共享标记数据对于获取用于各种深度学习应用的大型数据集至关重要。在医学成像领域,由于隐私法规的原因,这通常是不可行的。虽然匿名化是一种解决方案,但标准技术已被证明是部分可逆的。在这里,使用具有差分隐私保证的生成对抗网络 (GAN) 的合成数据可以成为一种解决方案,既能确保患者的隐私,又能保持数据的预测特性。在本研究中,我们实现了具有和不具有差分隐私保证的 Wasserstein GAN (WGAN),以生成用于脑血管分割的隐私保护标记的飞行时间磁共振血管造影 (TOF-MRA) 图像块。合成的图像标签对用于训练 U-net,该 U-net 根据来自两个不同数据集的真实患者图像的分割性能进行评估。此外,计算了生成的图像和真实图像之间的 Fréchet 初始距离 (FID) 以评估它们的相似性。在使用 U-Net 和 FID 进行评估时,我们探索了不同隐私级别的影响,该级别由参数 ε 表示。在更严格的隐私保障下,分割性能和 FID 与真实患者图像的相似性会下降。我们最好的分割模型是在合成数据和私人数据上训练的,在脑血管分割范例中,当 ε = 7.4 时,Dice 相似度系数 (DSC) 为 0.75,而当 ε = ∞ 时,Dice 相似度系数为 0.84(第二个测试集上的 DSC 分别为 0.69 和 0.88)。我们确定了一个阈值 ε < 5,对于该阈值,
这些只是一些示例,说明了敏感性标签与有效数据治理的配对如何解锁Microsoft 365 Suite的新功能,我们的旅程仍在继续。通过采取措施将良好的治理应用于您自己的数据财产并制定有效的标签策略,您可以为员工提供自助服务,并赋予自我决定权,同时保持安全性和最小化风险。
1。Table of contents ................................................................................................. 1 2.Explanation of the signal words in this IFU .......................................................... 3 3.Symbols used in the IFU and on labels ............................................................... 3 4.Intended purpose ................................................................................................. 5 5.Summary and principle ........................................................................................ 5 6.Reporting of incidents .......................................................................................... 6 7.一般和存储信息.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................使用的电子说明............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 8
• 支持强劲的新兴本地和地区增长,例如:欧洲的 Private Labels、拉美的 Natura Boticario,• 通过收购进一步快速扩张:Expressions Parfumées、drom、Ungerer、Golden Frog,...
新的场面活动引导和控制系统可为机场内的飞机 和车辆编定识别标牌。 The new Surface Movement Guidance and Control System Atenna (SMGCS) generates target identification labels for aircraft and vehicles on the airfield.
o The Balanced Plate ...........................................12 o What Happens When You Eat?............................13 o Reading Food Labels .........................................14-16 o Sugar-Free Labeling & Non-Calorie Sweeteners .....17 o Alcohol & Diabetes ............................................18 o Physical Activity ...............................................19
In addition to the above, we recognize the importance of an industry-wide shift to carbon transparency. We advocate for consumer and industry action to raise awareness around the importance of climate change and the carbon impact of productsbybringingclaritytoaproduct'scarbonfootprint.Wearethefirstconsumer electronicscompanytoputcarbonimpactlabelsonourproducts,andwepledgeto Dothisacrossourentireteportfoliobyendof2025.ourgoalistoempoperconsumersto做出更明智的购买决定,并促进行业范围内向碳澄清的转变。
2021 年 11 月 简介 本声明旨在为经济运营商提供在爱尔兰共和国和欧洲单一市场提供或展示英国能源标签的明确指导。请注意,本声明仅涉及在爱尔兰和欧洲单一市场使用能源标签的要求。应咨询适当的市场监督局 (MSA) 了解其他司法管辖区(包括北爱尔兰和英国)使用能源标签的要求。 欧盟和英国能源标签 欧盟能源标签于 1990 年代初在整个欧洲采用,现在已成为一种得到广泛认可且成功的方法,可向消费者提供有关产品能源性能的有用信息。2021 年 3 月,某些产品类型的欧盟能源标签格式发生了变化,以反映这些产品相关能效等级的重新调整。
•可以将整个单元作为集成或独立的科学/技术和PDHPE课程,并由PDHPE和SCI&Tech Labels确定的主题内容。有关全部教学的更多指导,请参见下面的教学途径选项。•画廊步行涵盖了单元的关键方面,可以作为抢读课或活动教授。•只要提供专家概念的介绍,就可以将任何课程教为独立的教训(有关专家的介绍,请参见第1课)。•任何个人资源(动画,工作表等)可以按需使用。•任何个人专业都可以独立教授。•可以识别和教授教学大纲内容的任何单个元素(请参阅以下内容部分的PDHPE和科学和技术指数)。