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Springer Scene Data Augmentation with Real and Virtual Data for Enhanced AI-Driven Automated Driving (Englisch, Softcover, Kun Gao) (65581110)Springer Scene Data Augmentation with Real and Virtual Data for Enhanced AI-Driven Automated Driving (Englisch, Softcover, Kun Gao) (65581110)90,94 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Data Augmentation, Labelling, and Imperfections, Fachbücher von Sharon, X Huang, Yuan Xue, Hien V. NguyenDas Buch "Data Augmentation, Labelling, and Imperfections" dokumentiert die refereed Proceedings des zweiten MICCAI Workshops zu diesem Thema, der im September 2022 in Singapur stattfand. Die Veranstaltung war Teil der MICCAI 2022 Konferenz und zog zahlreiche Beiträge an, die sich mit der Anwendung von Datenaugmentation und der Kennzeichnung von medizinischen Daten im Kontext von maschinellen Lernsystemen befassen. Aus 22 eingereichten Arbeiten wurden 12 ausgewählt, die eine umfassende Analyse und innovative Ansätze zur Verbesserung der Datenqualität und -verfügbarkeit in der medizinischen Bildverarbeitung präsentieren. Die Beiträge bieten wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen, die mit Imperfektionen in medizinischen Datensätzen verbunden sind, und tragen zur Weiterentwicklung der Forschung in diesem wichtigen Bereich bei.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Data Augmentation, Labelling, and Imperfections (Englisch, Softcover, Hien V. Nguyen, Sharon, X Huang, Yuan Xue) (56884453)Springer Data Augmentation, Labelling, and Imperfections (Englisch, Softcover, Hien V. Nguyen, Sharon, X Huang, Yuan Xue) (56884453)58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Springer Data Augmentation, Labelling, and Imperfections (Englisch, Softcover, Chao Chen, Chen Chen, Lianrui Zuo, Yihao Liu, Yuan Xue) (57027161)Springer Data Augmentation, Labelling, and Imperfections (Englisch, Softcover, Chao Chen, Chen Chen, Lianrui Zuo, Yihao Liu, Yuan Xue) (57027161)58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Neurobiology and Cell Physiology of Chemoreception, Fachbücher von Sukhamay Lahiri, H. Acker, P. G. Data
Das Buch "Neurobiology and Cell Physiology of Chemoreception" bietet eine umfassende Sammlung von Forschungsarbeiten, die während des Treffens der International Society for Arterial Chemoreception (ISAC) im Jahr 1991 in Chieti, Italien, präsentiert wurden. Es ist das elfte Treffen dieser Reihe, die seit 1959 stattfindet. Der Inhalt des Buches beleuchtet die kritischen Funktionen und Mechanismen von sauerstoff- und pH-sensitiven Zellen im Körper und deckt ein breites Spektrum an biologischen und medizinischen Bereichen ab. Die Leser finden Kapitel zu modernen Techniken wie In-situ-Hybridisierung, Analyse von Zellmembrankanälen und intrazellulären Ionenbewegungen sowie zur Immunhistochemie von Peptiden, Hormonen und den entsprechenden Rezeptoren der Chemorezeptorzellen. Darüber hinaus wird die systematische Analyse von Reflexbahnen, die Chemorezeptorzellen betreffen, und deren Bedeutung für Gesundheit und Krankheit behandelt. Dieses Buch richtet sich sowohl an Fachleute im Bereich der Chemorezeption als auch an junge Wissenschaftler, die ein interdisziplinäres Forschungsfeld suchen, das sowohl strukturelle Analysen als auch funktionale Zusammenhänge erfordert.
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Deep Generative Models, and Data Augmentation, Labelling, and Imperfections, Fachbücher von Yuan Xue, Hien Nguyen, Raphael Sznitman, Nicholas Heller, Dajiang Zhu, Anirban Mukhopadhyay, Yixuan Yuan, Ilkay Oksuz, Sharon Xiaolei Huang, Sandy Engelhardt, Zhu et al, Oksuz, Dajiang
Das Buch "Deep Generative Models, and Data Augmentation, Labelling, and Imperfections" dokumentiert die refereed Proceedings der ersten MICCAI Workshops zu Deep Generative Models (DG4MICCAI 2021) und zu Data Augmentation, Labelling und Imperfections (DALI 2021), die im Oktober 2021 im Rahmen der MICCAI-Konferenz stattfanden. Ursprünglich in Strasbourg, Frankreich, geplant, wurden die Workshops aufgrund der COVID-19-Pandemie virtuell durchgeführt. Die Beiträge in diesem Band umfassen 12 akzeptierte Papiere aus 17 Einreichungen für DG4MICCAI 2021, die sich auf neueste algorithmische Entwicklungen und vielversprechende zukünftige Richtungen im Bereich der Deep Generative Models konzentrieren. Diese Modelle, einschliesslich Generative Adversarial Networks (GAN) und Variational Auto-Encoders (VAE), finden zunehmend Beachtung in der Computer Vision, im maschinellen Lernen sowie in der medizinischen Bildverarbeitung und computerassistierten Intervention. Für DALI 2021 wurden 15 von 32 eingereichten Arbeiten akzeptiert, die sich mit der rigorosen Untersuchung medizinischer Daten im Zusammenhang mit maschinellen Lernsystemen befassen.
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