neleidžiama
neleidžiama
Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).
Reikalinga programinė įranga
Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)
Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba Mac kompiuteryje, Jums reikalinga Adobe Digital Editions (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas Adobe Reader, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)
Negalite skaityti šios el. knygos naudodami Amazon Kindle.
Translating Clinical Delineation of Diabetic Foot Ulcers into Machine Interpretable Segmentation.- Dinov2 Mask R-CNN: Self-supervised Instance Segmentation of Diabetic Foot Ulcers.- Diabetic foot ulcer unsupervised segmentation with Vision Transformers attention.- Self-Supervised Instance Segmentation of Diabetic Foot Ulcers via Feature Correspondence Distillation.- Multi-stage Segmentation of Diabetic Foot Ulcers Using Self-Supervised Learning.- SSL-based Encoder Pre-training for Segmenting a Heterogeneous Chronic Wound Image Database with Few Annotations.- Multi-Scale Attention Network for Diabetic Foot Ulcer Segmentation using Self-Supervised Learning.- A Supervised Segmentation Solution: Diabetic Foot Ulcers Challenge 2024.- CDe: Focus on the Color Differences in Diabetic Foot Images.- Diabetic Foot Ulcer Grand Challenge 2024: Overview and Baseline Methods.
Daugiau apie elektronines knygas