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講義で彼女は、2つの関数の畳み込みの支持について述べるティッチマーシュの畳み込み定理を用いて、畳み込みの支持を含む最小の区間を求めた。
研究チームは、画像分割タスクでどのアーキテクチャが最も優れているかを判断するために、しばしば異なる複数の畳み込みニューラルネットワークを比較します。
その畳み込みニューラルネットワークは、物体認識ベンチマークで最先端の精度を達成した。
病理学の講義中、教授は電解質や酸塩基平衡の調節における役割を説明するため、図で遠位曲尿細管を指し示した。
近位曲尿細管は、濾液の有用な溶質と水の大部分をヘンレのループに到達する前に再吸収します。
生検の際、病理医は遠位曲尿細管が拡張し、ヒアリン円柱で満たされているのを確認した。
近位曲尿細管はネフロン内でろ過された水分と溶質の大部分を再吸収する。
彼女の回りくどさのない説明は、複雑な理論を学部生にも分かりやすくした。
そのアルゴリズムは画像全体に対して畳み込み的にフィルタを適用してエッジを検出します。
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