Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: 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
  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Lecture Notes in Computer Science 13543
  • Izdošanas datums: 15-Sep-2022
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031168765
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 59,47 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Resource-Efficient Medical Image Analysis: First MICCAI Workshop, REMIA 2022, Singapore, September 22, 2022, ProceedingsPalielināt
  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Lecture Notes in Computer Science 13543
  • Izdošanas datums: 15-Sep-2022
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031168765
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    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.

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.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97830311687656e.html
Keywords: