对于医学图像分割,想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练,那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何?这种设置,即具有临床潜力的通用跨模态分割,比其他相关设置(例如域自适应)更具挑战性。为了实现这一目标,我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型,该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言,给定一个源域,旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化,我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后,为了充分利用这两种类型的增强,我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后,我们提出了一种基于风格的选择方案,在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集(即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集)上进行的大量实验表明,我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
尽管表中有许多数据点,但大量只需基线数据即可。由于提供干预措施的范围有限,因此针对项目产出的报告可能很小。如果交付项目输出,逻辑模型提供了推荐的报告方法。因此,针对这些指标和输出报告的资源负载相对较低。此外,下面列出的许多数据点可能超出了此阶段的项目范围。例如,IM.32-自然基础设施最大化碳固存,需要在测量该指标之前提供自然基础设施。在这种情况下,如果没有提供此领域的活动,则不需要针对此指标的数据。在第一次每月会议上,将根据其项目计划的提交和协议确认每个洛杉矶的完整监控和评估报告指南。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署,坚持市场驱动与政府引导相结合,按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则,立足国内需求,放眼国际,建立新一代人工智能国家标准体系,加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准,加强标准实施和监督,推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作,注重国际国内标准协同,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,保障高质量发展。
(3) 可以对现有建筑物进行增建、改建、修改或修缮,而无须要求现有建筑物符合本规范的所有要求,只要增建、改建、修改或修缮符合新建筑物的要求即可,并且当现有建筑物不完全符合本规范的规定时,不得允许进行此类增建或改建,除非增建或改建不会使现有建筑物或结构在生命安全、消防安全和卫生方面比增建或改建前更危险。
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