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Cisco 网络模块硬件安装指南
CCVP、思科徽标和 Welcome to the Human Network 是思科系统公司的商标；改变我们工作、生活、娱乐和学习的方式是思科系统公司的服务标志；和 Access Registrar、Aironet、Catalyst、CCDA、CCDP、CCIE、CCIP、CCNA、CCNP、CCSP、Cisco、Cisco Certified Internetwork Expert 徽标、Cisco IOS、Cisco Press、Cisco Systems、Cisco Systems Capital、Cisco Systems 徽标、Cisco Unity、Enterprise/Solver、EtherChannel、EtherFast、EtherSwitch、Fast Step、Follow Me Browsing、FormShare、GigaDrive、HomeLink、Internet Quotient、IOS、iPhone、IP/TV、iQ Expertise、iQ 徽标、iQ Net Readiness Scorecard、iQuick Study、LightStream、Linksys、MeetingPlace、MGX、Networkers、Networking Academy、Network Registrar、PIX、ProConnect、ScriptShare、SMARTnet、StackWise、The Fastest Way to Increase Your Internet Quotient 和 TransPath 是 Cisco Systems, Inc. 和/或其附属公司在美国和其他某些国家的注册商标。
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CCVP、思科徽标和 Welcome to the Human Network 是思科系统公司的商标；改变我们工作、生活、娱乐和学习的方式是思科系统公司的服务标志；和 Access Registrar、Aironet、Catalyst、CCDA、CCDP、CCIE、CCIP、CCNA、CCNP、CCSP、Cisco、Cisco Certified Internetwork Expert 徽标、Cisco IOS、Cisco Press、Cisco Systems、Cisco Systems Capital、Cisco Systems 徽标、Cisco Unity、Enterprise/Solver、EtherChannel、EtherFast、EtherSwitch、Fast Step、Follow Me Browsing、FormShare、GigaDrive、HomeLink、Internet Quotient、IOS、iPhone、IP/TV、iQ Expertise、iQ 徽标、iQ Net Readiness Scorecard、iQuick Study、LightStream、Linksys、MeetingPlace、MGX、Networkers、Networking Academy、Network Registrar、PIX、ProConnect、ScriptShare、SMARTnet、StackWise、The Fastest Way to Increase Your Internet Quotient 和 TransPath 是 Cisco Systems, Inc. 和/或其附属公司在美国和其他某些国家的注册商标。
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Cisco MDS 9100 系列硬件安装指南
CCDE、CCENT、Cisco Eos、Cisco Lumin、Cisco Nexus、Cisco StadiumVision、Cisco TelePresence、Cisco WebEx、Cisco 徽标、DCE 和 Welcome to the Human Network 是商标；Changing the Way We Work, Live, Play, and Learn 和 Cisco Store 是服务标志；和 Access Registrar、Aironet、AsyncOS、Bringing the Meeting To You、Catalyst、CCDA、CCDP、CCIE、CCIP、CCNA、CCNP、CCSP、CCVP、Cisco、Cisco Certified Internetwork Expert 徽标、Cisco IOS、Cisco Press、Cisco Systems、Cisco Systems Capital、Cisco Systems 徽标、Cisco Unity、Collaboration Without Limitation、EtherFast、EtherSwitch、Event Center、Fast Step、Follow Me Browsing、FormShare、GigaDrive、HomeLink、Internet Quotient、IOS、iPhone、iQuick Study、IronPort、IronPort 徽标、LightStream、Linksys、MediaTone、MeetingPlace、MeetingPlace Chime Sound、MGX、Networkers、Networking Academy、Network Registrar、PCNow、PIX、PowerPanels、ProConnect、ScriptShare、SenderBase、SMARTnet、Spectrum Expert、StackWise、The Fastest Way to Increase Your Internet Quotient、TransPath、WebEx 和 WebEx 徽标均已注册Cisco Systems, Inc. 和/或其附属公司在美国和其他一些国家的商标。
人工智能增强业务流程管理系统
这项研究得到了欧洲研究理事会通过高级拨款 PIX (834141) 和 WhiteMech (834228) 的支持。作者地址：M. Dumas 和 R. Accorsi，塔尔图大学，爱沙尼亚塔尔图；电子邮件：{marlon.dumas, rafael.accorsi}@ut.ee；F. Fournier 和 L. Limonad，IBM Research - Haifa，以色列海法；电子邮件：{fabiana, liorli}@il.ibm.com；A. Marrella 和 G. De Giacomo，罗马大学，意大利罗马；电子邮件：{marrella, degiacomo}@diag.uniroma1.it；M. Montali 和 D. Calvanese，博尔扎诺自由大学，意大利博尔扎诺；电子邮件：{montali, calvanese}@inf.unibz.it；J.-R. Rehse，曼海姆大学，德国曼海姆；电子邮件：rehse@uni-mannheim.de；D. Fahland，埃因霍温理工大学，荷兰埃因霍温；电子邮件：d.fahland@tue.nl；A. Gal，以色列海法理工学院；电子邮件：avigal@ie.technion.ac.il；M. La Rosa，墨尔本大学，澳大利亚墨尔本；电子邮件：marcello.larosa@ unimelb.edu.au；H. Völzer，IBM Research - Zurich，瑞士苏黎世；电子邮件：hvo@zurich.ibm.com；I. Weber，柏林工业大学，德国柏林；电子邮件：ingo.weber@tu-berlin.de。允许免费复制或复印本作品的部分或全部用于个人或课堂用途，但不得出于营利或商业目的而复制或分发，且副本首页必须注明此声明和完整引文。必须尊重本作品第三方组件的版权。对于所有其他用途，请联系所有者/作者。© 2023 版权归所有者/作者所有。
用于脑肿瘤分类的卷积神经网络
摘要 – 精确和新颖的脑癌 MR 图像处理在决策和患者治疗决策中发挥着重要作用。MR 图像处理中的关键挑战是 X 射线设备捕获的低级视觉数据与人类评估者看到的高级数据之间的语义差距。传统的系统控制模型仅适用于低级或高级技能，使用一些手工定制的元素来缩小这个差距，并且需要精确的元素提取和分类方法。深度学习的最新进展表明，深度学习取得了巨大进步，并且深度学习卷积神经网络 (CNN) 已在图像分类项目中占据主导地位。深度学习对于特征描述非常有用，它可以完整地描述低级和高级数据，并将元素提取和分类部分植入自我意识中，但总体上需要巨大的训练数据集。对于大多数深度学习情况，训练数据集很小，因此，在小数据集上练习深度学习和训练 CNN 是一项艰巨的任务。针对这一问题，我们使用了预训练的深度 CNN 模型。我们的方法更稳定，因为它不使用任何精心构建的技能，只需要很少的预处理，并且可以在 5 次重叠移动验证下获得 95.51% 的平均精度。我们不仅使用传统的机器学习来测试我们的结果，而且还使用 CNN 的深度学习技术来测试我们的结果。试验结果表明，我们提出的方法在 MRI 数据集上超越了现代类别
传感器 - ScienceOpen
摘要：本研究提出了一种新方法，利用无人机 (UAV) 成像联合评估积雪深度和冬季叶面积指数 (LAI)，后者是植被的结构特性，影响积雪和融雪。在冬季，评估了在捷克共和国舒马瓦国家公园 (Šumava NP) 内部分健康或受昆虫影响的挪威云杉林和草地覆盖区拍摄的一组多时间高分辨率数字表面模型 (DSM)（无雪和积雪条件），以评估积雪深度。无人机得出的 DSM 的分辨率为 0.73–1.98 cm/pix。通过减去 DSM，确定了积雪深度，并与在地面控制点 (GCP) 位置进行的手动雪深测量进行比较，均方根误差 (RMSE) 在 0.08 m 到 0.15 m 之间。将基于无人机的积雪深度与更密集的手动积雪深度测量网络进行比较分析，得出的 RMSE 在 0.16 m 到 0.32 m 之间。LAI 评估对于正确解释森林地区的积雪深度分布至关重要，它基于在森林状况下拍摄的俯视无人机图像。为了从俯视无人机图像中识别冠层特征，使用雪背景代替天空部分。参考了两种有效的冬季 LAI 检索常规方法，即 LAI-2200 植物冠层分析仪和数字半球摄影 (DHP)。与实地调查相比，冠层密度和地面特性对基于无人机成像的 DSM 评估准确性的影响显而易见。基于无人机的 LAI 值提供的估计值与 LAI-2200 植物冠层分析仪和 DHP 得出的值相当。与常规调查的比较表明，使用无人机摄影测量方法高估了春季积雪深度，低估了春季 LAI。由于积雪深度和 LAI 参数对于积雪研究至关重要，因此这种组合方法在未来将具有重要价值，可以简化雪深和雪动力学的 LAI 评估。