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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

22,293 篇 会议
1,342 册 图书
194 篇 期刊文献

馆藏范围

23,827 篇 电子文献
2 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

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- 357 篇 管理科学与工程(可...
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- 87 篇 工商管理
237 篇 艺术学
- 237 篇 设计学（可授艺术学...
48 篇 农学
47 篇 法学
28 篇 教育学
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8 篇 文学

主题

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1,591 篇 visualization
1,516 篇 feature extracti...
1,495 篇 image segmentati...
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1,274 篇 robustness
1,124 篇 layout
1,096 篇 three-dimensiona...
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955 篇 codes
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947 篇 semantics
812 篇 deep learning
779 篇 computer science

机构

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作者

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检索条件"任意字段=Conference on Pattern Recognition and Computer Vision"

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7th Chinese conference on pattern recognition and computer vision, PRCV 2024

7th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer V...

引用

7th Chinese conference on pattern recognition and computer vision, PRCV 2024

ISBN: (纸本)9789819787944

The proceedings contain 81 papers. The special focus in this conference is on pattern recognition and computer vision. The topics include: FUF-TransUNet: A Transformer-Based U-Net with Fully Utilize of Features for Liver and Liver-Tumor Segmentation in CT Images;Dual-View Dual-Boundary Dual U-Nets for Multiscale Segmentation of Oral CBCT Images;a Novel Diffusion Model with Wavelet Transform for Optic Disc and Cup Segmentation in Fundus Images;STCTb: A Spatio-Temporal Collaborative Transformer Block for Brain Diseases Classification Using fMRI Time Series;a Generalized Contrast-Adjustment Guided Growth Method for Medical Image Segmentation;MDNet: Morphology-Driven Weakly Supervised Polyp Detection;MMR-Sleep: A Multi-Channel and Multi-Receptive Field Sleep Stage recognition Model;CPNet: Cross Prototype Network for Few-Shot Medical Image Segmentation;SBC-UNet: A Network Based on Improved Hourglass Attention Mechanism and U-Net for Medical Image Segmentation;Bridge the Gap of Semantic Context: A Boundary-Guided Context Fusion UNet for Medical Image Segmentation;bilinear Fine-grained Classification of Ultrasound Images Integrated with Interpretable Radiomics;GCNet: Global Context-Guided Uncertainty Boundary for Polyp Segmentation;Comprehensive Transformer Integration Network (CTIN): Advancing Endoscopic Disease Segmentation with Hybrid Transformer Architecture;IPM: An Intelligent Component for 3D Brain Tumor Segmentation Integrating Semantic Extractor and Pixel Refiner;edge-Net: A Self-supervised Medical Image Segmentation Model Based on Edge Attention;fundus Image Disease Diagnosis and Quality Assessment Based on Dual-Task Collaborative Optimization;multi-modality Correlation Learning Network for Pediatric Ventricular Septal Defects Identification;MFIS-Net: A Deep Learning Framework for Left Atrial Segmentation;semi-supervised Gland Segmentation via Label Purification and Reliable Pixel Learning;DFANet: A Dual-Stream Deep Feature Aware Network for Multi-focus Image Fusi

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