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连续量具 R&R 研究 – 数据集................................................................................................................................... 54 连续量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 54 连续量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 55 连续量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 56 连续量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 57 属性量具 R&R 研究 – 数据集................................................................................................................................... 58 属性量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 58 属性量具 R&R 研究 – 结果................................................................................................................................... 60
客观和影响声明。从两光子显微镜(下午2点)的血管分割的大脑血管造影在血液动力学分析和疾病诊断中具有重要的应用。在这里,我们开发了一种可概括的深度学习技术,用于准确2pm从多个下午2点设置获得的小鼠大脑中相当大区域的血管分割。该技术在计算上是有效的,因此非常适合大规模神经血管分析。简介。从下午2点开始血管造影的血管分割是脑血管血液动力学建模的重要第一步。基于深度学习的现有分割方法要么缺乏从不同成像系统中概括数据的能力,要么在大规模血管造影上计算上不可行。在这项工作中,我们通过一种可以推广到各种成像系统的方法来克服这两个局限性,并且能够分割大规模血管造影。方法。我们采用了一个具有损失函数的计算上有效的深度学习框架,该损失函数结合了网络输出的平衡二进制跨性损失和总变化正则化。在从尺寸为808×808×702μm的小鼠大脑中获得的实验获得的体内血管造影中,其效果得到了证明。结果。为了证明我们的框架的卓越概括性,我们从下午2点开始训练数据,并在没有任何网络调整的情况下从不同显微镜中展示了来自不同显微镜的数据的高质量分割。结论。总的来说,与最先进的艺术相比,我们的方法以每秒分段和3×更大的深度来证明10×更快的计算。我们的工作为脑血管系统提供了可概括且计算上有效的解剖建模框架,该框架由深度学习的血管分割组成,然后是图形。它为未来建模和分析血液动力学反应的道路铺平了道路,这是以前无法访问的更大的尺度。
图3。km存活曲线(顶部面板)和多元Coxph森林图(底部面板)说明了POL/POLD 1的左侧的RWPF(左侧RWPF,右侧RWOS)的结果(RWOS),用免疫疗法(IO)治疗的患者(IO)以及与化学疗法和IO + IO + IO + IO + IO + IO + IO(IO)组合的结局(左侧),并与IO + IO + IO(IO)组合进行了突变(基因(其他)。在KM图中指定了随着时间的流逝的中位生存时间和处于危险中的患者人数。森林图具有多元COXPH模型的危险比(HR),所有协变量(POL/POLD1突变,TMB,MSI状态和指示)的置信间隔为95%,表明相对的进展或死亡风险。
摘要 — 4.0 时代是工业世界的一场革命,在这个时代被称为颠覆性创新现象。在工业 4.0 时代,重点在于数字经济模式、人工智能(人工智能)大数据、机器人技术和自动化。工业 4.0 时代的影响影响着各个领域的工作,图书馆员也不例外。图书馆员是具有图书馆管理能力和专业知识的人,负责图书馆管理的图书馆员要做好准备面对这个时代,这就是让自己具备信息技术和图书馆分析能力的方式,以便机场用户有效使用图书馆。然后通过应用图书馆员 AI(人工智能)来指导用户使用集成的图书馆信息。IAIN Lhokseumawe 图书馆员 AI(人工智能)的存在表明已经进入了颠覆 4.0 时代,这将是大学图书馆的推广策略
① 实现社会5.0的措施,朝着2030年代期望的包容、可持续、可信赖的社会迈进。 ② 针对新冠疫情的紧急措施和后新冠疫情增长战略措施,从社会5.0反向预测。 基于该战略的领先努力将在2025年作为里程碑之年,大阪关西世博会举办之时向世界展示。