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工商財(cái)稅
設(shè)計(jì)與創(chuàng)意
技術(shù)開(kāi)發(fā)
策劃與營(yíng)銷(xiāo)
知識(shí)產(chǎn)權(quán)
數(shù)字資產(chǎn)交易
影視與動(dòng)畫(huà)
國(guó)際服務(wù)
用工成本優(yōu)化
科技服務(wù)
法律服務(wù)
寫(xiě)作與翻譯
建筑裝修
場(chǎng)地/培訓(xùn)/咨詢

價(jià)格預(yù)算

最小值

最大值

重置 完成

服務(wù)商類(lèi)型

服務(wù)商所在地

請(qǐng)選擇
    發(fā)布任務(wù)
    配置 nnU-Net 的環(huán)境
    待服務(wù)商報(bào)價(jià)
    環(huán)境搭建
    需求類(lèi)型
    ? 應(yīng)用場(chǎng)景:在個(gè)人電腦上部署 nnU-Net 工作內(nèi)容 1. 安裝和配置 nnU-Net: ? 在我的電腦上部署 nnU-Net 環(huán)境,包括相關(guān)依賴(lài)。 ? 確保 nnU-Net 能夠正常運(yùn)行。 ? 提供測(cè)試用例,運(yùn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的模型訓(xùn)練和推理任務(wù)。 2. 環(huán)境配置要求: ? 操作系統(tǒng):Ubuntu 20.04 或 Windows 10(根據(jù)技術(shù)人員推薦)。 ? Python 環(huán)境:配置 Python(建議使用虛擬環(huán)境)。 ? 深度學(xué)習(xí)框架:安裝 PyTorch 和 nnU-Net 相關(guān)依賴(lài)。 3. 測(cè)試任務(wù): ? 配置完成后,提供并運(yùn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試用例,驗(yàn)證 nnU-Net 部署是否成功(如訓(xùn)練一個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集或簡(jiǎn)單的推理任務(wù))。 ? 輸出測(cè)試結(jié)果截圖或日志,確認(rèn)部署完成。 4. 后續(xù)指導(dǎo): ? 簡(jiǎn)單指導(dǎo)如何使用 nnU-Net(如數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備、訓(xùn)練和推理)。 ? 如遇安裝或運(yùn)行問(wèn)題,提供 1 次遠(yuǎn)程支持。 需求描述:基于 CT 影像重建后尿道及其周?chē)M織的 3D 模型 工作目標(biāo) 1. 任務(wù)核心:從提供的 CT 影像中,分割出后尿道及其周?chē)嚓P(guān)組織,并基于分割結(jié)果重建出高質(zhì)量的 3D 模型。 2. 具體組織: ? 后尿道部分。 ? 周?chē)浗M織(如相關(guān)肌肉、脂肪或其他指定結(jié)構(gòu))。 ? 如果有解剖需求,標(biāo)記關(guān)鍵解剖學(xué)結(jié)構(gòu)。 工作內(nèi)容 1. 數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理: ? CT 影像中讀取數(shù)據(jù)。 ? 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(如去噪、歸一化、重采樣等),提高分割精度。 2. 后尿道及周?chē)M織的分割: ? 使用深度學(xué)習(xí)模型(如 nnU-Net 或其他分割工具)對(duì) CT 數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分割。 ? 手動(dòng)修正自動(dòng)分割結(jié)果,確保分割精度。 3. 3D 模型重建: ? 基于分割結(jié)果生成后尿道及周?chē)M織的 3D 模型。 ? 生成 STL 或 OBJ 格式的模型文件,便于后續(xù)分析或 3D 打印。 4. 結(jié)果驗(yàn)證: ? 提供 3D 模型與原始 CT 數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)(配對(duì)),確保準(zhǔn)確性。 ? 如果需要,可提供分割和重建結(jié)果的截圖或視頻演示。
    Python
    進(jìn)行中 2025-01-10發(fā)布
    招標(biāo)-按項(xiàng)目付費(fèi)