Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Medical Image Segmentation Foundation Models. CVPR 2024 Challenge: Segment Anything in Medical Images on Laptop: MedSAM on Laptop 2024, Held in Conjunction with CVPR 2024, Seattle, WA, USA, June 17-21, 2024, Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 15458
  • Išleidimo metai: 18-Feb-2025
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031818547
Kitos knygos pagal šią temą:
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 15458
  • Išleidimo metai: 18-Feb-2025
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031818547
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    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“.

This LNCS conference set constitutes the proceedings of the First Medical Image Segmentation Challenge, MedSAM on Laptop 2024, Held in Conjunction with CVPR 2024, in Seattle, WA, USA, held in June 2024.





The 16 full papers presented were thoroughly reviewed and selected from the 200 submissions. This challenge aims to prompt the development of universal promotable medical image segmentation foundation models that are deployable on laptops or other edge devices without reliance on GPUs.