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成像组
本演示文稿包含有关未来结果，绩效和成就的前瞻性陈述，这些陈述受风险和不确定性的影响，并反映了由可用信息形成的管理层的观点和假设。历史事实陈述以外的所有陈述都是可以认为是前瞻性陈述的陈述。在此文档中使用时，诸如“预期”，“相信”，“估计”，“期望”，“打算”，“五月”，“计划”，“项目”或“应该”和类似表达式（与佳能相关的表达）之类的词，旨在识别前瞻性陈述。Many factors could cause the actual results, performance or achievements of Canon to be materially different from any future results, performance or achievements that may be expressed or implied by such forward-looking statements, including, among others, changes in general economic and business conditions, changes in currency exchange rates and interest rates, introduction of competing products by other companies, lack of acceptance of new products or services by Canon's targeted customers, inability to meet efficiency and cost reduction objectives, changes in business strategy and various其他因素，均在本演讲中引用和未引用。应实现一个或多个风险或不确定性，或者基本假设证明不正确，实际结果可能与本文所述的结果有很大不同。佳能不打算或承担更新这些前瞻性语句的任何义务。
医学组
本演示文稿包含有关未来结果，绩效和成就的前瞻性陈述，这些陈述受风险和不确定性的影响，并反映了由可用信息形成的管理层的观点和假设。历史事实陈述以外的所有陈述都是可以认为是前瞻性陈述的陈述。在此文档中使用时，诸如“预期”，“相信”，“估计”，“期望”，“打算”，“五月”，“计划”，“项目”或“应该”和类似表达式（与佳能相关的表达）之类的词，旨在识别前瞻性陈述。Many factors could cause the actual results, performance or achievements of Canon to be materially different from any future results, performance or achievements that may be expressed or implied by such forward-looking statements, including, among others, changes in general economic and business conditions, changes in currency exchange rates and interest rates, introduction of competing products by other companies, lack of acceptance of new products or services by Canon's targeted customers, inability to meet efficiency and cost reduction objectives, changes in business strategy and various其他因素，均在本演讲中引用和未引用。应实现一个或多个风险或不确定性，或者基本假设证明不正确，实际结果可能与本文所述的结果有很大不同。佳能不打算或承担更新这些前瞻性语句的任何义务。
汽车行业组
4.1 AHG WA (2015) Pty Ltd T/A Mercedes-Benz Perth & Westpoint Star Mercedes-Benz & Ors v Mercedes-Benz Australia/Pacific Pty Ltd [2023] FCA 1022 ..............................................................24 4.2 Honda Australia ordered to pay significant damages to Astoria Brighton - Brighton Automotive Holdings Pty Ltd (as trustee for Brighton Honda Unit Trust) v Honda Australia Pty Ltd (No 2) [2024] VSC 262 ............................................................................................................................................26 4.3 Glascott v Mercedes-Benz Financial Services Australia Pty Ltd [2024] QDC 127 .............................27 4.4 Honda Australia Fined for Breach of Information Sharing Requirements under the MVIS Scheme29 4.5 Wawryk v Mercedes-Benz Australia/Pacific Pty Ltd (Subpoena Ruling) [2024] VSC 120.................30 4.6 Automotive Invest Pty Limited v Commissioner of Taxation [2024] HCA 36 ...................................32 4.7 Williams v Toyota Motor Corp Australia [2022] FCA 344;丰田汽车公司澳大利亚有限公司诉威廉姆斯（第2号）[2023] FCAFC 70; Williams v Toyota Motor Corp Australia Ltd (ACN 009 686 097) [2024] HCATrans 21 (awaiting decision) .....................................................................................................34 Our National Automotive Team ........................................................................................................36
将残差、密集和初始块集成到 nnUNet 中
摘要 —nnUNet 是一个完全自动化且可通用的框架，它可以自动配置应用于分割任务的完整训练管道，同时考虑数据集属性和硬件约束。它利用了一种基本的 UNet 类型架构，该架构在拓扑方面是自配置的。在这项工作中，我们建议通过集成更高级的 UNet 变体（例如残差、密集和初始块）的机制来扩展 nnUNet，从而产生三种新的 nnUNet 变体，即残差-nnUNet、密集-nnUNet 和初始-nnUNet。我们已经在由 20 个目标解剖结构组成的八个数据集上评估了分割性能。我们的结果表明，改变网络架构可能会提高性能，但提高的程度和最佳选择的 nnUNet 变体取决于数据集。索引词 —nnUnet、生物医学图像分割、残差网络、密集网络、初始网络。
一种改进的残差网络用于检测和分类
阿尔茨海默病 (AD) 是一种脑部疾病，会显著降低患者的记忆和正常行为能力。通过应用多种方法来区分 AD 的不同阶段，神经影像数据已用于提取与 AD 各个阶段相关的不同模式。然而，由于老年人和不同阶段的大脑模式相似，研究人员很难对其进行分类。在本文中，通过添加额外的卷积层对 50 层残差神经网络 (ResNet) 进行了修改，以使提取的特征更加多样化。此外，激活函数 (ReLU) 被替换为 (Leaky ReLU)，因为 ReLU 会取其输入的负部分，将其降为零，并保留正部分。这些负输入可能包含有用的特征信息，有助于开发高级判别特征。因此，使用 Leaky ReLU 代替 ReLU 以防止任何潜在的输入信息丢失。为了从头开始训练网络而不遇到过度拟合的问题，我们在完全连接层之前添加了一个 dropout 层。所提出的方法成功地对 AD 的四个阶段进行了分类，准确率为 97.49%，精确度、召回率和 f1 分数为 98%。
编辑：序列的差分分析读取计数数据...
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