分离
发表于 2025-3-23 13:42:07
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啤酒
发表于 2025-3-23 17:15:21
Zeyu Gao,Jiangbo Shi,Xianli Zhang,Yang Li,Haichuan Zhang,Jialun Wu,Chunbao Wang,Deyu Meng,Chen Liern des modernen Naturrechts der Inklusion (also der Vermeidung sozialer Exklusion). Man kann auf einer grundsätzlichen Ebene diskutieren, ob es (auch im Lichte der Corona-Krisen-Erfahrungen zur »Kasernierung« alter Menschen in Pflegeeinrichtungen) nicht ein Moratorium als Stopp der weiteren Kontrah
incredulity
发表于 2025-3-23 21:23:57
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Virtues
发表于 2025-3-23 22:50:06
S. Shailja,Angela Zhang,B. S. Manjunath dieser Unternehmen, mit Konsequenzen für ihren organisatorischen und strukturellen Aufbau. Bettina Bürkin entwickelt in dieser Arbeit ein ganzheitliches Transformationsmodell mit dem Schwerpunkt der Dualität für diese Servicetransformation und leistet so einen konzeptionellen und praktischen Beitra
者变
发表于 2025-3-24 06:15:58
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恶心
发表于 2025-3-24 09:35:26
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能量守恒
发表于 2025-3-24 13:12:22
Distinguishing Differences Matters: Focal Contrastive Network for Peripheral Anterior Synechiae Recof irreversible angle-closure glaucoma. Clinical identification of PAS requires indentation gonioscopy, which is patient-contacting and time-consuming. Thus, we aim to design an automatic deep-learning-based method for PAS recognition based on non-contacting anterior segment optical coherence tomogra
Aboveboard
发表于 2025-3-24 17:47:16
RV-GAN: Segmenting Retinal Vascular Structure in Fundus Photographs Using a Novel Multi-scale Generayet it is a difficult problem. Due to successive resolution loss in the encoding phase combined with the inability to recover this lost information in the decoding phase, autoencoding based segmentation approaches are limited in their ability to extract retinal microvascular structure. We propose RV
Albinism
发表于 2025-3-24 19:59:51
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caldron
发表于 2025-3-25 01:15:12
Local-Global Dual Perception Based Deep Multiple Instance Learning for Retinal Disease Classificatioetinal disease recognition. The unique characteristics of how retinal diseases are manifested on the fundus images pose a major challenge for automatic recognition. In order to tackle the challenges, we propose a local-global dual perception (LGDP) based deep multiple instance learning (MIL) framewo