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RESNET® 质量保证合规专家
职位描述（区域职位）职位摘要 RESNET 的质量保证合规专家通过对 HERS® 评级房屋和住宅单元进行专家级质量保证评估来实施 RESNET 质量保证计划的关键要素，以确保现场实践符合 RESNET 标准。与 RESNET 的其他质量保证团队成员密切合作，担任此职位的人员将与建筑商人员、承包商和评估员进行对接，并在确定和制定计划以解决现场发现的合规问题方面发挥积极作用。质量保证合规专家负责与第三方建立信任关系，并保持对 RESNET® 标准、联邦计划要求和住宅建筑实践的深入了解。质量保证合规专家将向 RESNET 质量保证总经理汇报。经验、教育和技能
使用 INCEPTION RESNET V2 卷积神经网络进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤是最致命的疾病之一，因为脑内异常细胞不受控制地发展。磁共振成像（MRI）是一种医疗设备，可提供数字图像并帮助放射科医生和神经科医生识别脑肿瘤的种类和存在。为了对脑肿瘤的 MRI 图像进行分类，需要一种客观、自动且更可靠的方法，因为人为和主观的分类过程费力且容易出错。为了超越传统测试方法的局限性，人工智能被认为是从磁共振成像中识别脑肿瘤类型的合适工具。卷积神经网络是增强自动分类（CNN）的一种工具。本文展示了如何使用 CNN 中的 Inception ResNet v2 架构通过迁移学习将 MRI 脑癌分为四类：神经胶质瘤肿瘤、脑膜瘤肿瘤、垂体肿瘤和无肿瘤。
使用 RESNET 50 构建深度学习模型，根据 rsFMRI 图像预测精神分裂症
建立了一个精神分裂症的分类模型，该模型在 COBRE 数据集中对 SZ 和 HC 具有良好的预测能力，利用该模型，分类准确率达到 95.53%，但仍需进一步改进才能满足实际应用需求。