文献

个体内比较不同自动化背景增强（BPE）评估方法在乳腺MRI中的效果：| 文献速递-基于深度学习的乳房、前列腺疾病诊断系统Title题目Intraindividual Comparison of Different Methods for Automated BPE Assessment at Breast MRI:

文献速递：文献速递：基于SAM的医学图像分割--SAM-Med3DTitle题目SAM-Med3D01文献速递介绍医学图像分析已成为现代医疗保健不可或缺的基石，辅助诊断、治疗计划和进一步的医学研究]。在这一领域中最重要的挑战之一是精确分割体积医学图像。尽管众多方法在一系列目标上展现了值得称赞的有效性，但现有的分割技术倾向于专门针对特定器官或病变。这种倾向是由体积医学图像的固有特性所决定的，比如3D解剖结构的复杂性和体积医学注释的有限性。因此，这种专业化阻碍了方法的泛化能力，给更广泛的临床应用带来了实际挑战。

文献速递：深度学习乳腺癌诊断---使用深度学习改善乳腺癌组织学分级Title题目Improved breast cancer histological grading using deep learning

论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection

AI绘画的崛起与多平台对比随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到我们生活的方方面面。其中，AI绘画作为一种创新而引人注目的技术，正以其独特的魅力在艺术领域掀起一股革命。通过结合先进的深度学习算法和图像识别技术，AI绘画不仅能够模拟人类的创作过程，还能创造出惊人而大胆的艺术作品。本文将带您深入了解AI绘画的奥秘，并探讨其与传统绘画之间的关系。让我们一起领略AI绘画带来的无限可能！