Cleveland
发表于 2025-3-21 16:28:42
书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik影响因子(影响力)<br> http://figure.impactfactor.cn/if/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik影响因子(影响力)学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/ifr/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik网络公开度<br> http://figure.impactfactor.cn/at/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik网络公开度学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/atr/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik被引频次<br> http://figure.impactfactor.cn/tc/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik被引频次学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/tcr/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik年度引用<br> http://figure.impactfactor.cn/ii/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik年度引用学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/iir/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik读者反馈<br> http://figure.impactfactor.cn/5y/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>书目名称Handwörterbuch der Gerichtlichen Medizin und Naturwissenschaftlichen Kriminalistik读者反馈学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/5yr/?ISSN=BK0424007<br><br> <br><br>
circumvent
发表于 2025-3-21 22:31:11
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有组织
发表于 2025-3-22 03:39:29
F. v. Neureiter,F. Pietrusky,E. Schütt address the above challenges. GCEENet features a combination of global context encoders and local distribution modules, working in conjunction to preserve the global image context. Our experiments on several medical image segmentation datasets show that GCEENet outperforms current state-of-the-art models in all measured metrics.
follicle
发表于 2025-3-22 08:18:47
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极小量
发表于 2025-3-22 12:14:36
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fabricate
发表于 2025-3-22 14:57:25
http://reply.papertrans.cn/43/4241/424007/424007_6.png
PLE
发表于 2025-3-22 20:46:01
ta augmentation and balancing. We show that a very small convolutional neural network (SAT-CNN) with approximately three million parameters can outperform a deep pre-trained classifier, VGG16 - which is used for many state-of-the-art tasks - with over 138 million parameters.
Foment
发表于 2025-3-22 21:19:33
F. v. Neureiter,F. Pietrusky,E. Schüttrk architecture called NeoUNet, along with a hybrid loss function to solve this problem. Experiments show highly competitive results for NeoUNet on our benchmark dataset compared to existing polyp segmentation models.
失望昨天
发表于 2025-3-23 01:45:25
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抱怨
发表于 2025-3-23 08:16:18
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