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革新数据管理：Teradata和Snowflake Technologies的关键创新
本文强调了Teradata在预测分析，实时决策能力和性能优化方面的进步，同时展示了Snowflake在自动缩放，安全数据共享和实时分析方面的创新。对这些平台的比较分析揭示了它们各自的优势，劣势和理想的用例情景，为组织提供了现代数据工程复杂景观的组织提供了宝贵的见解。本文还深入研究了新兴行业的趋势，预测的市场转变以及专业人士在这个迅速发展的领域中保持知情的策略。通过将技术进步与实际含义综合，本文是数据工程专业人员，研究人员和决策者的关键资源，他们试图利用大数据分析和基于云的数据仓库解决方案中最新的创新。
使用基于 WFL 的 3D U-Net 对 HGG 和 LGG MRI 图像进行脑肿瘤分割
脑肿瘤的语义分割是医疗治疗计划中的重要阶段。由于肿瘤的特性，图像分割的主要困难之一是类别之间的严重不平衡。此外，类别不平衡的数据集是多模态3D脑MRI中常见的问题。尽管存在这些问题，但大多数脑肿瘤分割研究仍然偏向于过度代表的肿瘤类别（多数类别），而忽略了小规模的肿瘤类别（少数类别）。在本文中，我们提出了一种基于3D U-Net的改进损失函数加权焦点损失（WFL），以增强脑肿瘤分割的预测。使用我们提出的损失函数（WFL）通过给予少数类较高的权重和给予多数类较低的权重来解决类别之间的不平衡和权重之间的不平衡。在将这些权重分配给不同的像素值后，我们的工作能够解决像素退化问题，这是模型训练期间损失函数的局限性之一。根据我们的实验，在脑肿瘤分割挑战赛 (BraTS) 2019 数据集中，针对高级别胶质瘤 (HGG) 和低级别胶质瘤 (LGG) 的 3D U-Net 模型上，提出的函数 (WFL) 对肿瘤核心 (TC)、整个肿瘤 (WT) 和增强肿瘤 (ET) 显示出良好的结果，其中 HGG 的平均骰子分数为：0.830、0.913、0.815，LGG 的骰子分数为 TC：0.731、WT：0.775 和 ET：0.685。此外，我们在 BraTS 2020 上部署了训练，获得了平均 Dice 分数 HGG：TC：0.843、WT：0.892、ET：0.871，以及 Dice 分数 LGG：TC、WT 和 ET 分别为 0.7501、0.7985、0.6103。
具体！ （雪花）课程计划
•阐明对言语和非语言交流中文化差异的复杂理解（例如，证明人们在不同的文化中进行交流或使用直接/间接/显式/隐式含义时对人们使用身体接触的程度的理解）。•基于这些差异巧妙地协商共同的理解。