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培训LWF职业安全与健康和急救培训的参考条款（TOR）1。简介路德教会世界Federat
培训LWF职业安全与健康和急救培训的参考条款（TOR）1。简介路德教会世界联合会（LWF）是一个基于宗教组织，对全球灾难和紧急情况做出反应。这也是Kakuma和Dadaab难民行动的合作伙伴之一，其任务是提供初等教育（ECDE和小学），儿童保护与青年发展以及可持续的生计服务。LWF-肯尼亚Kakuma计划在2024年5月拥有150多名员工。在肯尼亚，LWF在达达布，卡库马和内罗毕设有办公室。
多中心 - 私人 - 抛光模型 - 深度训练 -
目标：这项工作旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移（BM）自动分量性能的影响，并评估增量转移学习技术的功效，即不忘记（LWF），以提高模型性能而无需共享原始数据。材料和方法：使用了埃尔兰根大学医院（UKER），苏黎世大学医院（USZ），斯坦福大学，纽约大学（纽约大学）和Brats Challenge 2023的六个BM数据集。首先，分别为单一中心训练和混合多中心训练建立了用于BM自动分量的DeepMedic网络的性能。随后评估了保护隐私的双边合作，其中有一个验证的模型将分享到其他带有LWF或不带有LWF的转移学习（TL）的进一步培训中心。结果：对于单中心训练，在各自的单中心测试数据上，BM检测的平均F1得分范围从0.625（NYU）到0.876（UKER）。混合的多中心训练明显提高了斯坦福大学和纽约大学的F1分数，其他中心的改进可以忽略不计。当将UKER预告量化的模型应用于USZ时，LWF的平均F1得分（0.839）比NAIVE TL（0.570）和单中心训练（0.688）高于UKER和USZ测试数据。幼稚的TL提高了灵敏度和轮廓精度，但会损害精度。相反，LWF表现出值得称赞的灵敏度，精度和轮廓精度。应用于斯坦福大学时，观察到类似的性能。结论：数据异质性（例如，转移密度，空间分布和图像空间分辨率的变化）导致BM自动分量的性能变化，从而对构建概括性提出了挑战。LWF是对点对点隐私模型培训的有前途的方法。
放射治疗和肿瘤学
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即不遗忘学习 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边协作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在各自的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围从 0.625（NYU）到 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的提高可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和轮廓绘制精度，但损害了精度。相反，LWF 表现出值得称赞的灵敏度、精度和轮廓绘制精度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的性能。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性提出了挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
用于深度学习脑转移瘤自动分割的多中心隐私保护模型训练
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即学习而不遗忘 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边合作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在相应的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围为 0.625（NYU）至 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的改善可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和勾勒准确度，但损害了精度。相反，LWF 表现出令人称赞的灵敏度、精度和勾勒准确度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的表现。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性构成挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
van de Ven GM、Siegelmann HT、Tolias AS (2020) 受大脑启发的重放，用于通过人工神经网络进行持续学习。《自然通讯》，11：4069。
生成重放：Shin 等人，2017 NeurIPS 突触智能 (SI)：Zenke 等人，2017 ICML 弹性权重合并 (EWC)：Kirckpatrick 等人，2017 PNAS 不遗忘学习 (LwF)：Li & Hoiem，2017 IEEE T 模式分析上下文相关门控 (XdG)：Masse 等人，2018 PNAS
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“美国城市、城镇、社区、州、县、大都市区、邮政编码、区号和学校的本地指南。” 76 次观看45 次观看49 次观看39 次观看41 次观看36 次观看36 次观看37 次观看33 次观看37 次观看35 次观看35 次观看36 次观看40 次观看34 次观看45 次观看36 次观看39 次观看27 次观看35 次观看25 次观看37 次观看35 次观看32 次观看26 次观看29 次观看41 次观看24 次观看43 次观看25 次观看35 次观看30 次观看39 次观看27 次观看27 次观看30 次观看27 次观看22 次观看31 次观看30 次观看24 次观看26 次观看26 次观看31 次观看31 次观看29 次观看22 次观看40 次观看26 次观看24 次观看30 次观看40 次观看25 次观看26 次观看25 次观看19 次观看93 次观看80 次观看69 次观看84 次观看61 次观看63 次观看70 次观看83 次观看91 次观看105 次观看52 次观看57 次观看89 次观看67 次观看74 次观看88 次观看71 次观看55 次观看82 次观看52 次观看80 次观看73 次观看49 次观看69 次观看51浏览次数56 浏览次数56 浏览次数55 浏览次数60 浏览次数41 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数41 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数45 浏览次数55 浏览次数49 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数62 浏览次数49 浏览次数44 浏览次数 从 0 天 0 小时 00 分钟 00 秒 分享此优惠 送货需要至少 7 个工作日才能发货 购买的物品可以从我们的办公室领取或送货 物品必须在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到 未在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到的物品将被没收，不予退款 您的产品可立即领取 - 详情请参阅下文 无现金价值/无现金返还/不退款 立即检查产品；自收到产品之日起 7 天内有缺陷退货，前提是退回的物品未使用且