- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏刷题笔记
7-11 单身狗
点这里 7-11 单身狗 “单身狗”是中文对于单身人士的一种爱称。本题请你从上万人的大型派对中找出落单的客人，以便给予特殊关爱。
78110发布于 2019-11-08 - 来自专栏以终为始
7-11 悄悄关注 （25 分)
7-11 悄悄关注 （25 分) 新浪微博上有个“悄悄关注”，一个用户悄悄关注的人，不出现在这个用户的关注列表上，但系统会推送其悄悄关注的人发表的微博给该用户。
40520编辑于 2023-03-09 - 来自专栏超然的博客
MIT-线性代数笔记（7-11）
找出“主变量”pivotvariables，主列，即主元所在的列，其他列，称为自由列。（自由列表示可以自由或任意分配数值，列2和列4的数值是任意的，因此x2和x4是任意的，可以自由取）。
1.3K10发布于 2018-08-03 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-11 打折
7-11 打折 去商场淘打折商品时，计算打折以后的价钱是件颇费脑子的事情。例如原价 ￥988，标明打 7 折，则折扣价应该是 ￥988 x 70% = ￥691.60。
1.1K20发布于 2020-06-23 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-11 深入虎穴 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98790293 7-11 深入虎穴 (25 分) 著名的王牌间谍 007 需要执行一次任务
1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理教程（三）——医学图像增强算法
今天将给大家分享医学图像常见图像增强算法。
3.6K50发布于 2020-06-29 - 来自专栏CV学习史
医学图像了解
医学图像 医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。 像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。 ，分别为DICOM（医学数字成像和通讯）、NIFTI（神经影像信息技术）、PAR/REC（Philips磁共振扫描格式）、ANALYZE（Mayo医学成像）、NRRD（近原始栅格数据）和MNIC 现代神经影像学技术 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式 PET是正电子发射断层显像（Positron Emission Tomography）的缩写，是一种先进的核医学影像技术；CT是计算机断层摄影术 Dicom 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式，可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。
3K31发布于 2019-09-10 - 来自专栏机器学习、深度学习
医学图像分割
Topology Aware Fully Convolutional Networks For Histology Gland Segmentation
1.2K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏计算机视觉life
医学图像处理
0、引言 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。 世界各地的医学图像处理机构已经迅速进入该领域，并将CNN和其它深度学习方法应用于各种医学图像分析。 在医学成像中，疾病的准确诊断和评估取决于医学图像的采集和图像解释。 图12 多模态医学图像融合的例子。 图像分析技术在医学上的应用 [J] . 包头医学院学报, 2005, 21 (3) ： 311~ 314 [2]周贤善. 医学图像处理技术综述[J]. 图像分析技术在医学上的应用 [J] . 包头医学院学报, 2005, 21 (3) ： 311~ 314
4.7K42发布于 2019-07-10 - 来自专栏FreeBuf
丹麦7-11门店因网络攻击而关闭
据Bleeping Computer消息，因遭受了网络攻击，丹麦7-11门店的支付和结账系统全面故障，故而选择闭店。 8月8日，7-11公司在Facebook 上发帖称，他们很可能遭受了“网络攻击”。 “在7-11工作，我们的结账系统不起作用，全国所有的7-11都使用相同的系统，所以丹麦的所有7-11现在都关闭了”。 此前也曾遭遇网络攻击 这不是7-11第一次遭遇网络攻击。早在2009年，7-11就因为网络攻击泄露了大约1.3亿张信用卡数据，引起轩然大波。 7-11官网当即发布通知，暂停7pay的充值服务。7-11企业负责人也紧急召开记者会，对此深表歉意，并表示7-11将会承担所有的盗刷损失。
65510编辑于 2023-03-30 - 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理教程（四）——医学图像去噪算法
今天将给大家分享医学图像常见三种图像去噪算法。
5.6K21发布于 2020-06-29 - 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理案例（十三）——快速行进算法分割医学图像
今天将分享使用快速行进算法（FastMarching）对医学图像分割案例。
4.7K63发布于 2020-06-29 - 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理教程（五）——医学图像边缘检测算法
今天将给大家分享医学图像常见两种图像边缘检测算法。
3.8K30发布于 2020-06-29 - 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理案例（二十）——医学图像处理案例代码详解
在前面分享的医学图像处理案例中，给出了很多具体案例，但有些读者还是渴望可以深入分享案例代码详解。那么今天我将从骨骼分割，气管分割，肺组织分割，血管分割这四个具体案例来详细讲解如何来实现。
5.2K54发布于 2020-06-29 - 来自专栏CVer
医学顶刊TMI 2026！SAViT：高效的医学图像分析框架
聚焦医学影像小样本难题 提出 SAViT 通用分析框架 近年来，Vision Transformer（ViT）凭借强大的全局建模能力，在医学影像智能建模中展现出很好的潜力。 因此，如何让ViT既能捕捉医学图像中的细粒度局部病灶特征，又能保持全局解剖结构理解，同时降低迁移学习成本，是当前医学影像智能分析中的关键问题。 具体而言，SAViT从医学图像自身特点出发，将“解剖结构具有空间一致性、局部区域之间存在可共享先验”这一医学规律引入ViT建模过程，增加了基于解剖辅助提示的共享先验注意力模块（Shared Prior ，首期于1982年7月出版，长期关注医学成像、图像重建、计算机辅助诊断、医学图像分割与识别、人工智能医学影像分析等方向的高水平研究成果。 该期刊由IEEE出版，是医学图像处理与医学人工智能领域具有广泛影响力的代表性期刊之一。
40210编辑于 2026-06-24 - 来自专栏HyperAI超神经
医学AI又一突破，微软开源生物医学NLP基准：BLURB
Natural Language Processing 生物医学特定领域的语言模型预训练》，介绍并开源了一个能够用于生物医学领域 NLP 基准，并命名为 BLURB。 医学 NLP 基准，BLURB 身负重任 BLURB 包括 13 个公开可用的数据集，涉及 6 个不同的任务。 生物医学 NLP ：必须使用域内文本 研究已经表明生物医学 NLP 可以在医学领域提高数据集的准确性。但是在跨学科的数据集中，准确性又会大大降低。 而由于不同医学领域之间（Domain）跨度较大，所以对于 NLP 的预训练会花费非常多的时间。 同时，为了鼓励对生物医学 NLP 的研究，研究人员创建了以 BLURB 基准为基准的排行榜，还开源了预训练模型。以求快速生物医学 NLP 能够早日投入使用。
1.1K10发布于 2020-08-13 - 来自专栏AI算法与图像处理
医学图像分割：UNet++
分割的准确性对于医学图像至关重要，因为边缘分割错误会导致不可靠的结果，从而被拒绝用于临床中。 为医学成像设计的算法必须在数据样本较少的情况下实现高性能和准确性。
1.9K21发布于 2020-11-23 - 来自专栏基于深度学习的图像增强
医学图像跨域合成
背景 这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文，医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态，包括CT到PET，MR到CT，CT到MR及MRI中T1,T2,FLAIR等之间的转化。 医学图像合成是解决这一问题的有效方法，可以将缺失的模态从已有的模态中合成出来。
1.8K20发布于 2020-09-07 公开的医学评测集
huggingface.co/datasets/SII-SPIRAL-MED/DiagnosisArena是（RightOption）1,113对（论文版）/915对（HF公开版）诊断推理专项；28个专科，源自10本顶级医学期刊的病例报告 PubMedQAhttps://github.com/pubmedqa/pubmedqa部分含答案（PQA-L/A是；PQA-U否）PQA-L:1,000PQA-U:61,200PQA-A:211,300生物医学文献问答 514个可用于评分，11个为直接拒答）；从15,079个真实临床对话中精选，难度富集约3.5倍临床医生工作流；190名医生（50+国，26个专科）构建；三大用例：护理咨询(236)、文书撰写(142)、医学研究
7500编辑于 2026-11-11- 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理教程（一）——医学算法数据的基本概念
从今天起我将开始分享医学图像处理基础算法课程，从最基本的函数开始，分享函数的原理，函数API参数讲解，每篇都会给出一个示例。 1、如何安装Python版本的SimpleITK包 为了快速上手算法开发，采用Python版本的SimpleITK开发包来完成医学图像处理算法开发。
3.1K51发布于 2020-06-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号