Titlebook: Machine Learning Meets Medical Imaging; First International Kanwal Bhatia,Herve Lombaert Conference proceedings 2015 Springer Internationa

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交響樂

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不透明性

Lorenzi Marco,Gabriel Ziegler,Daniel C. Alexander,Sebastien Ourselinh einen Lehrenden bzw. Lernbegleiter unerl?sslich, da Lernende unter anderem das angestrebte Zielniveau zu Beginn eines Lernprozesses nicht selbst einsch?tzen k?nnen. In E-Learning-Kontexten sind solche Formen externen Feedbacks durch Au?enstehende nur mittelbar m?glich. Hier gilt es, alternative Op

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n. Neben anderen Auspr?gungen ist auch eine Sozialfacette von Lehrkr?fteethos anzunehmen. Diese Sozialfacette fokussiert den Aufbau und die Etablierung von fürsorglichen Lehrkraft-Schüler/in-Beziehungen. Um die Sozialfacette von Lehrkr?fteethos valide abzubilden, erfasst die Autorin das Konstrukt me

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Conference proceedings 2015o-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0in 5.4pt 0in 5.4pt; mso-para-margin:0in; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri","sans-serif"; mso-ascii-fon

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Retrospective Motion Correction of Magnitude-Input MR Imagesy scans. We propose a learning-based approach, which involves using large-scale convolutional neural networks to learn the transformation from motion-corrupted magnitude observations to the sharp images.