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芬兰综合上的技术行业240125
芬兰的技术行业 - 综合简化套餐的地位2025年1月，芬兰的技术行业热情欢迎欧洲委员会审查欧洲可持续性和责任报告义务的倡议，以实现更大的协调，简化，简化和消除重复要求。当前的报告义务是公司的资源和时间密集型，需要大量澄清并进行审查以有效并实现其设定的目标。但是，我们同样认为，拟议的“综合简化软件包”并不会危害绿色交易中设定的目标，并且欧洲市场仍然具有竞争力和高效，这一点很重要。至关重要的是，第一家动物不是不利的，而是要受到修订的奖励。有必要采用可行的政策，以鼓励可持续的业务发展，并为已经应用可持续业务实践的人们创造价值。tif对综合简化包的观点：可持续性报告需要大量简化和简化，并与企业协商，可持续金融分类法和公司可持续性报告指令（CSRD）确定的当前报告义务要求公司需要大量的财务资源和时间。根据这种经验来审查当前的报告义务是至关重要的：具体来说，为了更好地确定哪些要求有效；需要进一步的工作才能有效；并反映当前的要求是否符合其设定的目标。这是应消除不清楚和不可行的报告要求，因为它们将资源远离开发可持续的商业实践的资源。同样，也应审查分类法与CSRD之间的重叠，以确保更好地对齐报告要求。CSRD报告标准（ESRS 2 Gov-4）中包括了与公司可持续性尽职调查指令（CSDDD）涵盖的主题相关的报告义务。因此，这方面不应进一步的正式报告要求。任何报告义务的协调和简化都应与公司协商。遵循报告义务的业务最熟悉它们；他们最了解重叠的地方，哪些要求构成了最大的挑战。为了创建一个有效的框架，应听取公司的一部分，以作为综合简化软件包的进一步准备。最后，保持欧洲企业的全球竞争力应该是综合简化包装设计的重要因素。可预测性是公司的优先事项，市场不确定性和快速变化给公司带来了不适当的负担。企业必须能够充分准备义务和可能的更改。
结合上下文编码的深度学习用于脑肿瘤语义分割和患者生存预测
基于深度学习的脑肿瘤分割模型遇到的最具挑战性的问题之一是，由于类别表示固有的不平衡，导致肿瘤组织类别分类错误。因此，在训练用于脑肿瘤分割的大规模深度学习模型时，通常会考虑强正则化方法，以克服对代表性组织类型的过度偏见。然而，这些正则化方法往往在计算上是详尽的，并且可能无法保证学习代表输入 MRI 示例中存在的所有肿瘤组织类型的特征。最近使用深度 CNN 模型进行上下文编码的工作已显示出对自然场景语义分割的希望，特别是由于改进了代表性特征学习，小物体分割得到了改善。因此，我们提出了一种新颖、高效的基于 3DCNN 的深度学习框架，该框架具有上下文编码，用于使用多模态磁共振成像 (mMRI) 进行语义脑肿瘤分割。所提模型中的上下文编码模块强制进行丰富的、与类别相关的特征学习，以提高整体多标签分割性能。随后，我们在基于机器学习的生存预测管道中使用上下文增强特征来提高预测性能。使用公开的2019年脑肿瘤分割（BraTS）和生存预测挑战数据集对所提方法进行评估，结果表明，所提方法显著提高了肿瘤组织分割性能和整体生存预测性能。