脑肿瘤分割对于准确的诊断,手术计划和治疗监测至关重要。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。 本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。 第一个使用三个数据集(Figshare,Sartaj,BRT35H)将有效的网络B0与Grad-CAM相结合,以实现视觉解释性,以达到96.87%的分割精度。 第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构,达到了99.84%的精度。 全面的评估探讨了数据集选择,模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。 通过识别这些方法的优势和劣势,该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。 这项工作突出了自动分割在改善诊断精度,减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。第一个使用三个数据集(Figshare,Sartaj,BRT35H)将有效的网络B0与Grad-CAM相结合,以实现视觉解释性,以达到96.87%的分割精度。第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构,达到了99.84%的精度。全面的评估探讨了数据集选择,模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。通过识别这些方法的优势和劣势,该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。这项工作突出了自动分割在改善诊断精度,减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。
科学和工程用于制造和智能机器,这些机器尤其是在高级计算机系统中用于计算机程序的智能领域。它使用计算机与人类智能的理解水平的关系与任务有关,但是AI不必确认自己是生物学上观察到的方法。尽管存在人工智能(AI)的共识定义,但科学的分支涉及允许感知,理性和行动的计算研究。今天,系统使用机器和人类为结果吸收和做出复杂决策的能力而生成的数据量。本文研究和CO将人工智能,引言,定义和应用的特征与增长和成就有关。
包括业余爱好,嗡嗡声,凯斯特雷,麻雀鹰和谷仓猫头鹰。草地从甜美的淡草和美丽的草丛中,Oxeye Daisy,Common Knapweed,Common Common Spotted-Orchid和Common Bird's-took-tot-trefoil,以及像Dyer's Greenweed(如Dyer's Greenweed)所看到的花朵。已经确定了34种不同种类的蝴蝶,包括云黄色和涂漆的女士,以及许多稀有的昆虫和飞蛾。
超越零项目的整体观点,考虑了所有企业的碳排放,并从农场边界内的所有自然资本(包括土壤)中删除了碳的排放。在碳市场中唯一地,零项目的设定是通过坚持将碳信用量作为偏移发行之前首先净零净设定的 - 对于通过处理农场的范围3排放来使整个供应链脱碳至关重要。
非常不同。此外,段之间的边界是任意的:如果一个人是空间的点,那么边界传递之间的两个点比彼此更相似,而不是其段的“理想”代表。使用Ward的方法与平方欧几里得DI立场进行了层次群集分析,将片段确定为差异。群集分析是在用于识别上述NA具有身份成分的相同26个变量上的。俄罗斯段不是从分层群集分析中得出的,而是在以后的阶段确定的。它包括新兴的代表和自动认为自己的俄罗斯人而不是白俄罗斯人的无动物。
jamu是一种传统的印尼草药,由植物,动物和矿物质提取物组成,并已代代相传。然而,某些纤薄的草药产品可能含有合成的药物化合物,例如速emide,西布塔明E盐酸盐和氢氯噻嗪,从而提高了安全性问题。这项研究旨在鉴定2024年在梅丹市提供的苗条草药产品中的药物化学物质。采用了一种基于实验室的实验方法,包括定性和定量分析。该程序涉及准备测试溶液,盐酸盐和速尿的比较标准标准,以及薄层色谱法(TLC)和UV-VIS分光光度计。定性分析表明,在10个样本中,一个对速尿为阳性。在358 nm处的定量分析显示,样品中的速尿浓度为7.79%。没有任何样品包含西布略胺E盐酸盐。这些发现强调了使用合成药物的草药产品的潜在掺假,强调需要更严格的质量控制和法规以确保消费者安全。
摘要目的:本研究的目的是探索机构在这种协作环境中面临的挑战,从而根据学术知识提供实用解决方案。理论框架:提出了一种创新的干预措施,涉及提出一种改善治理并促进基因组谷地生态系统的可持续发展的方法。方法:本研究采用的方法包括一种定性方法,通过访谈,参与者观察和文档分析收集数据。结果和讨论:获得的结果揭示了[合成研究的主要结果]。在讨论部分中,这些结果是根据理论框架进行了上下文化的,突出了所确定的含义和关系。在本节中还考虑了研究的可能差异和局限性。研究意义:获得的结果揭示了在创新生态系统中运作的策略,以及学术机构,投资者和企业家在其发展中的作用。独创性/价值:本研究通过[突出研究的独创性,无论是通过创新方法,新发现还是实际贡献)来促进文献。这项研究的相关性和价值可以通过[解释结果如何影响研究领域或专业实践]。关键词:创新生态系统,治理,基因组谷,定性研究,创新干预。