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多类脑肿瘤分类和分割...
摘要。脑肿瘤分类是一项重要的任务，用于评估肿瘤并根据其类别选择治疗类型。脑肿瘤的诊断需要多种成像技术。然而，MRI 经常被使用，因为它提供更高的图像质量并使用非电离辐射。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子领域，最近表现出令人印象深刻的性能，特别是在分割和分类问题方面。基于卷积神经网络 (CNN)，本研究提出了一种混合深度学习网络 (HDLN) 模型，用于对多种类型的脑肿瘤进行分类，包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。Mask RCNN 用于脑肿瘤分类。我们使用挤压和激励残差网络 (SE-ResNet) 进行脑肿瘤分割，这是一个带有挤压和激励块的残差网络 (ResNet)。使用公开的研究数据集测试所提出的模型进行实验分析，获得了 98.53% 的总体准确率、98.64% 的灵敏度和 98.91% 的特异性。与最先进的分类模型相比，所提出的模型获得了最好的准确率。对于多类脑肿瘤疾病，所提出的 HDLN 模型显示出其优于现有方法。
CLP：新危害类
• New definitions are determined - "Endocrine disruptor": substance or a mixture that changes one or more function (s) of the hormone system and consequently triggered harmful effects in an intact organism, its offspring, populations or partial populations - "endocrine disruption", "endocrine activity" - "harmful effect": change in生物体，系统，系统，人群或部分人的形态，生理，生长，发育，生长，生殖或生命，功能限制，限制应对压力增加或对其他影响的易感性增加的能力 - “生物学上可比性的联系”：基于内分泌活动和有害效应之间的相关性生物过程• New definitions are determined - "Endocrine disruptor": substance or a mixture that changes one or more function (s) of the hormone system and consequently triggered harmful effects in an intact organism, its offspring, populations or partial populations - "endocrine disruption", "endocrine activity" - "harmful effect": change in生物体，系统，系统，人群或部分人的形态，生理，生长，发育，生长，生殖或生命，功能限制，限制应对压力增加或对其他影响的易感性增加的能力 - “生物学上可比性的联系”：基于内分泌活动和有害效应之间的相关性生物过程
计算机书类-5.cdr
在坚果壳中，本系列完全致力于对小学生的计算机教育。最初，当书写书籍的任务是由尊敬的SH分配的。Surinder Attri Ji和Sh。ravi kumar ji这就像一项艰巨的任务，但是由于我的同事所做的大量努力，有可能制作这些书。我们将欢迎读者和老师的建议和反馈，以进一步改进该系列。
MCQ类XII生物学
1个雌雄同体植物的一个例子是：a）番茄b）玫瑰c）黄瓜d）鞋花ans。c 2 The basal cell in a zygote of angiosperm : a) Develops into the roots of the embryo b) Forms the suspensor that anchors the embryo ad transfers nutrients c) Results from the fertilization of polar and sperm nuclei and develops into the endosperm d) Divides to form the two cotyledons of the proembryo ANS: b 3 Which of the following hormones is more directly associated wth维持怀孕？a）雌激素b）孕酮c）lh d）fsh ans：b 4从以下性传播疾病中识别出whh不会特别影响性器官。a）艾滋病b）淋病c）生殖器疱疹d）滴虫病ANS：A 5考虑一个十字架，其中特质是通过不完整的优势继承的。来自纯合显性和纯合隐性个体的F2的百分比将具有主要的表型？a）0％b）25％
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
维度和复杂性类的结构
1。该点原理最近被用来证明分形几何形状的新定理，具有资源为基础的实例。这些实例是根据X的各个元素的相关资源结合的尺寸来表征语言集合X的资源X的维度，但前提是以前的资源绑定足以参数后者。因此，例如，EXP中语言X类的尺寸是根据x单个元素的相关p维度来表征的。2。每种≤Pm可用于P-选择性集合的语言都有p-dimension 0，并且此事实相对于任意甲骨文而言。结合了点对集合原理的资源有限实例，这意味着如果NP在EXP中具有正尺寸，则NP的quasipolynomial time选择性语言为≤pm-hard。
VI类许可跟踪器
Wabash Carbon Services: Wabash Carbon Services 2 IN Vermillion & Vigo Lorain Carbon Zero So lut ions, LLC: Lorain CCS 1 OH Lorain Marquis Carbon Injection, LLC: Mar~uis Carbon 1 IL Putnam Heartland Greenway Carbon Storagep LL C: Heartlan Greenwar 6 IL Christian One Carbon artnershig, LP : Hoosie r# 1 IN Randolph 5一个E Arth固换，LL：一个E Arth CCS 3 L Ford Heartland Greenwj！ Sequestration Hu b, LL C: Magnolia 2 LA Allen Hackberry Carbon Sequestration( LLC : Hackberry Sequestration 1 LA Cameron Gui Coast Seques tr ation: Minerva 4 LA Calcasieu O xl Low Carbon Venture s, LLC: Brown Pelican 2 TX Ector apturePoint Solutions, LLC: CCS 1 - Wilcox 6 LA 2 LA ~:Pci1s1~u墨西哥湾沿海隔离：鹅湖