自动编码器在脑MR图像中的无监督异常分割：比较研究 该存储库包含我们的论文的代码，该论文是。 如果您使用我们的任何代码，请引用： @article{Baur2020, title = {Autoencoders for Unsupervised Anomaly Segmentation in Brain MR Images: A Comparative Study}, author = {Baur, Christoph and Denner, Stefan and Wiestler, Benedikt and Albarqouni, Shadi and Navab, Nassir}, url = {http://arxiv.org/abs/2004.03271}, year = {2020} } @article{baur2021autoencoders, tit

GAN生成对抗网络汇总

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心电图合成与分类 用于ECG合成的一维GAN和3种模型：具有跳过连接的CNN，具有LSTM的CNN和具有LSTM的CNN，以及用于ECG分类的注意力机制。 动机 心电图被心脏病专家和医学从业者广泛用于监测心脏健康。 与许多其他时间序列数据类似，手动分析ECG信号的主要问题在于难以检测和分类信号中的不同波形和形态。 对于人类而言，此任务既耗时又容易出错。 让我们尝试将机器学习应用于此任务。 数据 可用。 问题的表述： 每个信号应标记为以下类别之一（ “正常” ， “人工过早” ， “室性早搏” ， “室和正常融合” ， “起搏和正常融合” ）。 解决方案 此处提供具有研究和解决方案的代码-和此处 。 楷模 GAN结果 分类结果

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Power Electronics and Power Systems Matteo Meneghini Gaudenzio Meneghesso Enrico Zanoni Editors

『矩陣圖』是甘氏理論中最簡易明確的技術分析，是甘氏一直致力使用的推算工具，堪稱是甘氏一生的精華，甘氏理論的精髓。『矩陣圖』的應用即將各個不規則的曲線簡化成數字，克服了線形和指標中的盲點，從而在規律的脈動中，克服心理弱點、克服人為的陷阱，看到方向。在預警的徵兆中提醒您及時動作，這些在矩陣圖中都可以輕易做到。