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使用UNET-FEW SHOT示意图分割的脑肿瘤分割
摘要。早期发现和确定适当的治疗技术将建立癌症患者的耐力。诊断和治疗脑肿瘤的关键步骤是准确可靠的分割。鉴于其形状不平坦和不透明的边界，神经胶质瘤是最困难的脑癌之一。由于其设计存在显着差异，因此，神经胶质瘤脑生长的程序划分是一个流体主题。在本文中报告了改进的基于UNET的设计，用于自动从MRI图像中对脑肿瘤进行自动分割。培训语义部模型需要大量的精细澄清信息，这使得迅速适应不符合此要求的不熟悉类的挑战。最初的射击细分试图解决此问题，但存在其他缺陷。因此，在本文中讨论了几乎没有示意的示意图分割，以分解同时将原始分类与基本类别和足够模型分类的投机能力。上下文感知的原型学习（CAPL），用于通过利用早期信息从帮助测试中出现早期信息，并逐步增强逻辑数据到分类器，并根据每个问题图片的实质模制。结果揭示了开发模型的表现。
Sławomir SZRAMA CE-2017-412 Adam KADZI Ń SKI 在 F100 涡扇发动机维护系统选定的分析领域中识别危险的过程 多用途 F-16 是波兰空军最先进的飞机。它配备了非常现代、精密和先进的涡扇发动机 F100-PW-229。由于只有一台发动机，因此其可靠性、耐用性效率和性能是确保安全的关键因素。在本文中，作者研究了安装在多用途 F-16 飞机上的 F100 涡扇发动机的维护系统。为了研究目的，创建了 F100 维护系统模型。从该模型中，得出了主要的分析领域，包括“主要发动机对象差异消除”过程。考虑到这样的分析领域，基于危险源识别流程示意图，作者提出了以下步骤：危险源识别工具准备、危险源识别、危险源分组和危险表述。本文的主要目标是提供危险源识别流程结果作为危险规范，其中包括：一组危险源、危险表述以及危险激活的最可能/可预测后果、严重程度和损失/危害。
Sławomir SZRAMA CE-2017-412 Adam KADZI Ń SKI 在选定的 F100 涡扇发动机维护系统分析领域中识别危险的过程 多用途 F-16 是波兰空军最先进的飞机。它配备了非常现代、精密和先进的涡扇发动机 F100-PW-229。由于只有一个发动机，因此其可靠性、耐用性效率和性能是安全的关键因素。在本文中，作者研究了 F100 涡扇发动机的维护系统，该发动机建立在多用途 F-16 飞机上。为了研究目的，创建了 F100 维护系统模型。从该模型中，得出了主要的分析领域，包括“主要发动机对象差异消除”过程。考虑到这样的分析领域，基于危险源识别过程示意图，作者提出了以下步骤：危险源识别工具准备、危险源识别、危险源分组和危险表述。本文的主要目标是提供危险源识别过程结果作为危险规范，其中包括：一组危险源、危险表述以及危险激活的最可能/可预测的后果、严重程度和损失/危害。