个时期。在训练过程结束时，图像被分割。卷积神经网络能够从图像中提取特征。每一层的输出是另一层的输入，依此类推。实现是通过将KERAS框架与TensorFlow Backend一起完成的。为了节省培训网络的时间，LGG和HGG图像均在网络上同时训练。所提出的方法从FCNN获得置信度评分，然后将置信值馈入上述分类器中以获得准确的预测。图像的分割导致扫描中存在的肿瘤的准确区域定位。然后将获得的结果送入基本分类器中，以进行后处理并获得准确的结果。图1是一个时期的提议网络的过程流。一个图像的分割结果如下表1。
FCN-RTU 技术指南 - 横河
本手册的内容基于出版时的硬件类型和软件版本规格。功能可能会受到操作硬件和软件组合的限制。请在以下主页上查看。“横河合作伙伴门户”网站：https://partner.yokogawa.com/global/ -> [产品支持信息] - [用于 SCADA 的过程 PLC/RTU] - [系统要求] - [每个版本的系统要求（操作系统、CPU、Web 浏览器）] • 下载每个版本的系统要求（操作系统、CPU、Web 浏览器）列表。-> 自主控制器 FCN/FCJ • FCN/FCJ 软件 Windows10 Pro 发布信息
FCN 和 FCJ 自主控制器明星产品
我们开发了两种型号的自主控制器，作为 STARDOM 网络制造解决方案的核心：FCN（现场控制节点的缩写）是一种具有出色可扩展性的模块化控制器，而 FCJ（现场控制连接点的缩写）是一种专为分布式现场安装而设计的一体式控制器。两种控制器都采用了“开放”和标准化技术，并具有实现符合国际电工委员会 IEC61131-3 标准的控制逻辑的功能以及基于 Web 的通信功能，例如自主电子邮件传输和与网页通信，所有这些都包含在紧凑而坚固的机身中。这些功能实现了最新网络技术的全面实用、稳定运行的高可靠性架构以及提高工程效率以及灵活应对系统变化的功能。