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World File Search System分支网络
边缘感知的双分支网络用于核实例分割
摘要 - 在移动医疗保健和远程诊断中，核分割是病理分析，诊断和分类的关键步骤，需要实时处理和高准确性。然而，核大小，模糊轮廓，不均匀染色，细胞聚类和重叠的细胞的变化阻碍了精确的分割。此外，现有的深度学习模型通常以增加复杂性的成本优先考虑准确性，从而使其不适合资源有限的边缘设备和现实世界部署。为了解决上述问题，我们提出了一个边缘感知的双分支网络，用于核实例分割。网络同时预测目标信息和目标轮廓。在网络中，我们提出了一个上下文融合块（CF-block），该融合块有效地从网络中提取和合并了上下文信息。加法 - 我们引入了一种后处理方法，该方法结合了目标信息和目标轮廓，以区分重叠的核并生成实例分割图像。进行了广泛的定量评估，以评估我们方法的性能。实验结果表明，与BNS，Monuseg和CPM-17数据集的最新方法相比，该方法的出色性能。索引术语 - 努塞鲁斯细分，移动医疗保健，实体细分，医学成像，双支分支网络
多深度分支网络，用于有效的图像超级...
超分辨率（SR）的长期挑战是如何在保持语义相干性的同时有效地增强低分辨率（LR）图像的高频细节。这在经常在低功率设备上部署的SR模型的实际应用中尤为重要。为了解决此问题，我们提出了一个具有多深度分支模块（MDBM）的创新不对称的SR架构。这些MDBM包含不同深度的分支，旨在同时有效地捕获高频和低频信息。MDBM的层次结构允许更深的分支在浅层分支的上下文指导下逐渐积累细粒的本地细节。我们使用特征图来可视化这个过程，并使用拟议的新型傅立叶光谱分析方法进一步证明了该设计的合理性和有效性。此外，我们的模型比现有分支网络在分支之间表现出更明显的光谱差异。这表明MDBM降低了冗余，并提供了一种更有效的方法来集成高频和低频信息。各种数据集上的广泛定性和定量评估表明，我们的模型可以生成结构一致且视觉上现实的HR图像。它以非常快的推理速度实现最新的（SOTA）结果。我们的代码可在https://github.com/thy960112/mdbn上找到。
为人工智能驱动的企业客户实施分支网络
挑战 • 传统网络注重连接，但缺乏对体验的洞察（“正常运行”并不等同于“良好”） • 部署和配置繁琐 — 手动操作过多 • 对于分布式企业，您必须管理分支机构、总部、DC、云；作为托管服务提供商 (MSP)，您必须为多个组织执行此操作 • 这些域通常是没有共享信息的孤立网络 • 现有解决方案缺乏端到端的可视性和控制力来管理复杂性
在成本上升的情况下，数据和分析如何完善您的分支网络战略
关于 LEK Consulting 我们是 LEK Consulting，一家全球战略咨询公司，与企业领导者合作，以抓住竞争优势并扩大增长。我们的洞察力是重塑客户业务轨迹的催化剂，发掘机遇并帮助他们掌握关键时刻。自 1983 年以来，我们的全球业务遍及美洲、亚太地区和欧洲，为各行各业的领导者提供指导，从全球企业到新兴创业企业和私募股权投资者。想要了解更多信息？请访问 www.lek.com。
基于跨受试者脑电图的情绪识别多分支网络
近年来基于心电图（EEG）的情绪识别在情感计算中受到越来越多的关注。由于脑电信号的个体差异性较大，大多数模型都是针对特定受试者训练的，应用于新受试者时泛化性较差。针对这一问题，本文提出了一种多分支网络（MBN）模型。根据跨受试者数据的特点，设计不同的分支网络将脑电信号的背景特征和任务特征分离进行分类，以获得更好的模型性能。此外，模型训练时无需新受试者数据。为了避免差异较大的样本给模型训练带来的负面改善，我们使用极少量的新受试者数据来过滤训练样本，进一步提升模型性能。在训练模型之前，通过比对受试者之间的背景特征，删除与新受试者有显著差异的样本。实验结果表明，与单分支网络（SBN）模型相比，MBN 模型在 SEED 数据集上的准确率提高了 20.89%，且与其他常用方法相比，所提方法占用的新受试者数据更少，提高了其在实际应用中的实用性。关键词：多分支网络，脑电图（EEG），情绪识别，跨受试者