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torchvision.models 里面有很多已经训练好的经典网络，我们做迁移学习的时候可以使用这些预训练的神经网络的卷积部分做特征提取器，训练时，只需迭代更新最后的全连接层，即分类器。一、首先从 torchvision.models 白嫖一个预训练好的 AlexNet：from torchvision import modelsalexnet = models.alexnet(pretrain

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Deep Learning-Based Concurrent Brain Registration and Tumor SegmentationEstienne, T. et al. “Deep Learning-Based Concurrent Brain Registration and Tumor Segmentation.” Frontiers in Computational Neuro

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转载自：【论文笔记】VoxelMorph-无监督医学图像配准模型本文是无监督的医学图像配准模型——VoxelMorph 的论文笔记。变形配准（Deformable registration）策略通常包括两步：第一步是可实现全局对齐的仿射变形，然后是具有自由度更高的更缓慢变形变换。本文主要是关心第二步。一、记号fff 和 mmm 分别表示 fixed image 和 moving image，ϕ\p

????求候选键：只出现在函数依赖（FD）左边的，或者没出现在 FD 中的属性一定是主属性。（组成候选键的属性都叫主属性）只出现在函数依赖右边的属性一定是非主属性。（不是主属性即为非主属性）如果一个只出现在函数依赖左边的属性它的闭包包含了所有的属性，则它是唯一候选键例：设关系模式 R(ABCDEG)，F = {A → D，E → D，D → B，CD → A}照理先求 Fmin ，但是...

我们已经预处理了一个由 400 个大脑组成的重要亚组，分为训练（300）、验证（50）和测试（50）。我们使用几个软件包（FreeSurfer 7.1 和 SAMSEG）计算了包含 40 个皮质和皮质下解剖标签的分割图。我们将融合这些标签图，并在 MGH 神经科学家的帮助下手动验证所有 400 次扫描。

32 年来高数课本定理的证明已经考得差不多了，其中牛顿莱布尼茨公式：∫abf(x)dx=F(b)−F(a)\int_a^b f(x)dx = F(b) - F(a)∫ab​f(x)dx=F(b)−F(a) 便是没有考到的其中之一。证明：∫abf(x)dx=F(b)−F(a)\int_a^b f(x)dx = F(b) - F(a)∫ab​f(x)dx=F(b)−F(a)， 其中 F(x)为f(x.