根据生态地理区划分的发生学原则和区域综合生态地理学特征，由澳大利亚、新西兰、印度尼西亚东部岛屿、东帝汶、巴布亚新几内亚及其毗邻地区组成的澳亚生态地理区成为世界生态地理区划一级区的独立区域单元。该区域西边通过龙目海峡、望加锡海峡与南亚热带湿润、半湿润生态地理区相接，北边和东边与太平洋岛屿生态地理区相望。该数据集是基于Google earth的影像开发的，地理范围北起4o48＇27〞N， 南至 54°46＇38〞S，西起112°34＇11〞E， 东至175°49＇32〞W。该区域陆地总面积9,223,438.42平方千米；海岸线总长度200,950.20千米，其中， 澳大利亚大陆海岸线长46,006.72千米。除澳大利亚大陆以外，该生态地理区包含17,035个岛屿。其中，最小岛屿的面积是75平方米；最大岛屿是新几内亚岛（又称伊里安岛）， 面积768,603.81平方千米。本区地处热带、亚热带、温带，包括湿润、半湿润、半干旱、干旱生态系统，生物多样性丰富，且有独特的澳亚生物区系特征。本数据集采用Google earth 的kmz格式和Arcgis 的shp格式归档。kmz数据格式数据集由5个数据文件组成。.shp格式数据集包括线和面两种数据类型，压缩成一个数据文件。

根据生态地理区划分的发生学原则和区域综合生态地理学特征，由澳大利亚、新西兰、印度尼西亚东部岛屿、东帝汶、巴布亚新几内亚及其毗邻地区组成的澳亚生态地理区成为世界生态地理区划一级区的独立区域单元。该区域西边通过龙目海峡、望加锡海峡与南亚热带湿润、半湿润生态地理区相接，北边和东边与太平洋岛屿生态地理区相望。该数据集是基于Google earth的影像开发的，地理范围北起4o48＇27〞N， 南至 54°46＇38〞S，西起112°34＇11〞E， 东至175°49＇32〞W。该区域陆地总面积9,223,438.42平方千米；海岸线总长度200,950.20千米，其中， 澳大利亚大陆海岸线长46,006.72千米。除澳大利亚大陆以外，该生态地理区包含17,035个岛屿。其中，最小岛屿的面积是75平方米；最大岛屿是新几内亚岛（又称伊里安岛）， 面积768,603.81平方千米。本区地处热带、亚热带、温带，包括湿润、半湿润、半干旱、干旱生态系统，生物多样性丰富，且有独特的澳亚生物区系特征。本数据集采用Google earth 的kmz格式和Arcgis 的shp格式归档。kmz数据格式数据集由5个数据文件组成。.shp格式数据集包括线和面两种数据类型，压缩成一个数据文件。

湿地是全球生物多样性丰富和高生产力的生态系统之一。大型国际重要湿地覆盖遥感分类数据集(RamsarSites_Top100_WetlandCover_2001/2013)由湿地保护区界线和湿地覆盖类型二部分数据组成。 在拉姆萨尔湿地公约组织公布的相关数据、相关自然保护区、Google Earth、天地图等遥感影像基础上，选择了全球100处大型（面积大于20万hm2）国际重要湿地， 开发了与Google Earth 遥感影像相匹配的湿地界线地理信息系统数据。在2001年和2013年Terra/Aqua卫星MODIS传感器 250 m空间分辨率16天合成的MOD13Q1数据基础上，通过对归一化植被指数（NDVI）进行滤波和时间序列重建，采用支持向量机方法（SVM）对其进行分类和制图，得到2001年和2013年全球100处国际重要湿地的地表覆盖遥感分类数据集。国际重要湿地地表覆盖遥感分类系统包括三级分类系统，其中，一级划分为湿地和非湿地，在湿地中，二级分类系统划分水体、森林/灌丛沼泽、草本沼泽、洪泛沼泽、水田、苔原/藓类沼泽等六类，第三级划分中，将森林/灌丛沼泽划分为森林/灌丛沼泽（常绿）和森林/灌丛沼泽（落叶）二种类型，将草本沼泽划分为永久性草本沼泽和季节性草本沼泽二种类型。由于本数据集包括了2001年和2013年间隔12年的数据，因此，可以为全球大型国际重要湿地在这期间变化做对比分析。

湿地是全球生物多样性丰富和高生产力的生态系统之一。大型国际重要湿地覆盖遥感分类数据集(RamsarSites_Top100_WetlandCover_2001/2013)由湿地保护区界线和湿地覆盖类型二部分数据组成。 在拉姆萨尔湿地公约组织公布的相关数据、相关自然保护区、Google Earth、天地图等遥感影像基础上，选择了全球100处大型（面积大于20万hm2）国际重要湿地， 开发了与Google Earth 遥感影像相匹配的湿地界线地理信息系统数据。在2001年和2013年Terra/Aqua卫星MODIS传感器 250 m空间分辨率16天合成的MOD13Q1数据基础上，通过对归一化植被指数（NDVI）进行滤波和时间序列重建，采用支持向量机方法（SVM）对其进行分类和制图，得到2001年和2013年全球100处国际重要湿地的地表覆盖遥感分类数据集。国际重要湿地地表覆盖遥感分类系统包括三级分类系统，其中，一级划分为湿地和非湿地，在湿地中，二级分类系统划分水体、森林/灌丛沼泽、草本沼泽、洪泛沼泽、水田、苔原/藓类沼泽等六类，第三级划分中，将森林/灌丛沼泽划分为森林/灌丛沼泽（常绿）和森林/灌丛沼泽（落叶）二种类型，将草本沼泽划分为永久性草本沼泽和季节性草本沼泽二种类型。由于本数据集包括了2001年和2013年间隔12年的数据，因此，可以为全球大型国际重要湿地在这期间变化做对比分析。

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湿地是全球生物多样性丰富和高生产力的生态系统之一。大型国际重要湿地覆盖遥感分类数据集(RamsarSites_Top100_WetlandCover_2001/2013)由湿地保护区界线和湿地覆盖类型二部分数据组成。 在拉姆萨尔湿地公约组织公布的相关数据、相关自然保护区、Google Earth、天地图等遥感影像基础上，选择了全球100处大型（面积大于20万hm2）国际重要湿地， 开发了与Google Earth 遥感影像相匹配的湿地界线地理信息系统数据。在2001年和2013年Terra/Aqua卫星MODIS传感器 250 m空间分辨率16天合成的MOD13Q1数据基础上，通过对归一化植被指数（NDVI）进行滤波和时间序列重建，采用支持向量机方法（SVM）对其进行分类和制图，得到2001年和2013年全球100处国际重要湿地的地表覆盖遥感分类数据集。国际重要湿地地表覆盖遥感分类系统包括三级分类系统，其中，一级划分为湿地和非湿地，在湿地中，二级分类系统划分水体、森林/灌丛沼泽、草本沼泽、洪泛沼泽、水田、苔原/藓类沼泽等六类，第三级划分中，将森林/灌丛沼泽划分为森林/灌丛沼泽（常绿）和森林/灌丛沼泽（落叶）二种类型，将草本沼泽划分为永久性草本沼泽和季节性草本沼泽二种类型。由于本数据集包括了2001年和2013年间隔12年的数据，因此，可以为全球大型国际重要湿地在这期间变化做对比分析。

根据生态地理区划分的发生学原则和区域综合生态地理学特征，由澳大利亚、新西兰、印度尼西亚东部岛屿、东帝汶、巴布亚新几内亚及其毗邻地区组成的澳亚生态地理区成为世界生态地理区划一级区的独立区域单元。该区域西边通过龙目海峡、望加锡海峡与南亚热带湿润、半湿润生态地理区相接，北边和东边与太平洋岛屿生态地理区相望。该数据集是基于Google earth的影像开发的，地理范围北起4o48＇27〞N， 南至 54°46＇38〞S，西起112°34＇11〞E， 东至175°49＇32〞W。该区域陆地总面积9,223,438.42平方千米；海岸线总长度200,950.20千米，其中， 澳大利亚大陆海岸线长46,006.72千米。除澳大利亚大陆以外，该生态地理区包含17,035个岛屿。其中，最小岛屿的面积是75平方米；最大岛屿是新几内亚岛（又称伊里安岛）， 面积768,603.81平方千米。本区地处热带、亚热带、温带，包括湿润、半湿润、半干旱、干旱生态系统，生物多样性丰富，且有独特的澳亚生物区系特征。本数据集采用Google earth 的kmz格式和Arcgis 的shp格式归档。kmz数据格式数据集由5个数据文件组成。.shp格式数据集包括线和面两种数据类型，压缩成一个数据文件。

边界损失 官方存储库，，在上获得最佳论文奖亚军。 谈话记录可。 期刊扩展已经发表在《。 该代码已简化并更新为最新的Python和Pytorch版本。 除了原始的ISLES和WMH数据集，我们还在多类设置（ACDC数据集）中包含一个工作示例，其中边界损失可以作为独立损失使用。 目录 用法 扩展到3D 自动化 数据方案 资料集 结果 很酷的把戏 多类设置 经常问的问题 损失可以为负吗？ 我需要归一化距离图吗？ 其他使用边界损失的论文 要求（PyTorch） 核心实现（将边界损耗集成到您自己的代码中）： python3.5 + pytorch 1.0+ scipy（任何版本） 要重现我们的实验，请执行以下操作： python3.9 + 火炬1.7+ nibabel（仅在切片3D卷时） 西皮 NumPy Matplotlib Scikit图片 sh 其他框架

帕累托阵线 这个小包装确定了一组较大的向量中的一组Pareto最佳向量，也称为最大向量。 在数据库区域中，这也称为“天际线运算符”。 每个向量都是n维的，对于每个维，我们可以选择最优值，即min或max。 这由两个向量min_idxs和max_idxs 。 对于min_idxs中的min_idxs ，最佳值被认为是min，与max_idxs类似。 注意，在数组min_idxs和max_idxs上没有错误检查。 因此，索引不能同时存在于min_idxs和max_idxs并且两者中的所有索引都必须是输入向量的合法索引。 这是在二维中计算所有4个不同的帕累托边界的示例。 using ParetoFront using PyPlot pareto = [Set{Vector{Float64}}() for _ in 1:4] mins = [[1,2], [1], [2], []]

弹性波数值模拟中的高斯型混合吸收边界条件及其GPU并行.pdf