颜色分类leetcode xview2 第一名解决方案 “xView2：评估建筑损坏”挑战的第一名解决方案。 解决方案介绍 使用此环境开发的解决方案： Python 3（基于Anaconda安装） Pytorch 1.1.0+ 和 torchvision 0.3.0+ 英伟达顶点 硬件：当前的训练批量大小至少需要 2 个 GPU，每个 GPU 为 12GB。 （最初在 Titan V GPU 上训练）。 对于 1 GPU 批量大小和学习率应该在实践中找到并相应地改变。 竞赛数据集中的“train”、“tier3”和“test”文件夹应放在当前文件夹中。 使用“train.sh”脚本来训练所有模型。 （在 2 个 GPU 上约 7 天）。 要生成预测/提交文件，请使用“predict.sh”。 “evaluation-docker-container”文件夹包含用于对保留集（CPU 版本）进行最终评估的 docker 容器的代码。 训练模型 此处提供经过训练的模型权重： （请注意：代码是在比赛期间开发的，旨在对不同的模型进行单独的实验。因此，按原样发布，没有额外的重构以提供完全的训练重现

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MATLAB血氧处理代码挑战链接： 介绍 败血症是一种危及生命的疾病，发生在人体对感染的React导致组织损伤，器官衰竭或死亡时（Singer等，2016）。 在美国，每年有近170万人患败血症，有270,000人死于败血症。 在美国医院中死亡的人中，有超过三分之一的人患有败血症（CDC）。 在国际上，每年估计有3000万人患有败血症，并且有600万人死于败血症。 估计有420万新生儿和儿童受到影响（WHO）。 脓毒症每年给美国医院造成的费用超过240亿美元（占美国医疗保健费用的13％），其中大部分费用用于未在入院时诊断出的脓毒症患者（Paoli等人，2018）。 在全球范围内，败血症的成本甚至更高，而发展中国家面临的风险最大。 总而言之，败血症是主要的公共卫生问题，导致大量的发病率，死亡率和医疗保健费用。 败血症的早期发现和抗生素治疗对于改善败血症结果至关重要，因为延迟治疗的每一小时都会使死亡率增加约4-8％（Kumar等，2006； Seymour等，2017）。 为了帮助解决这个问题，临床医生为脓毒症提出了新的定义（Singer等人，2016），但仍然需要尽早发现和治疗脓毒症的基

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