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Titlebook: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020; 23rd International C Anne L. Martel,Purang Abolmaesumi,Leo Joskow

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樓主: ALLY
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發(fā)表于 2025-3-26 22:52:05 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 03:58:24 | 只看該作者
Daiqing Li,Amlan Kar,Nishant Ravikumar,Alejandro F. Frangi,Sanja Fidlervon Organisationen durch eine Top-down-Strategie lange Zeit vernachl?ssigt. Der Erfolg eines OE-Prozesses ist aber nachweislich abh?ngig von der aktiven Unterstützung durch Führungskr?fte bzw. durch das Topmanagement über den gesamten Zeitraum eines organisationalen Wandels (Kapitel 9.1.2 – nach ein
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發(fā)表于 2025-3-27 05:28:37 | 只看該作者
Zhuoyun Li,Changhong Zhong,Ruixuan Wang,Wei-Shi Zhengler BEV-, PHEV- und FCEV-Antriebsstrangkonfigurationen. Durch seine umfangreiche Analyse aller wesentlichen Einflüsse auf das Gesamtsystem Antriebsstrang kann der Autor die frühe Konzeptphase des Fahrzeugentwicklungsprozesses beschleunigen und zeitgleich dessen Ergebnisqualit?t verbessern. Die Simul
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發(fā)表于 2025-3-27 11:43:22 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 14:47:10 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 19:31:28 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 22:02:47 | 只看該作者
Deep Reinforcement Active Learning for Medical Image Classification learning. To achieve this, we employ the actor-critic approach, and apply the deep deterministic policy gradient algorithm to train the model. We conduct experiments on two kinds of medical image data sets, and the results demonstrate that our method is able to learn better strategy compared with the existing hand-design ones.
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發(fā)表于 2025-3-28 05:28:57 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 10:11:59 | 只看該作者
Deep kNN for Medical Image Classification same class during learning the feature extractor. Experiments on multiple small-class and class-imbalanced medical image datasets showed that the proposed deep kNN outperforms both kNN and other strong classifiers.
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發(fā)表于 2025-3-28 14:07:29 | 只看該作者
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