双任务一致性 本文的代码：通过双任务一致性进行半监督医学图像分割（ ） @article{luo2021semi, title={Semi-Supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency}, author={Luo, Xiangde and Chen, Jieneng and Song, Tao and Wang, Guotai}, journal={AAAI Conference on Artificial Intelligence}, year={2021} } 要求 一些重要的必需软件包包括： 版本> = 0.4.1。 TensorBoardX 的Python == 3.6 一些基本的python软件包，例如Numpy，Scikit-image，SimpleITK，S

具有交叉一致性训练 (CCT) 的半监督语义分割 , 本 repo 包含 CVPR 2020 论文的官方实现：Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross-Consistecy Training，它采用了传统的半监督学习的一致性训练框架进行语义分割，扩展到弱监督学习和在多个域。 强调 (1) 语义分割的一致性训练。 我们观察到，对于语义分割，由于任务的密集性，集群假设更容易在隐藏表示而不是输入上强制执行。 (2) 交叉培训。 我们为半监督语义分割提出了 CCT（Cross-Consistency Training），我们在其中定义了许多新的扰动，并展示了对编码器输出而不是输入执行一致性的有效性。 (3) 使用来自多个域的弱标签和像素级标签。 所提出的方法非常简单灵活，并且可以很容易地扩展到使用来自多个域的图像级标签和像素级标签。 要求

SEMI Standards 2006半導體標準規範 ，所有半導體公司都必需尊守此規範 About the SEMI Standards Program Why standards? The SEMI International Standards Program is one of the key services offered by Semiconductor Equipment and Materials International (SEMI) for the benefit of the worldwide semiconductor, photovoltaic (PV), LED, MEMS and flat panel display (FPD) industries. Standards offer a way to meet the challenges of increasing productivity while enabling business opportunities around the globe. The program, started over 40 years ago in North America, was expanded in 1985 to include programs in Europe and Japan, and now also has technical committees in China, Korea and Taiwan. In 1997, the Program was expanded to cover other areas with activity in these industries among suppliers and users. The program operates as a neutral forum for the exchange of information among suppliers and users resulting in the production of timely and technically accurate specifications and other standards of economic importance to the industry. It is a vehicle for networking, partnering, and professional growth. Over 5,000 technologists worldwide, representing both device manufacturers and equipment and materials suppliers, participate in the program. These individuals work toward resolving a variety of process and product related issues in both the front and back-end areas in semiconductor, photovoltaic, and flat panel display manufacturing.

SEMI：07年半导体制造设备销售额为409亿美元.pdf

SEMI公布2013全球半导体材料销售额为435亿美元.pdf

Message分为 “Data message”和"Control message"两种 HSMS Message 帧格式 2.1 Message Length：包含“Message Header + Message Text”的总长度。高位在前，低位在后。 2.2 Message Header：10个字节 ，跟SECS-I的结构相似，但是又有不同。 2.2.1 Session ID：由2个字节构成， 2.2.2 Header Byte2： 对于“Control Message”，值为0或者是状态代码(status code)； 对于“Data Message”， 如果“PType”为0的时候，该字节包含 W-Bit和 SECS Stream(类似于SCES-I)；如果"PType"不为0则有特殊的含义，暂未定义。 2.2.3 Header Byte3: 对于“Control Message”，值为0或者是状态代码(status code)； 对于“Data Message”， 如果“PType”为0的时候，该字节包含 Function Code； 2.2.4 PType(Presentation Type)： 是一个枚举量，为0的时候表示使用SECS-II的编码格式，1127保留为其它标准用，128255未启用。 2.2.5 SType(Session Type)： 0表示是“Data Message”，其它定义好的是特定的“Control Message”，没有定义的是“Special Considerations”中可能定义，一般不用管。 2.2.6 Stream Bytes 4个字节的帧表示码，跟SECS-I类似，每帧不一样。对于返回帧(Reply Message)，该码必需与发送帧(Primary Message)保持一致。 HSMS Message Formats by Type ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「hongyan196」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/hongyan196/article/details/85069151

USSS_ICCV19 ICCV 2019接受通用半监督语义分割代码。 全文见 。 要求 Python> = 2.6 PyTorch> = 1.0.0 ImageNet预训练的模型是从的存储库下载的。 数据集 城市景观： ： IDD： ： 怎么跑 python segment.py --basedir --lr 0.001 --num-epochs 200 --batch-size 8 --savedir --datasets [ ..] --num-samples --alpha 0 --beta 0 --resnet --model drnet 致谢 大量代码是从Dilated Residual Networks（ ）和IDD Dataset（ ）的官方代码版本中大量借用的。

SEMI E30-1103 GENERIC MODEL FOR COMMUNICATIONS AND CONTROL OF MANUFACTURING EQUIPMENT (GEM) SEMI E30.1-0200 INSPECTION AND REVIEW SPECIFIC EQUIPMENT MODEL (ISEM) SEMI E30.5-0302 SPECIFICATION FOR METROLOGY SPECIFIC EQUIPMENT MODEL

雪球：从大型纯文本集合中提取关系 这是我自己的Snowball系统的实现，用于引导关系实例。 您可以在此处找到更多详细信息： Eugene Agichtein和Luis Gravano，《 。 在第五届ACM数字图书馆会议论文集中。 ACM，200。 H Yu，E Agichtein， 。 于生物信息学，19（增刊1），2003年-牛津大学出版社 可以包含已标记命名实体的句子的样本文件，该文件具有100万个句子，摘自English Gigaword Collection中的《纽约时报》文章。 注意：查看以了解如何提供带标签的文档集合和种子以使用Snowball设置关系实例的自举，这两个系

cleanlab：机器学习的标准包，带有嘈杂的标签并在Python中查找标签错误的数据