Mercantile 发表于 2025-3-28 14:38:03
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629214/629214_41.png内疚 发表于 2025-3-28 20:01:05
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629214/629214_42.png内疚 发表于 2025-3-29 01:09:17
Ziniu Qian,Kailu Li,Maode Lai,Eric I-Chao Chang,Bingzheng Wei,Yubo Fan,Yan Xuund ist seither eng mit den Entwicklungen in der außerschulischen Kinder- und Jugendförderung verknüpft. Im Verständnis der Soziokulturellen Animation sollen Kinder und Jugendliche die Möglichkeit haben, ihre Lebenswelt durch aktive Partizipation mitzugestalten, ihre Ideen umzusetzen und eigenkulturpaleolithic 发表于 2025-3-29 06:15:16
Tan Nhu Nhat Doan,Kyungeun Kim,Boram Song,Jin Tae Kwakförderung sind für die OKJA damit bedeutsame Ansätze und können für die Konzeptentwicklung und die Handlungspraxis wesentliche Impulse leisten. Im Lichte der Grundsätze von OKJA, wie Freiwilligkeit und Partizipation, sind Formen der Medienbildung und Medienkompetenzförderung allerdings immer aufgrun脊椎动物 发表于 2025-3-29 07:29:26
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629214/629214_45.pngcustody 发表于 2025-3-29 11:43:10
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629214/629214_46.png内部 发表于 2025-3-29 19:02:23
Wentai Hou,Helong Huang,Qiong Peng,Rongshan Yu,Lequan Yu,Liansheng Wangahl mit dem Scoring-Modell.Kinderzimmereinrichtung mit der Netzplantechnik.Babyphone-Kauf mit der Two-step Clusteranalyse.Text Mining von Babyratgebern.Windelbestandsmanagement.Make-or-Buy Babybrei.Nächtliches 978-3-658-37816-5详细目录 发表于 2025-3-29 23:30:30
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629214/629214_48.png共同给与 发表于 2025-3-30 00:44:50
Federated Stain Normalization for Computational Pathologyy for computational pathology. However, deep federated learning is an opportunity to create datasets that reflect the data diversity of many laboratories. Further, the effort of dataset construction can be divided among many. Unfortunately, existing algorithms cannot be easily applied to computation门闩 发表于 2025-3-30 06:37:48
DGMIL: Distribution Guided Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classificationtly model the data distribution, and instead they only learn a bag-level or instance-level decision boundary discriminatively by training a classifier. In this paper, we propose DGMIL: a feature distribution guided deep MIL framework for WSI classification and positive patch localization. Instead of