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World File Search System等级分类
使用计算机视觉进行攀爬等级分类-CS231N
月球板是攀岩社区中的标准化攀岩板弹出板，攀岩概率分为离散类别。当前，没有完美的分类器来确定概率的等级。在这里，我们提出了一种新颖的方法，用于通过提供爬升的图像作为视觉模型的输入来攀登月板攀爬。为此，我们制定了一个数据集，其中每个攀登都有一个相应的图像，其中可用。然后，我们训练了定制的CNN和预定型模型，以将这些攀爬分类为正确的难度。我们在测试数据集上实现了40％的性能，这与先前的非视觉方法相当。由于数据集显着不平衡，因此我们试图通过平均加权不同类别来平衡学习。在以这种方式平衡学习的同时，并不能改善总体结果，但导致平均班级准确性的显着提高。这里提出的另一个新颖的方法是将这个问题构建为回归而不是分类：这导致稍差的恢复，但批判性地，逐一的准确性（我们也认为，当问题放在邻近的困难中时，它是正确分类的）。最后，我们显示了显着图，以指示模型用于分类的特征，以及对错误分类问题的定性讨论。
健康计划成本比较工作表
**处方药等级分类一般（但不总是）指以下内容：第 1 级首选仿制药和最便宜的药物；第 2 级仿制药，其价格高于第 1 级仿制药；第 3 级首选品牌药物，没有仿制药；第 4 级非首选药物，是价格较高的品牌药物和不在首选名单上的仿制药；第 5 级药物是特种药物，是最昂贵的药物，用于治疗癌症、多发性硬化症和类风湿性关节炎等复杂疾病。
2022-23 学年课程目录
学术信息. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . 15 自主设计的跨学科专业 . . . . . . . . . . . . 16 辅修机会 . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 学分机会 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 大学先修课程学分. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 双学分. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 国际文凭学分. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 暑期学校学分. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 课程负荷和注册状态. . . . . . . . . . . . . . . 19 课程注册. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 退出课程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 出勤和课堂纪律. . . . . . . . . . . . . . . . . 22 期末考试. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 免除要求和规定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 评分政策. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 等级分类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 良好的学术地位. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 学术留校察看和开除. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 学术不诚实. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28
业务连续性计划 (COOP) 模板
为了在发生任何自然或人为灾难或威胁时最大限度地保护生命和财产，可以采用分阶段实施。分阶段实施用于准备和应对当前的威胁级别，预测这些威胁级别的升级，从而增加响应力度，最终全面启动 COOP 并重新安置设施。分阶段实施的程度将取决于紧急情况、收到的警告数量、人员是否在家或其他地方值班或下班，以及可能对重要设施及其居住者的损害程度。灾难等级分类定义可用于确定 COOP 的执行级别。这些灾难级别定义为：
RA系列MCU注入电流，防止MCU损坏
1. 本文档中提供的电路、软件和其他相关信息的描述仅用于说明半导体产品和应用示例的操作。您对在产品或系统设计中整合或以其他方式使用电路、软件和信息负全部责任。瑞萨电子对于您或第三方因使用这些电路、软件或信息而遭受的任何损失和损害不承担任何责任。2. 瑞萨电子在此明确声明，对于因使用本文档中描述的瑞萨电子产品或技术信息（包括但不限于产品数据、图纸、图表、程序、算法和应用示例）而导致的侵权或涉及第三方专利、版权或其他知识产权的任何其他索赔，瑞萨电子不承担任何担保和责任。3. 瑞萨电子或其他方的任何专利、版权或其他知识产权均未以明示、暗示或其他方式授予许可。 4. 您应负责确定需要从任何第三方获得哪些许可，并在必要时获得此类许可，以便合法进口、出口、制造、销售、使用、分销或以其他方式处置任何包含瑞萨电子产品的产品。 5. 您不得更改、修改、复制或逆向工程任何瑞萨电子产品，无论是全部还是部分。瑞萨电子对因此类更改、修改、复制或逆向工程而导致您或第三方遭受的任何损失或损害不承担任何责任。 6. 瑞萨电子产品根据以下两个质量等级分类：“标准”和“高质量”。每种瑞萨电子产品的预期应用取决于产品的质量等级，如下所示。
蓝牙低功耗协议栈基础包
1. 本文档中提供的电路、软件和其他相关信息的描述仅用于说明半导体产品和应用示例的操作。您对在产品或系统设计中整合或以其他方式使用电路、软件和信息负全部责任。瑞萨电子对于您或第三方因使用这些电路、软件或信息而遭受的任何损失和损害不承担任何责任。2. 瑞萨电子在此明确声明，对于因使用本文档中描述的瑞萨电子产品或技术信息（包括但不限于产品数据、图纸、图表、程序、算法和应用示例）而导致的侵权或涉及第三方专利、版权或其他知识产权的任何其他索赔，瑞萨电子不承担任何担保和责任。3. 瑞萨电子或其他方的任何专利、版权或其他知识产权均未以明示、暗示或其他方式授予许可。 4. 您应负责确定需要从任何第三方获得哪些许可，并在需要时获得此类许可，以便合法进口、出口、制造、销售、使用、分销或以其他方式处置任何包含瑞萨电子产品的产品。 5. 您不得更改、修改、复制或逆向工程任何瑞萨电子产品，无论是全部还是部分。瑞萨电子对因此类更改、修改、复制或逆向工程而导致您或第三方遭受的任何损失或损害不承担任何责任。 6. 瑞萨电子产品根据以下两个质量等级分类：“标准”和“高质量”。每种瑞萨电子产品的预期应用取决于产品的质量等级，如下所示。 “标准”：计算机；办公设备；通信设备；测试和测量设备；视听设备；家庭
针对脑肿瘤优化的深度学习框架......
摘要 发现和分类脑肿瘤是医学图像分析的重要组成部分，需要先进的深度学习方法和优化算法。认识到脑肿瘤诊断迫切需要准确的方法，我们提出了一种综合方法，整合了包括数据预处理在内的各个阶段。在这个预处理阶段，我们采用长宽比归一化和调整大小等技术来形成标准化数据集。通过标准化图像尺寸，我们旨在改进后续过程，如特征提取和分割，减少潜在的扭曲。建议的模型是使用卷积神经网络 (CNN) 来寻找使肿瘤和非肿瘤区域彼此不同的模式和特征。为了克服下采样过程中的复杂部分和精细纹理，提出的模型与 U-Net 架构混合，可提供 98% 的准确和稳健结果。此外，使用交并比 (IOU) 来测量 Dice 系数，以确保它是否对类别不平衡具有鲁棒性。这显示了一个直观的解释，0.83 和 0.9 的较高值表示强大且更好的分割性能。该模型使用 VGG-16 进一步开发，以对肿瘤等级进行分类。在准确分割肿瘤等级方面，从分割的肿瘤照片中得出的相关特征提供了 73% 的满意度。为了克服复杂性和过度拟合问题，蝴蝶优化算法与 VGG-16 混合，从而在等级分类中提供增强的输出。所提出的模型在肿瘤和非肿瘤识别和分类方面优于其他机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，准确率为 99.99%。为了进一步评估所建议模型的性能、移动性和能源经济性，它还在 JETSON Orin 硬件中实现。
弥合基于MRI的放射线学的差距
放射线学取决于提取各种基于图像的特征来提供决策支持。磁共振成像（MRI）有助于对患者护理的个性化，但高度依赖于获取和重建参数。今天，在放射线学背景下对MR图像的最佳预处理没有指南，这对于公布基于图像的签名至关重要。本研究旨在评估MRI中通常使用的三种不同强度归一化方法（NYUL，Whitestripe，Z-Score）的影响，以及两种强度离散化方法（固定的BIN大小和固定的BIN数字）。对这些方法的影响进行了评估对从脑MRI提取的一阶放射素学特征，从而为未来的放射线学研究建立了统一的方法。使用了两个独立的MRI数据集。第一个（DataSet1）包括20名患有II级和III Gliomas的机构患者，他们接受了对比后3D轴向T1加权（T1W-GD）和T2加信的轴向T2加权流体衰减反转反转恢复（T2W-FLAIR）序列（T2W-FLAIR）序列（T2W-FLAIR）在两个不同的MR设备上（1.5 T和3.0 T和3.0 T and）。Jensen -Shannon差异用于比较标准化前后的强度直方图对。使用一致性相关系数和阶层内相关系数分析了两个采集之间一阶和二阶特征的稳定性。强度归一化高度提高了一阶特征的鲁棒性和随后的分类模型的性能。从公共TCIA数据库中提取第二个数据集（DataSet2），其中包括108例WHO II级和III级神经胶质瘤的患者，以及135例WHO IV级胶质母细胞瘤的患者。使用五种完善的机器学习算法，根据肿瘤等级分类任务（平衡精度测量）评估了归一化和离散方法的影响。For the T1w-gd sequence, the mean balanced accuracy for tumour grade classification was increased from 0.67 (95% CI 0.61–0.73) to 0.82 (95% CI 0.79–0.84, P = .006), 0.79 (95% CI 0.76–0.82, P = .021) and 0.82 (95% CI 0.80–0.85, P = 。005）分别使用NYUL，Whitestripe和Z得分归一化方法，而没有归一化。相对离散化使得不必要地将强度归一化用于二阶放射线学特征。即使离散化的垃圾箱对分类表现有很小的影响，也获得了良好的妥协
重置硬件接口技术 (HWreset) - Renesas
1. 本文档中包含的所有信息截至本文档发布之日均为最新信息。但是，此类信息如有更改，恕不另行通知。在购买或使用本文列出的任何瑞萨电子产品之前，请与瑞萨电子销售办事处确认最新产品信息。此外，请定期仔细关注瑞萨电子将披露的其他信息和不同信息，例如通过我们的网站披露的信息。 2. 对于因使用本文档中描述的瑞萨电子产品或技术信息而导致的或由此引起的第三方专利、版权或其他知识产权的侵权，瑞萨电子不承担任何责任。在此不授予瑞萨电子或其他方的任何专利、版权或其他知识产权的许可，无论是明示、暗示还是其他方式。 3. 您不得更改、修改、复制或以其他方式盗用任何瑞萨电子产品，无论是全部还是部分。 4. 本文档中提供的电路、软件和其他相关信息的描述仅用于说明半导体产品的操作和应用示例。您完全有责任将这些电路、软件和信息纳入您的设备设计中。瑞萨电子不承担您或第三方因使用这些电路、软件或信息而遭受的任何损失的责任。5. 出口本文件中描述的产品或技术时，您应遵守适用的出口管制法律法规，并遵循此类法律法规要求的程序。您不得将瑞萨电子产品或本文件中描述的技术用于与军事应用或军事用途有关的任何目的，包括但不限于开发大规模杀伤性武器。瑞萨电子产品和技术不得用于或纳入任何适用的国内外法律或法规禁止制造、使用或销售的产品或系统。6. 瑞萨电子已合理谨慎地准备本文件中包含的信息，但瑞萨电子不保证此类信息没有错误。瑞萨电子对因本文中包含的信息的错误或遗漏而导致您遭受的任何损失不承担任何责任。 7. 瑞萨电子产品按以下三个质量等级分类：“标准”、“高质量”和“特定”。每种瑞萨电子产品的推荐应用取决于产品的质量等级，如下所示。在特定应用中使用每种瑞萨电子产品之前，必须检查其质量等级。未经瑞萨电子事先书面同意，您不得将任何瑞萨电子产品用于任何归类为“特定”的应用。此外，未经瑞萨电子事先书面同意，您不得将任何瑞萨电子产品用于任何非预期应用。如果您未获得瑞萨电子事先书面同意，而将任何瑞萨电子产品用于归类为“特定”或非预期应用，瑞萨电子对您或第三方因使用任何瑞萨电子产品而遭受的任何损害或损失概不负责。除非瑞萨电子数据表或数据手册等另有明确规定，否则每款瑞萨电子产品的质量等级均为“标准”。
单 A/D 转换模式示例程序 - Renesas
1. 本文档中包含的所有信息截至本文档发布之日均为最新信息。但是，此类信息如有更改，恕不另行通知。在购买或使用本文列出的任何瑞萨电子产品之前，请与瑞萨电子销售办事处确认最新产品信息。此外，请定期仔细关注瑞萨电子将披露的其他信息和不同信息，例如通过我们的网站披露的信息。 2. 对于因使用本文档中描述的瑞萨电子产品或技术信息而导致的或由此引起的第三方专利、版权或其他知识产权的侵权，瑞萨电子不承担任何责任。在此不授予瑞萨电子或其他方的任何专利、版权或其他知识产权的许可，无论是明示、暗示还是其他方式。 3. 您不得更改、修改、复制或以其他方式盗用任何瑞萨电子产品，无论是全部还是部分。 4. 本文档中提供的电路、软件和其他相关信息的描述仅用于说明半导体产品的操作和应用示例。您完全有责任将这些电路、软件和信息纳入您的设备设计中。瑞萨电子不承担您或第三方因使用这些电路、软件或信息而遭受的任何损失的责任。5. 出口本文件中描述的产品或技术时，您应遵守适用的出口管制法律法规，并遵循此类法律法规要求的程序。您不得将瑞萨电子产品或本文件中描述的技术用于与军事应用或军事用途有关的任何目的，包括但不限于开发大规模杀伤性武器。瑞萨电子产品和技术不得用于或纳入任何适用的国内外法律或法规禁止制造、使用或销售的产品或系统。6. 瑞萨电子已合理谨慎地准备本文件中包含的信息，但瑞萨电子不保证此类信息没有错误。瑞萨电子对因本文中包含的信息的错误或遗漏而导致您遭受的任何损失不承担任何责任。 7. 瑞萨电子产品按以下三个质量等级分类：“标准”、“高质量”和“特定”。每种瑞萨电子产品的推荐应用取决于产品的质量等级，如下所示。在特定应用中使用每种瑞萨电子产品之前，必须检查其质量等级。未经瑞萨电子事先书面同意，您不得将任何瑞萨电子产品用于任何归类为“特定”的应用。此外，未经瑞萨电子事先书面同意，您不得将任何瑞萨电子产品用于任何非预期应用。如果您未获得瑞萨电子事先书面同意，而将任何瑞萨电子产品用于归类为“特定”或非预期应用，瑞萨电子对您或第三方因使用任何瑞萨电子产品而遭受的任何损害或损失概不负责。除非瑞萨电子数据表或数据手册等另有明确规定，否则每款瑞萨电子产品的质量等级均为“标准”。