XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标轮廓
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
Quantifiler®三重奏DNA定量试剂盒
6.13关于在PowerPlexFusion®中要扩增的样品，如果指示男性/女性混合物，并且M：F DNA的比率比1:50（即1:75）更为极端，则在3130xl或1：100（即，即在3130xl或1：100）上运行样品（即，在3130xl）上运行的iSPLAPENTING NOT SHIMETS ISPLASENT NOT SHIMETS NOM NOM PASENTIST，该样本应该在3550000 xl中，以下是效果。目标轮廓。可以将包含足够数量的雄性DNA的样本发送Y-STR测试，但必须首先由指定的报告分析师（RA）评估是否需要Y-STR测试。
基于迭代加权范数的机载扫描雷达超分辨成像快速总变分方法
摘要：全变分（TV）方法已被用于实现机载扫描雷达在保持目标轮廓的超分辨成像。迭代重加权范数（IRN）方法是一种通过求解一系列最小加权L2范数问题来处理最小Lp范数问题的算法，已被用于求解TV范数。然而，在求解过程中，IRN方法每次迭代都需要更新权重项和结果项，涉及大矩阵的乘法和求逆，计算量巨大，严重制约了TV成像方法的应用。本文通过分析迭代过程中涉及矩阵的结构特点，提出了一种基于适当矩阵分块的高效方法，将大矩阵的乘法和求逆转化为多个小矩阵的计算，从而加速算法。所提方法称为IRN-FTV方法，比IRN-TV方法更节省时间，尤其适用于高维观测场景。数值结果表明，所提出的IRN-FTV方法具有较好的计算效率，且性能没有下降。