wall-stress
发表于 2025-3-27 00:57:05
Yi Shi,Rui-Xiang Li,Wen-Qi Shao,Xin-Cen Duan,Han-Jia Ye,De-Chuan Zhan,Bai-Shen Pan,Bei-Li Wang,Wei G Während im Westen die etablierte Wohlfahrtsforschung seit Jahren konstante Zusammenhänge aufzuzeigen wußte — zwischen objektiven Indikatoren, zum Beispiel Einkommen, Wohnbedingungen, und subjektiven Indikatoren, also etwa Zufriedenheiten, — traten im Osten gerade diesbezüglich Inkongruenzen und Tur
dry-eye
发表于 2025-3-27 04:45:17
Zhi Cao,Weijing Zhang,Keke Chen,Di Zhao,Daoqiang Zhang,Hongen Liao,Fang Chen Während im Westen die etablierte Wohlfahrtsforschung seit Jahren konstante Zusammenhänge aufzuzeigen wußte — zwischen objektiven Indikatoren, zum Beispiel Einkommen, Wohnbedingungen, und subjektiven Indikatoren, also etwa Zufriedenheiten, — traten im Osten gerade diesbezüglich Inkongruenzen und Tur
摇摆
发表于 2025-3-27 06:19:19
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629224/629224_33.png
波动
发表于 2025-3-27 10:38:01
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629224/629224_34.png
Defraud
发表于 2025-3-27 14:20:11
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629224/629224_35.png
Frisky
发表于 2025-3-27 18:26:04
0302-9743 e 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2023, which was held in Vancouver, Canada, in October 2023. ..The 730 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 2250 submissions. The papers are organized in
anticipate
发表于 2025-3-27 23:35:46
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629224/629224_37.png
填料
发表于 2025-3-28 04:08:48
http://reply.papertrans.cn/63/6293/629224/629224_38.png
抱负
发表于 2025-3-28 08:37:16
Multi-modality Contrastive Learning for Sarcopenia Screening from Hip X-rays and Clinical Informatio176 patients to validate the effectiveness of multi-modality based methods. Significant performances with an AUC of 84.64%, ACC of 79.93%, F1 of 74.88%, SEN of 72.06%, SPC of 86.06%, and PRE of 78.44%, show that our method outperforms other single-modality and multi-modality based methods.
Minikin
发表于 2025-3-28 13:53:22
Thinking Like Sonographers: A Deep CNN Model for Diagnosing Gout from Musculoskeletal Ultrasoundes to systematically detect predictions made based on unreasonable/biased reasoning and adjust; (3) How to adjust: Developing a training mechanism to balance gout prediction accuracy and attention reasonability for improved CNNs. The experimental results on clinical MSKUS datasets demonstrate the superiority of our method over several SOTA CNNs.