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World File Search System新芽
引入新芽（使用阈值的区域输出的半自动化划分）：一种适应性的计算机视觉工具，用于生成3D分段
3D图像数据的可用性提高需要提高目前依赖手动标记的数字细分效率，尤其是在将结构分为多个组件时。自动化和半自动化的方法，例如深度学习和智能插值，但需要预先标记的数据，以及专门的硬件和软件。深度学习模型通常需要手动创建广泛的培训数据，尤其是对于复杂的多级分段。在这里，我们介绍了Sprout，这是一种新颖的，半自动化的计算机视觉方法，提供了时间效率且用户友好的管道，用于细分和分析图像数据。发芽基于指定的密度阈值和连接组件的侵蚀生成种子（代表对象的部分），以实现元素分离。种子生长以获得完全分类的分割。我们将Sprout的性能与智能插值的性能进行比较，并将其应用于不同的数据集，以证明此开源3D细分方法的实用性和多功能性。
食品可追溯性规则 - 供应链示例 - 新芽
在这种情况下，零售业的新芽种植者包装了新鲜的芽菜。键数据元素（KDE）是图形所示的点所需的新鲜新芽。种子不在食品可追溯性清单上，因此规则不涵盖种子种植者，种子护发素和种子供应商。作为芽菜的初始包装工，Sprouter必须维持与种子生长，调理，包装和供应有关的某些KDE。所有蓝色的实体都涵盖了规则，除了KDE外，还必须维护可追溯性计划。