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BMVg 组织计划 – 状态：2023 年 3 月 17 日
BMVg 有权直接向负责的国务秘书报告，并在技术上直接受其领导。在叛国罪诉讼中准备专家意见时，无需任何指示。作为 BMVg 的安全官员，有权直接向负责的国务秘书提交
BMVg 组织计划 – 状态：2023 年 6 月 7 日
BMVg 有权直接向负责的国务秘书报告，并在技术上直接受其领导。在叛国罪诉讼中准备专家意见时，无需任何指示。作为 BMVg 的安全官员，有权直接向负责的国务秘书提交
BMVg 组织计划 – 状态：2022 年 7 月 1 日
BMVg 有权直接向负责的国务秘书报告，并在技术上直接受其领导。在叛国罪诉讼中准备专家意见时，无需任何指示。作为 BMVg 的安全官员，有权直接向负责的国务秘书提交
BMVg 组织计划 – 截至：2024 年 10 月 1 日
拥有直接向负责的国务秘书报告的权利，并且从技术角度看直接隶属于他。在叛国罪诉讼中准备报告时不受指示。作为 BMVg 的安全官员，您有权直接与负责的国务秘书交谈
BMVg 合约价目表
远程部分至 + 和 - 6.0 dpt 圆柱。对于 > +/-6 dpt 和 = < +8/-10 dpt 高折射率玻璃球面，最多收取 + 4.0 dpt 附加费到 +8 dpt 或至 - 11 dpt，圆柱。高达 +4 dpt，折射率高达 1.67 不可与数字 290 组合，订单上必须有德国联邦国防军处方医生的注释
Microsoft Word - BMVg_ZVA 合同和附录 1_5.docx
§ 1 (1) 在视光行业贸易登记册中注册的自然人、法人和合伙企业，可被授权供应助视器具。无需签署加入合同声明。通过接受眼镜订购单（合同附录 3）或进行屈光度测定的订单（合同附录 4），配镜师承认本合同的合同条款和条件。以下将这些称为合同配镜师（VAO）。 VAO 必须在提供服务之前审查合同的条款和条件。可以通过眼镜订单或屈光度测定订单上提供的链接访问合同。 (2) 通过地区行业协会和地区行业协会间接成为 ZVA 成员的 VAO 可以自愿被列入合同伙伴名单。 ZVA 将向 BMVg 提供访问该列表的链接。 （3）联邦国防部不会与个别验光师签订特殊协议。 （4）合同包括 1. 在为德国联邦国防军士兵提供免费医疗的框架内，供应： • 普通助视器（勤务眼镜） • 特殊飞行员眼镜 • NBC 防护面具眼镜 • 计算机工作站眼镜 2. 在为德国联邦国防军文职雇员提供工作设备的框架内，供应：
根据《德国民法典》第 31 条以及《德国联邦宪法》第 123 条和 124 条，自行声明不存在强制性和任意性排除理由
为了证明 I. 第 1 至 4 条和第 7 至 9 条中提到的情况不适用于我/我们公司，我/我们可以应客户的要求，立即为每位可将其行为归咎于我/我们公司的人员提供犯罪记录摘录或来自原籍国主管司法或行政当局或以前的公共客户的同等文件。如果文件或证书不是由原籍国颁发的，或者没有提到所有规定的情况，则可以由公司在原籍国主管司法或行政当局，公证人或合格专业机构面前作出的宣誓声明或正式声明代替。我/我们知道
使用 Vgg16 和 Densenet Cnn 检测视网膜 Oct 图像中的脉络膜新生血管 (Cnv)
4,5 学生，SRM 科学技术研究所软件工程系摘要 - 在本研究中，我们打算使用深度学习架构来诊断视网膜光学相干断层扫描 (OCT) 图像中的脉络膜新生血管。光学相干断层扫描 (OCT) 图像可用于区分健康眼睛和患有 CNV 疾病的眼睛。研究中使用了深度学习的 DenseNet 和 Vgg16 架构，并更改了两种架构的超参数以正确诊断疾病。检测到疾病后，使用用于处理图像的 Python OpenCV 库将患病的 OCT 图像与背景分割开来以进行感兴趣区域检测。架构实施的结果表明，Vgg16 在检测图像方面比密集网络架构表现出更好的效果，准确率为 97.53%，比密集网络高出约一个百分点。关键词——深度学习、CNN、Vgg16 模型、密集网络模型、视网膜 OCT I 引言光学相干断层扫描是诊断视网膜疾病最广泛使用的诊断成像方法之一。OCT 机器的输出提供 OCT 图像，并提供足够的可视化效果来预测 OCT 胶片上印记的视网膜血管是否存在一些定性和定量变化。视网膜层的增加或减少及其测量值是疾病检测临床试验中的主要评估指标。定期进行视网膜 OCT 扫描有助于早期发现任何与视网膜相关的疾病，并可在年老时避免 [9]。如果在身体中检测到视网膜疾病，许多大脑、眼睛和心血管系统疾病都已出现。通过 OCT 扫描还可以检测到各种其他疾病，患有糖尿病的人患糖尿病视网膜病变的几率很高，而且任何类型的黄斑水肿也可以在视网膜 OCT 图像中看到。本研究主要关注脉络膜新生血管 (CNV)，它是发达国家失明的主要原因之一。通俗地说，脉络膜新生血管可以定义为视网膜脉络膜层中额外血管的生成。同一脉络膜层的最内层称为 Brunch 膜 (BM)，任何类型的膜损伤都可能导致视网膜脉络膜新生血管，并导致未来失明。近年来，深度学习在医学图像中对患病和未患病图像进行分类的应用有所增加。事实证明，CNN 等深度学习技术在物体检测、图像识别和分割方面也大有用处。因此，这证明了使用深度学习分析 OCT 图像以获取患病图像的重要性。使用深度学习 Vgg16 和 DenseNet 的最新架构对患病图像的预测进行比较。然后分割患病图像以突出显示视网膜层中具有脉络膜新生血管的增强血管和空洞形成 [6]。 * 通讯作者：MS Abirami，abirami.srm@gmail.com