nav atļauts
nav atļauts
Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).
Nepieciešamā programmatūra
Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)
Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)
Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot 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.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām