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精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。
利用可学习的 3D PE 加权池化对阿尔茨海默病诊断进行高效训练
摘要：三维卷积神经网络 (3D CNN) 已广泛应用于分析阿尔茨海默病 (AD) 脑图像，以更好地了解疾病进展或预测从认知障碍 (CU) 或轻度认知障碍状态的转变。众所周知，由于医学成像领域的样本量较小，训练 3D-CNN 的计算成本很高，并且有可能过度拟合。在这里，我们提出了一种新颖的 3D-2D 方法，通过使用可学习加权池化 (LWP) 方法将 3D 脑图像转换为 2D 融合图像，以提高训练效率并保持可比的模型性能。通过 3D 到 2D 的转换，所提出的模型可以轻松地通过预先训练的 2D 模型转发融合的 2D 图像，同时在不同的 3D 和 2D 基线上实现更好的性能。在实施过程中，我们选择使用 ResNet34 进行特征提取，因为它的表现优于其他 2D CNN 主干。我们进一步表明，切片的权重与位置有关，模型性能取决于 3D 到 2D 融合视图，冠状视图的结果最佳。与传统的 3D CNN 相比，使用新方法，我们能够减少 75% 的训练时间，并将准确率提高到 0.88，使用公开的阿尔茨海默病神经影像计划数据集对 CU 参与者的 AD 患者的淀粉样蛋白 PET 成像进行分类。这种新颖的 3D-2D 模型可能对未来在临床环境中及时诊断 AD 具有深远的影响。
使欧洲经济安全成为现实
6.1。艰难的选择：防御和进攻性政策之间的测序和优先级。40 6.2。方式和手段：寻找真正的欧洲融资冲动 .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. �.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.43 6.3。 Pooling Institutional and Human Resources .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 46 6.4。 跨大西洋合作伙伴：最明显的合作伙伴？ ..。。。。。。。。。。。。。。。。。ar.....。 48 6.5。 日语连接..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。ar �.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 55 6.6。 Partnering With the Private Sector .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�. 5743 6.3。Pooling Institutional and Human Resources .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.46 6.4。跨大西洋合作伙伴：最明显的合作伙伴？..。。。。。。。。。。。。。。。。。ar.....。48 6.5。日语连接..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。ar �.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.55 6.6。Partnering With the Private Sector .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.57
Centerpoint Energy Ohio选择计划概述
Suppliers must indicate on the application: Customer list request Customer Billing option selection (consolidated or dual) Pooling intentions (mercantile, non-mercantile) Requested contact information • Partially executed Choice Supplier Pooling Agreement • Copy of PUCO certification • Connectivity Profile • Pay a $1,000 fee for Company to obtain and maintain a first priority perfected Uniform Commercial Code – 1 (UCC-1) lien and related administrative程序•汇入了3,000美元的电子数据交换（EDI）测试的存款，并成功地完成了EDI测试要求。如果选择供应商申请人被批准参加选择计划，并在批准后的90天内开始为选择客户提供服务，则EDI测试押金将不利息退还。•应进行检查，然后与申请表一起发送。
面部视觉：实时年龄和性别预测
卷积层：CNN由几层组成，包括将卷积操作应用于输入图像的层。层使用学习的过滤器（内核）通过将过滤器滑过图像并执行求和和对比度[6]，[9]，从而从输入图像中提取特征。合并层：合并层通常放置在卷积层中。他们在小区域内汇总数据，以采样从卷积层得出的特征图。常见的合并操作包括最大池和平均池，该操作存储每个池字段中的最大值或平均值。激活函数：对于卷积和汇总过程的输出，使用称为Relu（纠正线性单元）的激活函数将非线性添加到网络中，从而可以研究组件之间的关系。完全连接的层：CNN通常在卷积和合并层后具有一个或多个层。通过在一个层和其他层的神经元中建立每个神经元之间的连接，这些层有助于高级表示和分类。培训：CNN通常是使用监督学习培训的，网络学会在其中映射输入图像为相应的标签或类别。随机梯度下降（SGD）及其变体是优化方法，用于通过反向传播获得训练。它调整网络的参数（权重和偏见），以最大程度地减少损失函数，以测量预测标签和真实标签之间的差异[10]。
进行性脑脑脑疏松率偶然和遗传形式的肌萎缩性侧面硬化症
当前的大多数动作识别算法都是基于堆叠多个卷积，汇总和完全连接层的深网。虽然在文献中广泛研究了卷积和完全连接的操作，但处理动作识别的合并操作的设计，在行动类别中具有不同的时间颗粒状来源，但受到相对较少的关注，并且主要依赖于最大值或平均操作的解决方案。后者显然无能为力，无法完全表现出动作类别的实际时间粒度，从而构成了分类的瓶颈。在本文中，我们引入了一种新型的分层池设计，该设计在动作识别中捕获了不同级别的时间粒度。我们的设计原理是粗到精细的，并使用树结构网络实现；当我们自上而下时，当我们穿越该网络时，汇总操作的不变性越来越少，但及时坚决且本地化。通过解决一个约束的最小化问题来获得该网络中最适合给定的基础真相的操作组合（最适合给定的地面真相），该问题的解决方案对应于捕获全球层次层次合并过程中每个级别（及其时间粒度）贡献的权重分布。除了有原则性和扎根，提出的分层池也是视频长度和分辨率不可知的。对UCF-101，HMDB-51和JHMDB-21数据库进行挑战的广泛实验证实了所有这些陈述。关键字。多重聚合设计2流网络行动cop-nition
合格协调机构 (QCA)
QCA 可以是发电商之一，也可以是双方同意的任何其他机构，负责协调计划/持续时间并进行偏差的商业结算。QCA 应负责与汇集 S/S 相关的运营，汇集 S/S 构成预测、调度和偏差结算机制框架的基本组成部分。可再生能源发电商应根据多数原则（即汇集变电站安装容量超过 50% 的发电商同意）为每个汇集变电站任命不超过一名 QCA。在无法达成共识的情况下，SLDC 可以任命 QCA。在这种情况下，与 QCA 相关的费用将由可再生能源发电商承担。
图形神经网络的图形聚类
图形神经网络（GNNS）已在许多图分析任务（例如节点分类和链接预测）上实现了最新结果。然而，图形群集等图形上的重要无监督问题已证明对GNN的进步具有更大的抵抗力。图形聚类的总体目标与GNN中的节点合并相同 - 这意味着GNN池方法在聚类图方面做得很好？令人惊讶的是，答案是否 - 在简单的基准（例如应用于学习的表示上的K均值）良好工作的情况下，循环的GNN合并方法通常无法恢复群集结构。我们通过仔细设计一组实验来进一步研究，以研究图形结构和属性数据中不同的信噪情景。为了解决这些方法在聚类中的性能不佳，我们引入了深层模块化网络（DMON），这是一种受群集质量模块化量度启发的无监督的汇总方法，并显示了它如何处理现实世界图的挑战性聚类结构的恢复。同样，在现实世界数据上，我们表明DMON产生的高质量群集与地面真相标签密切相关，从而获得了最先进的结果，比各个不同指标的其他合并方法提高了40％以上。关键字：图形聚类，图形神经网络，随机块模型
灾害风险保险为何如此重要...
巨灾债券（Cat Bonds）：巨灾债券的机制及其在灾害风险转移中的作用 • 成功发行和使用巨灾债券的案例研究 • 巨灾债券对保险公司和投资者的好处和局限性 参数保险：解释参数保险以及它与传统赔偿保险的区别，现有产品的示例 • 参数保险在速度和透明度方面的优势 风险分担机制：风险分担概述及其在多个部门分摊风险中的作用 • 风险分担机制如何促进灾害多发地区的金融稳定，其中的几个例子 混合融资模型：混合融资的定义及其在灾害风险管理中的应用 • 结合公共和私人资源的混合融资结构示例
RHEA 系统公司
Inmarsat 通信演进 - 消息传递 Euclid - SEST 验证的一部分 (ESOC) 安全多任务地面站 (ESEC) 太空网络防御 - 第 1 阶段 (ESA/EDA) CSOC 准备研究 (ESEC) EM-SAT (Creaction 联盟) GovSat 池和共享系统 (ESTEC) SECOPS 第 1 阶段 (Eutelsat Quantum) 网络测试和评估设施 (ESA/RMA 联盟) TRALEO (GomSpace) ESA 风险管理框架 (ESA/ESO) ESA FLEX BESecured 池和共享中心