Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Resource-Efficient Medical Image Analysis: First MICCAI Workshop, REMIA 2022, Singapore, September 22, 2022, Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 13543
  • Išleidimo metai: 15-Sep-2022
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031168765
Kitos knygos pagal šią temą:
Resource-Efficient Medical Image Analysis: First MICCAI Workshop, REMIA 2022, Singapore, September 22, 2022, ProceedingsDidesnis paveikslėlis
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 13543
  • Išleidimo metai: 15-Sep-2022
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031168765
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 book constitutes the refereed proceedings of the first MICCAI Workshop on Resource-Efficient Medical Image Analysis, REMIA 2022, held in conjunction with MICCAI 2022, in September 2022 as a hybrid event.





REMIA 2022 accepted 13 papers from the 19 submissions received. The workshop aims at creating a discussion on the issues for practical applications of medical imaging systems with data, label and hardware limitations.
Multi-Task Semi-Supervised Learning for Vascular Network.- Segmentation
and Renal Cell Carcinoma Classification.- Self-supervised Antigen Detection
Artificial Intelligence (SANDI).- RadTex: Learning Effcient Radiograph
Representations from Text Reports.- Single Domain Generalization via
Spontaneous Amplitude Spectrum Diversification.- Triple-View Feature Learning
for Medical Image Segmentation.- Classification of 4D fMRI Images Using ML,
Focusing on Computational and Memory Utilization Effciency.- An Effcient
Defending Mechanism Against Image Attacking On Medical Image Segmentation
Models.- Leverage Supervised and Self-supervised Pretrain Models for
Pathological Survival Analysis via a Simple and Low-cost Joint Representation
Tuning.- Pathological Image Contrastive Self-Supervised Learning.-
Investigation of Training Multiple Instance Learning Networks with Instance
Sampling.- Masked Video Modeling with Correlation-aware Contrastive
Learning for Breast Cancer Diagnosis in Ultrasound.- A self-attentive
meta-learning approach for image-based few-shot disease detection.- Facing
Annotation Redundancy: OCT Layer Segmentation with Only 10 Annotated Pixels
Per Layer.
Daugiau apie elektronines knygas Daugiau apie elektronines knygas
Pastovi nuoroda: https://www.kriso.lt/db/97830311687656e.html
Raktažodžiai: