多尺度领域对抗多实例学习CNN（CVPR2020） 抽象的 我们提出了一种从组织病理学图像中对癌症亚型进行分类的新方法，该方法可以在给定的完整幻灯片图像（WSI）中自动检测肿瘤特有的特征。应当通过参考WSI对癌症亚型进行分类，即WSI，即整个病理组织玻片的大尺寸图像（通常为40,000x40,000像素），该图像由癌症和非癌症部分组成。一种困难来自与注解WSI中的肿瘤区域相关的高昂成本。此外，必须通过更改图像的放大倍率从WSI中提取全局和局部图像特征。此外，应针对医院/标本之间的染色条件差异，稳定地检测图像特征。在本文中，我们通过有效地结合多实例，领域对抗和多尺度学习框架，开发了一种基于CNN的癌症亚型分类新方法，以克服这些实际困难。 本文档说明了如何在ref [1]中将源代码用于多尺度域对抗多实例倾斜（MS-DA-MIL）CNN。该算法针对数字病理图像的二进制分类问题，其中每个载玻片被分

基于8051单片机的AD-DA转换实验，AD由函数发生器输入信号，DA输出由示波器显示波形。

含有代码和PROTEUS仿真，利用的芯片有ADC0832和DAC0832，实现AD模数转换和DA数模转换

基于51单片机和DA转换的数控音频功率放大器设计.doc

ad-da的转换.zip

最近做电赛，找到一个不错的文章，希望对大家有帮助。

本文件是关于使用STM32的DA模块连续输出正弦波信号与AD采集并配合matlab实时绘图的实验

C#版本opc da 源码--(201903)

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