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使用深
Skögen等人9对95例患者进行了分析，使其与高级神经胶质瘤不同。这项研究报告了曲线下的重点操作特征区域。在另一项分类II级 - IV的研究中，Tian等人10使用支持载体机（SVM）模型进行了153例患者进行了TEXTURE分析，报告的准确性为98％。这项研究还表明，对比增强的T1加权（TICE）方法可为等级预测提供最佳序列。Xie等人11能够使用熵和无模型和动态对比增强的MR成像的熵以及III和III级胶质瘤分化III和IV级和III级。这些先前的MR成像 - 基于胶质瘤分级研究使用了直接提取的硬编码特征。我们假设这种方法限制了在多对抗MR图像中嵌入丰富信息的使用。这项工作的前提是，在图像对比度/强度的简单变化之外，丰富的成像信息如下； 1）深层嵌入在抗比例和后对比后增强的MR成像中，2）使用深度学习技术从标记的培训数据中学到了有价值的胶质瘤分级和3）。近年来，卷积神经网络（CNN）在众多视觉对象识别和图像分类研究中表现出了出色的表现。12他们还加速了医学图像分析的发展，其中13个包括肿瘤诊断的应用。14带有CNN，可以以逐层的方式从低到高水平学习特征的层次结构。15
电子机械师联邦工资制度工作等级标准，2604
本标准用于对涉及制造、检修、改装、安装、故障排除、维修和维护地面、机载和船用电子设备的非管理性工作进行评级，例如：无线电；雷达；声纳；密码；卫星；微波；微型计算机及外围设备；激光；红外线；工业 X 射线；海洋、航空和太空导航辅助设备；电视接收器；监视；以及类似设备。这项工作需要了解电子原理；能够识别不当操作、找出原因并确定纠正缺陷的最佳方法；以及拆卸、组装和调整电子设备的技能。这项工作包括使用手动和自动测试设备。这项工作可能需要使用个人计算机和大量软件包来编程或重新调整各种组件或系统、下载信息和检测设备缺陷。本标准取消并取代了 1981 年 2 月发布的《电子机械师工作评级标准 2604》。
联邦工资制度航空电工职位等级标准，2892
在评估所执行工作的复杂性时，分类人员和本标准的其他用户必须避免采用不恰当的方法，即仅通过将飞机电气系统及其电气和电子元件的复杂性或关键性与其他工作分级标准（例如 2604 电子机械师）中引用的设备复杂性进行比较来确定级别。只有通过准确评估实际执行的工作以及完成所需工作所需的相应技能和知识，才能确定级别。有关电子技术发展的影响的详细说明以及对计算机控制的自动测试设备 (ATE) 的讨论，请参阅电子设备安装和维护系列简介，2600。
148-1030 左平整计划详细清单 - Front Royal, VA
地块平整平面图应显示拟议分区地块的拟议平整和改进。地块平整平面图或其中涉及工程、规划、景观建筑或土地测量的任何部分应由弗吉尼亚联邦持牌专业人员准备。所有拟议的改进都应按照第 8 条 - 设计标准和本条例其他适用部分的要求进行设计。除非主任另行批准，地块平整平面图应包括以下内容：□Y □N □N/A 1. 封面（或第一页）要求：a. 修订块。b. 页面索引。c. 所有者和开发商的姓名、地址和电话号码。d. 计划编制者的姓名、地址和电话号码。e. 具有最小地块面积要求的分区指定。f. 所需的前院、侧院和后院退缩尺寸。g. FEMA 洪水区域指定（如适用）。h. 附近地图（1'=1000'），带有多页的页面索引。 i. 面积表，显示总面积和地块、街道、空地和残余物的数量。标明施工面积或受干扰区域。 j. 税图编号和/或地块标识。 k. 弗兰特罗亚尔镇一般施工说明。 l. 关于地下公用设施标记的“公用设施小姐”说明。 m. 弗兰特罗亚尔镇“需要通知”公用设施挖掘说明。 n. 所用符号、缩写和线型的图例。 o. 批准区块：所有镇房地产税已全额缴纳 ______________________________________ 财务总监 弗兰特罗亚尔镇审核和批准日期 ______________________________________ 规划和分区总监日期 ______________________________________ 镇长日期
三尖瓣反流：了解病理生理学，严重程度分级和结果的最新进展
从修改的视图或2D经透过食管超声心动图（TOE）经胃中短轴视图或使用任何一种模态的3D体积渲染的等效物上对任何2D经胸超声心动图（TTE）进行。在该术语建议中，深层压痕和真实的委员被认为是与之相同的，并用于识别超级传单。可以通过这样的观察结果证明，在传单中两个褶皱或真实的连击都伴随着沿着小叶边缘的弦数，并创建了潜在的位点，以使小叶边缘发生障碍。然后由以下方式定义了一个单独的小叶：（i）从邻近的传单中独立运动，（ii）收缩中的彩色多普勒流动延伸到小叶周围的区域。四个主要类传单的流行形态如图2所示：I型是经典的3叶形态。 II型是2叶的形态，并具有前后和后叶的融合； III类型是基于第四个传单的位置的4叶型配置。 IV型具有> 4个传单。
通过人工智能对农产品进行分级，提高农民收入
Intello 的人工智能可以根据智能手机拍摄的照片生成即时质量指标。这可以实现农产品分级，即对食品图像进行自动质量分析，这是一种准确可靠的方法，可根据颜色、大小和形状对新鲜产品（水果、谷物、蔬菜、棉花等）进行分级。其工具有助于实现质量评估的透明度和标准化，从而降低农业供应链中的价值风险和浪费。它已经开发出一种适用于水果、蔬菜和香料的即用型解决方案。
基于集体人工智能的 AD 诊断和预后深度分级
摘要。准确诊断和预后阿尔茨海默病对于开发新疗法和降低相关成本至关重要。最近，随着卷积神经网络的进步，已经提出了使用结构 MRI 自动执行这两项任务的方法。然而，这些方法往往缺乏可解释性和泛化性，并且在性能方面受到限制。在本文中，我们提出了一种新颖的深度框架来克服这些限制。我们的框架由两个阶段组成。在第一阶段，我们提出了一个深度分级模型来提取有意义的特征。为了增强这些特征对领域转移的鲁棒性，我们引入了一种创新的集体人工智能策略来进行训练和评估步骤。在第二阶段，我们使用图卷积神经网络来更好地捕获 AD 特征。我们基于 2074 个受试者的实验表明，与最先进的方法相比，我们的深度框架在不同数据集上对 AD 诊断和预后都具有竞争力。
技术里斯本 - 分类量表 - 分级系统
信用单位学生工作单位与欧洲信用转移和累积系统相对应）。全职工作年度对应于60个ECTS学分，考虑到1680年的年度工作时间总数。ECTS信用额将对应于28小时的工作（包括面对面的活动，评估和自动工作）。
现场平整/排水/雨水/场地改善计划的工程检查表
说明：此清单会提前通知申请人坎贝尔市对最终现场平整和排水计划的要求。使用此清单将加快您的申请通过市政府的审核流程。虽然此清单总结了主要和典型的审核主题，但特定于场地的问题可能会产生额外的评论。
高级临床见解的创新自动糖尿病性视网膜病变严重程度分级
[2]电子和电气工程可爱的专业大学，旁遮普省，印度摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是一种影响视网膜的危险眼疾，可能导致视力丧失和失明，尤其是在糖尿病患者中。早期识别对于良好的结果至关重要，但是只能通过耗时和劳动密集的彩色眼镜图片来诊断糖尿病性视网膜病。为了克服这一挑战，这项研究提出了一种基于深度学习的策略，该策略通过增强的神经网络（IDR-ENN）使用糖尿病性视网膜病变分级，将视网膜图片分类为糖尿病性视网膜病的不同阶段。在一个数据集中对所提出的方法进行了培训，该数据集包括测试集中的2200张照片和训练集中的11000个彩色视网膜图像。模拟结果表明，基于IDR的算法可以达到极好的准确性，灵敏度和特异性。在这项研究中，我们提出了一种方法来显着减少糖尿病性视网膜病变检测的计算时间。一种NovelIdr-enn方法可在糖尿病性视网膜病变检测的训练计算时间中显着减少85％。本文的总体结论强调了深度学习的潜力，以改善糖尿病性视网膜病的诊断和分级，这可能会对预防由这种疾病引起的失明产生重大影响。关键字：深度学习，糖尿病性视网膜病，盲型跨跨神经网络+，诊断，分级，预防1。简介