Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
We introduce a novel model-based generator that produces biologically grounded synthetic volumes of the cerebrovasculature. Our models are synthesized stochastically, according to the biological characteristics of venule arborescence in the human collateral sulcus. Each synthetic volume produced is individually unique, yet representative of this cerebral region. As the locations and characteristics...
Knife-edge scanning microscopy provides the capability to image whole-brain cerebral microvasculature of small organisms, such as mice, at sub-micron resolution, providing a feasible foundation for the reconstruction of circulatory pathways from the systemic to cellular scale. In this paper, we illustrate the feasibility of using this data to model cerebral blood flow using numerical simulations....
Subspace clustering is a useful tool for analyzing large complex data, but in many relevant applications missing data are common. Existing theoretical analysis of this problem shows that subspace clustering from incomplete data is possible, but that analysis requires the number of samples (i.e., partially observed vectors) to be super-polynomial in the dimension d. Such huge sample sizes are unnecessary...
Humans are adept at identifying informative regions in individual images, but it is a slow and often tedious task to identify the salient parts of every image in a large corpus. A machine, on the other hand, can sift through a large amount of data quickly, but machine methods for identifying salient regions are unreliable. In this paper, we develop a new method for identifying salient regions in images...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.