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Current Applications of Deep Learning in Cancer Diagnostics
This book examines deep learning-based approaches in the field of cancer diagnostics, as well as pre-processing techniques, which are essential to cancer diagnostics. Topics include introduction to current applications of deep learning in cancer diagnostics, pre-processing of cancer data using deep learning, review of deep learning techniques in oncology, overview of advanced deep learning techniques in cancer diagnostics, prediction of cancer susceptibility using deep learning techniques, prediction of cancer reoccurrence using deep learning techniques, deep learning techniques to predict the grading of human cancer, different human cancer detection using deep learning techniques, prediction of cancer survival using deep learning techniques, complexity in the use of deep learning in cancer diagnostics, and challenges and future scopes of deep learning techniques in oncology.
Oxygen Transport to Tissue XXXVII
This book contains the refereed contributions from the 42nd annual meeting of ISOTT. The annual meetings of ISOTT bring together scientists from various fields (medicine, physiology, mathematics, biology, chemistry, physics, engineering, etc.) in a unique international forum. ISOTT conferences are a place where an atmosphere of interaction is created, where many questions are asked after each presentation and lively discussions occur at a high scientific level. This vivid interaction is the main motivation for members to participate and gain new ideas and knowledge in the broad field of oxygen transport to tissue. The papers in this volume summarize some of the outstanding contributions from the 42nd annual meeting, which included sessions on: cellular hypoxia and mitochondria; blood substitutes and oxygen therapeutics; oxygen transport in critical care medicine and disease; muscle oxygenation; multi modal imaging techniques; brain oxygenation and imaging; optical techniques for oxygen measurement; microcirculation; mathematical modelling of oxygen transport; and cancer metabolism.
Who's who in Japan
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Se o grão de arroz não morre
"As figuras mais notórias do Japão da Era Meiji: o primeiro-ministro Taro Katsura, o ministro das Relações Estrangeiras Jutaro Komura e o empresário Eiichi Shibusawa, este último também conhecido como o ""pai do capitalismo japonês"", fixaram os olhos cheios de esperança no lado oposto do globo terrestre, em uma área que ocupava pouco mais que a ponta de um alfinete, a Colônia de Iguape. Os japoneses da Era Meiji lutavam desesperadamente para erguerem o país e se igualarem às potências mundiais. Como deveriam enfrentar os desafios e consolidar a posição dentro do mundo? Estes esforços acompanhados por grandes dúvidas e incertezas ficaram nitidamente gravados nas terras da r...
Placar Magazine
PLACAR: a maior revista brasileira de futebol. Notícias, perfis, entrevistas, fotos exclusivas.
Melhor não contar
Melhor não contar abre com uma cena iniciática: aos dez anos, a protagonista relaxa numa piscina, na companhia da mãe e do padrasto. Sem ter chegado ainda à puberdade, se desfaz da parte de cima do biquíni e desfruta da inocência sob o sol e o vento. O sossego é interrompido quando o padrasto, um aclamado cineasta, apresenta o esboço do desenho de observação que fizera há pouco — ali está a menina, retratada naquele momento, com um detalhe que foi impossível passar desapercebido: "Seus mamilos, apontando um para cada extremidade do papel, chamam a atenção. Há mais tinta neles, foram desenhados com força. Estão eretos, reparo". Esse acontecimento marcaria o fim da infânci...
