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Titlebook: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2023; 26th International C Hayit Greenspan,Anant Madabhushi,Russell Tay

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樓主: Iodine
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發(fā)表于 2025-3-23 10:16:23 | 只看該作者
Amandeep Kumar,Ankan Kumar Bhunia,Sanath Narayan,Hisham Cholakkal,Rao Muhammad Anwer,Jorma Laaksonenrde im Herbst 1944 gegründet als ?Reichsinstitut für Mathematik“, dessen Aufgaben sehr umfassend waren, aber v?llig im zeitgen?ssischen institutionellen Rahmen blieben. In den 1950er und 1960er Jahren entwickelte das MFO sich zu einem Tagungszentrum, das zunehmend auch international ausstrahlte, d.?
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發(fā)表于 2025-3-23 15:29:31 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 21:05:04 | 只看該作者
Mayank Gupta,Soumen Basu,Chetan Arorarde im Herbst 1944 gegründet als ?Reichsinstitut für Mathematik“, dessen Aufgaben sehr umfassend waren, aber v?llig im zeitgen?ssischen institutionellen Rahmen blieben. In den 1950er und 1960er Jahren entwickelte das MFO sich zu einem Tagungszentrum, das zunehmend auch international ausstrahlte, d.?
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發(fā)表于 2025-3-24 00:40:00 | 只看該作者
Xuan Chen,Weiheng Fu,Tian Li,Xiaoshuang Shi,Hengtao Shen,Xiaofeng Zhu sich besser in Forschungseinrichtungen au?erhalb der HochscDas Open-Access-Buch untersucht, wie die organisationale Gestaltung von Forschungseinrichtungen ihre inhaltliche und methodische Ausrichtung beeinflusst und wie sich Disziplinen und Forschungsfelder im Laufe der Zeit gewandelt und an neue i
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發(fā)表于 2025-3-24 06:13:16 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 08:50:10 | 只看該作者
Charles Jones,Mélanie Roschewitz,Ben Glocker Sp?testens seit der industriellen Revolution geh?ren Versuchsanstalten zur institutionellen ?Grundausstattung“ entwickelter Forschungs- und Innovationssysteme, weil Universit?ten und Hochschulen bei der Bearbeitung von Fragestellungen aus der Praxis (z.?B. von Unternehmen) an organisatorische und d
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發(fā)表于 2025-3-24 12:07:27 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 18:52:33 | 只看該作者
GRACE: A Generalized and?Personalized Federated Learning Method for?Medical Imagingscenarios still greatly limits its practice, which requires to consider both generalization and personalization, namely generalized and personalized federated learning (GPFL). Previous studies almost focus on the partial objective of GPFL: personalized federated learning mainly cares about its local
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發(fā)表于 2025-3-24 21:38:51 | 只看該作者
Chest X-ray Image Classification: A Causal Perspectiveancements in deep learning-based methods capable of effectively classifying CXR. However, assessing whether these algorithms truly capture the cause-and-effect relationship between diseases and their underlying causes, or merely learn to map labels to images, remains a challenge. In this paper, we p
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發(fā)表于 2025-3-25 00:30:13 | 只看該作者
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