简介:摘要:最初的WSOD方法主要基于实例学习(Multiple-In⁃stanceLearning,MIL),这包括使用影像作为套装程式(肯定套装程式至少包含一个肯定执行处理,否定套装程式的所有执行处理都是否定执行处理)、使用物件建议作为执行处理,以及使用这些套装程式产生低监督目标感测器。MIL标准将点值低于指定点但很可能为负值的对象实例计算在内。在这种情况下,选定对象实例的外观和大小略有不同,因此无法创建更敏感的检测分类。您也可以在训练期间选取遗失的实体做为负数实体,以进一步减少分类器的侦测。为了解决这个问题,最近的研究人员拥有一个全面的MIL网络,如 ocr(online instance class lock-finish)、PCL(ProposalClusterLearning)和其他基于CNN的强大学习能力。在端到端MIL网络中,变体分类问题被认为是学习集成模型(映像)时的潜在问题。使用成员名称培训分类,您可以区分正负成员,并获得最积极的结果。但是,由于WSOD图像中没有对象实例级别的标签,因此WSOD方法和fullyuplevelelevationlabeldetection(fsod)方法之间的性能差异很大。本文主要分析特征融合与分割引导的弱监督目标检测。
简介:中文摘要:目的:探讨虚拟学习环境(VLEs)对医学实习学生满意度、参与度、回忆和保留率的影响。方法:根据数据特征,采用Mann-Whitney、均值、标准差和卡方检验。对定性数据(开放式问题)进行主题分析。结果:虚拟学习似乎显著提高了学生的满意度/参与度和回忆能力。共有40名学生参加了这次教学会议。使用VLE教学的学生组的平均保留分数高于教学组;然而,这并没有统计学意义。与教学信息相比,使用语言语言性变量与更高的满意度/参与度相关(P¼.001)。结论:本研究的关键发现表明,VLEs在医院实习教学中有一定的作用。
简介:摘要 医院经营管理的宗旨是降低运营成本和提高医疗服务质量,后勤作为医院经营管理中的重要基础部分,其成本消耗在医院的运行成本中占据一定份额。然而,现在医院后勤管理涉及面广,内容复杂繁琐,普遍存在着重投入轻管理、重收入轻支出的管理问题,使得很多医院对后勤成本的管理控制比较薄弱。在市场化的今天,医院对后勤成本的管理控制成效直接影响医院的可持续发展,加强医院后勤成本管理控制已经成为医院管理工作的必然趋势。