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基于MONAI框架的ABUS肿瘤图像感兴趣图像提取
【机 构】
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汕头大学
【出 处】
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汕头大学
【发表日期】
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2021年期
【基金项目】
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其他文献
随着互联网产业的繁荣,逐渐多样化的用户终端应用程序对时延、计算等性能需求也越来越高,资源有限的用户终端设备无法满足各式计算密集型应用程序的性能要求,而具有充足资源的远程云端也面临着传输的性能瓶颈。为了克服这一尴尬的局面,部署在网络边缘的多路访问边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)平台,以其更靠近用户侧的地理位置,为用户提供更低时延、更高算力、更大存储的计算服务
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随着通信技术的高速发展,5G通信系统已经成为目前的主流技术,大规模MIMO、毫米波通信等技术成为其关键技术。由于硬件不可避免存在的非理想性,实际系统性能与理论分析结果存在一定的差距,IQ失衡是构成非理想特性的一个重要因素,得到了研究者的广泛关注。5G通信系统更大带宽毫米波信号的引入使得IQ失衡的参数呈现出频率选择性失衡特点。如何简便、高效地解决频率选择性IQ失衡是实现高质量无线通信链路的问题。本文
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近年来,机器学习被广泛运用于各个领域,如人脸识别、语音识别、自动驾驶汽车等。机器学习能够取得如此多的成就,离不开大规模的数据集和大规模的机器学习模型的支持。然而,单个机器的计算和存储资源是有限的,在单机上进行训练可能会需要很长的时间,有时单个机器甚至无法存储下整个训练数据集。于是人们开始研究分布式机器学习,即利用多台机器协作完成原本单机上的训练任务。随机梯度下降法是机器学习中一种常用的优化算法,对
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为应对互联网的快速发展,容纳大量新兴的应用程序,服务供应商不再依赖专有中间件,而是更多地采用网络功能虚拟化(NFV)技术,使用运行在通用平台上的虚拟网络功能(vNF)来实现网络应用,并通过虚拟网络功能服务链(vNF-SC)快速实现各种服务组合。但是,目前该领域的大多数研究忽略了底层网络元素之间的内在差异并假设所有vNF都在同一种平台上被实例化(例如虚拟机)。由于没有考虑到如今虚拟网络功能可以在多种
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