胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上,不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙,例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外,产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测(UDAOD)的方法主要集中在自然场景中的特定物体,例如雾gy的城市景观中,自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息,以遵循局部拓扑知识,以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验,实验结果表明,M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
● 减少 4030 万英镑,原因是 2023-24 年为 1 Victoria Street 破旧工程、公务员养老金索赔解决和合资企业销售收益提供一次性储备资金; ● 与 2023-24 年相比,2024-25 年“一次登录”计划支出减少 1369 万英镑; ● 政府财产局的储备资金从 2023-24 年收到的 4022 万英镑减少 1292 万英镑至 2730 万英镑,以支付 2024-25 年收到的 PFI 合同的增值税成本; ● 预算覆盖转移减少 1089.5 万英镑,主要是由于 2023-24 年将单一贸易窗口转移给英国税务海关总署; ● 与 2023-24 年相比,2024-25 年折旧和 IFRS16 折旧费用减少 1.01203 亿英镑; ● SR21 资金结算金额从 2023-24 年收到的 5.51086 亿英镑减少 526.5 万英镑至 20245-25 年收到的 5.45821 亿英镑。
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武装部队部长将于 2024 年 5 月 16 日星期四访问卢维埃国家宪兵旅,与 2024 年 5 月 14 日星期二早上在因卡维尔收费站致命伏击现场率先进行干预的官员和操作员交谈,以表示对安全和救援部队的支持。
截至 2020 年 8 月 21 日的牙买加频谱管理局 (SMA) 批准的设备认证清单。SMA 保留在此列表中添加或删除任何设备的权利。
今年,共和国总统首次决定,所有参加 7 月 14 日传统阅兵式的军事人员都将佩戴“法国蓝旗”。我们还邀请全体公众和广大民众佩戴一朵蓝色的小花,以象征对我们阵亡或受伤的士兵及其家人的声援。
在过去的79年中,学院一直在帮助拉特纳吉里(Ratnagiri)的农村和城市地区的才华横溢的学生充分利用自己的能力。位于哈姆雷特市拉特纳吉里(Ratnagiri)的心脏地带,是整个康坎地区最古老的大学之一。在数十年的外表,基础设施,课程和课程和学生的职业中,该学院在几十年内发生了巨大变化。但是,没有改变的一件事是我们帮助学生成功和充实未来的愿景和使命。大约有3700名学生从UG到PG和博士学位课程。在这个校园里,男孩和女孩都容纳了相当多的学生。提供教育,知识和提供学生支持是我们的主要重点。该学院拥有非常丰富的体育,文化,研究和社会生活。
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题,由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能,但会导致大量参数开销。同时,标准卷积层集中在低频细节上,通常会说出高频信息,这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中,我们提出了TCL-NET,这是一个轻巧的飞行网络,该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层,该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时,我们设计了一个频率域信息融合模块,该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外,为了更好地利用原始图像的空间信息,我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计,我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能,与其他最先进的轻量级网络相比,参数的数量级降低了。
急性髓样白血病(AML)是癌症基因组学的原型,因为它是第一个发表的癌症基因组。大规模的下一代/大规模平行的测序工作已经确定了复发的改变,这些变化为预后提供了信息,并指导了靶向疗法的发展。尽管前线发生了变化和复发标准的护理标准,这是由于针对FLT3,IDH1/2和凋亡途径的小分子的成功,同种异体干细胞移植(AllOHSCT)以及由此产生的嫁接 - 与Leukemia(GVL)效应是大多数患者的唯一治愈途径。调节方案,预防疗法,抗感染剂和支持性护理的进展使这种方式可行,即使在患有高龄或医疗合并症的患者中,也可以减少与移植相关的死亡率。因此,复发已经成为移植失败的最常见原因。可能在AllOHSCT之后发生复发,因为残留疾病克隆在移植后持续存在,并从GVL中产生免疫逃脱,或者此类克隆可能会在AllOHSCT后早期迅速迅速增殖,并且超过了供体免疫重建,从而导致复发在任何GVL效应之前。为了解决这个问题,基因组知情的疗法越来越多地纳入移植前的调节中,或者作为移植后维持或预先置换治疗,以设置混合/下降的供体嵌合或可持续的可检测到的可测量可测量的残基疾病(MRD)。There is an urgent need to better understand how these emerging therapies modulate the two sides of the GVHD vs. GVL coin: 1) how molecularly or immunologically targeted therapies affect engraftment, GVHD potential, and function of the donor graft and 2) how these therapies affect the immunogenicity and sensitivity of leukemic clones to the GVL effect.通过最大化分子靶向药物,免疫调节剂,常规化学疗法和GVL效应的协同作用,人们希望改善这种经常蒸发疾病的患者的结局。
近年来,基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而,由于域转移问题,将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题,本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段,与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同,采用注意机制提取前景区域,并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段,我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应,前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的,证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。