针对深海沉积物中微生物细胞因颗粒干扰难以准确识别的问题，研究团队开发了一种结合SYBR-DiCE荧光染色与深度学习（ResNet-18 ...

本文提出了一种基于3D ResNet-18架构的深度学习模型，结合迁移学习和数据增强技术，利用3D全身摄影术（3D-TBP）对良恶性皮肤病变进行高精度分类。该方法在ISIC 2024数据集上实现了99.82%的分类准确率，有效解决了传统2D图像在深度信息缺失和类不平衡方面的局限 ...

在本文，我们ResNet进行了回顾。通过学习残差表征函数而不是直接学习目标表征，ResNet可以拥有多达152层的非常深的网络。 ResNet引入了跳过连接（或快捷方式连接）以适应从前一层到下一层的输入，而无需修改输入。跳过连接可以实现更深入的网络，最终ResNet ...