阻抗源逆变器仿真 ，有需要的可以下载 基于matlab

使用生成式对抗学习的3D医学图像分割很少 该存储库包含我们在同名论文中提出的模型的tensorflow和pytorch实现： 该代码在tensorflow和pytorch中都可用。 要运行该项目，请参考各个自述文件。 数据集 选择了数据集来证实我们提出的方法。 它包含10个标记的训练对象和13个未标记的测试对象的3D多模式脑MRI数据。 我们将这10个标记的训练数据分为两个模型的训练，验证和测试图像。（例如，2,1和7）13个未标记的测试图像中的其余部分仅用于训练基于GAN的模型。 数据集也用于测试我们提出的模型的鲁棒性。 它包含3种模式（T1加权，T1加权反转恢复和FLAIR）。 原始数据

Semi-TCP协议在ARM开发板RP4412下的实现方法.pdf

推荐，ON SEMI 运算放大器(Op Amps) 技术资料合集，共107份。 FAN3852-D 麦克风预放大器，带数字输出 FAN4174 运算放大器，轨对轨 IO，3.7Mhz，CMOS 运算放大器 FAN4274-D Single and Dual, Rail-to-Rail IO, CMOS Amplifier FAN4852 低功耗双通道CMOS放大器, 9 MHz FAN4852-D 低功耗双通道CMOS放大器, 9 MHz FAN4931-D 运算放大器，低功耗，轨对轨 IO，超低成本，CMOS LM201A运算放大器，非补偿，单路 LM301A-D 运算放大器，单电源，四路 LM321-D 运算放大器，单电源，四路 LM324-D 运算放大器，单电源，四路 LM324A 运算放大器，单电源，四路 LM358-D 运算放大器，单电源，双路 LM392 互补运算放大器和精确比较器 LM392-D 互补运算放大器和精确比较器 LM833-D 运算放大器，低噪声，音频，双路 LM2902 运算放大器，单电源，四路 LM2902V 运算放大器，单电源，四路 LM2904 运算放大器，单电源，双路 LM2904V 运算放大器，单电源，双路 LM7301-D 32V Rail-to-Rail Input & Output, 4MHz, Single Op-Amp LMV301-D 运算放大器，非补偿，单路 LMV321 Operation Amplifier, Single-Channel LMV321_XFCS Operation Amplifier, Single-Channel LMV324 运算放大器，单电源，四路 LMV324_XFCS 运算放大器，单电源，四路 LMV358 运算放大器，低功耗，轨对轨输出，CMOS 运算放大器 LMV821 运算放大器，5Mhz，轨对轨输出，高输出驱动运算放大器 LMV824 运算放大器，5Mhz，轨对轨输出，高输出驱动运算放大器 LMV931-D 低功耗，轨对轨 IO，CMOS 运算放大器 LMV932 低功耗，轨对轨 IO，CMOS 运算放大器 LMV982 Low Power Operational Amplifier with Shutdown and Rail to Rail IO MC3303 运算放大器，单电源，四路 MC3403 运算放大器，单电源，四路 MC33071 运算放大器，单电源 3.0 V 至 44 V，单路 MC33072 运算放大器，单电源 3.0 V 至 44 V，单路 MC33074 运算放大器，单电源 3.0 V 至 44 V，单路 MC33077 运算放大器，低噪声，双路 MC33078 运算放大器，低噪声，双路 MC33079 运算放大器，低噪声，四路 MC33171 Operational Amplifier, MC33172 运算放大器，单电源 3.0 V 至 44 V，低功耗，双路 MC33174 运算放大器，单电源 3.0 V 至 44 V，低功耗，四路 MC33178 运算放大器，低功耗，低噪声，双路 MC33179 运算放大器，低功耗，低噪声，四路 MC33201 运算放大器，轨对轨 IO，高输出驱动 MC33201-D Operational Amplifier, Rail to Rail IO, High Output Drive MC33202 运算放大器，轨对轨 IO，高输出驱动 MC33204 运算放大器，轨对轨 IO，高输出驱动 MC33272A 运算放大器 单电源 高摆率 低输入偏移电压 双路 MC33274A 运算放大器，单电源，高摆率，低输入偏移电压，四路 MC34071 运算放大器，单电源 3.0 V 至 44 V，单路 MC34072 运算放大器，单电源 3.0 V 至 44 V，双路 MC34072a 运算放大器，单电源 3.0 V 至 44 V，双路 MC34074 运算放大器，单电源 3.0 V 至 44 V，四路 MC34074A Operational Amplifier, Single Supply 3.0 V to 44 V, Low Input Offset Voltage, Quad NCS325 单路运算放大器，50 µV 偏移，0.25 µV°C，零漂移精度，低功耗 NCS333 低功率，零漂移运算放大器，10 µV 偏移值 NCS2001 Operational Amplifier with sub-one volt operation, Rail to Rail IO ………… 等等文件太多就不一一列举了。

SEMI E4标准，半导体设备串口通信协议SECS-I。标准定义了半导体设备HOST端口与上层系统如EAP的通迅标准。该标准未定义数据格式，数据格式由E5标准定义。

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对抗学习的半监督语义分割 此回购是以下论文的pytorch实现： ，，刘彦婷，， 英国机器视觉会议（BMVC）的会议记录，2018年。 联系人︰洪志智（whung8 at ucmerced dot edu） 该代码是从pytorch DeepLab实现（ ）大量借用的。 基线模型是DeepLabv2-Resnet101，没有进行多尺度培训和CRF后处理，在VOC2012验证集上的平均IOU为73.6% 。 如果发现对您的研究有用，请引用我们的论文。 @inproceedings{Hung_semiseg_2018, author = {W.-C. Hung and Y.-H. Tsai and Y.-T. Liou and Y.-Y. Lin and M.-H. Yang}, booktitle = {Proceedings of the British Machine

半导体行业标准之一，定义了设备各种状态和生产情况，以及如何分析设备操作时间维修时间测量数据通信数据等标准

半监督学习以改善肺癌的检测 使用生成模型和半监督学习促进肺癌检测 用于训练的数据集 LUNA16数据集（ ） Kaggle数据科学碗2017（ ） 建筑学 结果 结节检测器结果 发电机结果 分类器结果 方法 准确性 监督学习 64％ 半监督学习 87.3％ 资源 Kaggle数据科学碗2017内核 Luna2016-肺结节检测 Tensorflow中的半监督学习GAN [链接] DSB2017 [链接] Keras-GAN [链接] 使用很少的数据构建强大的图像分类模型[link] 贡献者： Dhamodhran（ @ svella9 ） 悉达思R科蒂（ siddharthkoti ） 维杰·蒙达拉吉（ Vijay-Mundaragi ）

医学图像分割的半监督学习。 近来，半监督图像分割已成为医学图像计算中的热门话题，不幸的是，由于隐私策略等原因，只有少数开源代码和数据集。为了便于评估和公平比较，我们正在尝试建立一个半监督医学图像分割基准，以促进医学影像计算社区中的半监督学习研究。如果您有兴趣，可以随时将实现或想法推送到此存储库。 该项目最初是为我们以前的工作开发的，如果您发现对您的研究有用，请考虑引用以下内容： @article{luo2020urpc, title={Efficient Semi-supervised Gross Target Volume of Nasopharyngeal Carcinoma Segmentation via Uncertainty Rectified Pyramid Consistency}, author={Luo, Xiangde and Liao, Wen