Milletari fausto (33 Ergebnisse)
Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning With Less Labels and Imperfect Data : First Miccai Workshop, Dart 2019, and First International Workshop, Mil3id 2019, Shenzhen, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings
Wang, Qian (EDT); Milletari, Fausto (EDT); Nguyen, Hien V. (EDT); Albarqouni, Shadi (EDT); Cardoso, M. Jorge (EDT)
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Verlag: Springer 2019
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Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning With Less Labels and Imperfect Data : First Miccai Workshop, Dart 2019, and First International Workshop, Mil3id 2019, Shenzhen, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings
Wang, Qian (EDT); Milletari, Fausto (EDT); Nguyen, Hien V. (EDT); Albarqouni, Shadi (EDT); Cardoso, M. Jorge (EDT)
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Wang, Qian (EDT); Milletari, Fausto (EDT); Nguyen, Hien V. (EDT); Albarqouni, Shadi (EDT); Cardoso, M. Jorge (EDT)
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Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning With Less Labels and Imperfect Data : First Miccai Workshop, Dart 2019, and First International Workshop, Mil3id 2019, Shenzhen, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the First MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2019, and the First International Workshop on Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data, MIL3ID 2019,…held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. DART 2019 accepted 12 papers for publication out of 18 submissions. The papers deal with methodological advancements and ideas that can improve the applicability of machine learning and deep learning approaches to clinical settings by making them robust and consistent across different domains. MIL3ID accepted 16 papers out of 43 submissions for publication, dealing with best practices in medical image learning with label scarcity and data imperfection.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the Second MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2020, and the First MICCAI Workshop on Distributed and Collaborative Learning, DCL 2020, held in conjunction with MICC…AI 2020 in October 2020. The conference was planned to take place in Lima, Peru, but changed to an online format due to the Coronavirus pandemic.For DART 2020, 12 full papers were accepted from 18 submissions. They deal withmethodological advancements and ideas thatcan improve the applicability of machine learning (ML)/deep learning (DL) approaches to clinical settings bymaking them robust and consistent across different domains.For DCL 2020, the 8 papers included in this book were accepted from a total of 12 submissions. They focus on the comparison, evaluation and discussion of methodological advancement andpractical ideas about machine learning applied to problems where data cannot be stored in centralizeddatabases; where information privacy is a priority; where it is necessary to deliver strong guarantees on theamount and nature of private information that may be revealed by the model as a result of training; and whereit's necessary to orchestrate, manage and direct clusters of nodes participating in the same learning task.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data | First MICCAI Workshop, DART 2019, and First International Workshop, MIL3ID 2019, Shenzhen, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings | Qian Wa…ng (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xvii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030333904 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Domain Adaptation and Representation Transfer, and Distributed and Collaborative Learning | Second MICCAI Workshop, DART 2020, and First MICCAI Workshop, DCL 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4-8, 2020, Proceedings | Shadi Albarqouni (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes i…n Computer Science | xiii | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030605476 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book constitutes the refereed proceedings of the First MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2019, and the First International Workshop on Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Dat…a, MIL3ID 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. DART 2019 accepted 12 papers for publication out of 18 submissions. The papers deal with methodological advancements and ideas that can improve the applicability of machine learning and deep learning approaches to clinical settings by making them robust and consistent across different domains. MIL3ID accepted 16 papers out of 43 submissions for publication, dealing with best practices in medical image learning with label scarcity and data imperfection. 272 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book constitutes the refereed proceedings of the Second MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2020, and the First MICCAI Workshop on Distributed and Collaborative Learning, DCL 2020, held in conju…nction with MICCAI 2020 in October 2020. The conference was planned to take place in Lima, Peru, but changed to an online format due to the Coronavirus pandemic.For DART 2020, 12 full papers were accepted from 18 submissions. They deal withmethodological advancements and ideas thatcan improve the applicability of machine learning (ML)/deep learning (DL) approaches to clinical settings bymaking them robust and consistent across different domains.For DCL 2020, the 8 papers included in this book were accepted from a total of 12 submissions. They focus on the comparison, evaluation and discussion of methodological advancement andpractical ideas about machine learning applied to problems where data cannot be stored in centralizeddatabases; where information privacy is a priority; where it is necessary to deliver strong guarantees on theamount and nature of private information that may be revealed by the model as a result of training; and whereit's necessary to orchestrate, manage and direct clusters of nodes participating in the same learning task. 228 pp. Englisch.
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