Zobrazeno 1 - 10
of 74
pro vyhledávání: '"Le, Long Phi"'
Autor:
Jaume, Guillaume, Vaidya, Anurag, Zhang, Andrew, Song, Andrew H., Chen, Richard J., Sahai, Sharifa, Mo, Dandan, Madrigal, Emilio, Le, Long Phi, Mahmood, Faisal
Developing self-supervised learning (SSL) models that can learn universal and transferable representations of H&E gigapixel whole-slide images (WSIs) is becoming increasingly valuable in computational pathology. These models hold the potential to adv
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.02859
Autor:
Lu, Ming Y., Chen, Bowen, Williamson, Drew F. K., Chen, Richard J., Ikamura, Kenji, Gerber, Georg, Liang, Ivy, Le, Long Phi, Ding, Tong, Parwani, Anil V, Mahmood, Faisal
The field of computational pathology has witnessed remarkable progress in the development of both task-specific predictive models and task-agnostic self-supervised vision encoders. However, despite the explosive growth of generative artificial intell
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.07814
Autor:
Chen, Richard J., Ding, Tong, Lu, Ming Y., Williamson, Drew F. K., Jaume, Guillaume, Chen, Bowen, Zhang, Andrew, Shao, Daniel, Song, Andrew H., Shaban, Muhammad, Williams, Mane, Vaidya, Anurag, Sahai, Sharifa, Oldenburg, Lukas, Weishaupt, Luca L., Wang, Judy J., Williams, Walt, Le, Long Phi, Gerber, Georg, Mahmood, Faisal
Tissue phenotyping is a fundamental computational pathology (CPath) task in learning objective characterizations of histopathologic biomarkers in anatomic pathology. However, whole-slide imaging (WSI) poses a complex computer vision problem in which
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.15474
Autor:
Lu, Ming Y., Chen, Bowen, Williamson, Drew F. K., Chen, Richard J., Liang, Ivy, Ding, Tong, Jaume, Guillaume, Odintsov, Igor, Zhang, Andrew, Le, Long Phi, Gerber, Georg, Parwani, Anil V, Mahmood, Faisal
The accelerated adoption of digital pathology and advances in deep learning have enabled the development of powerful models for various pathology tasks across a diverse array of diseases and patient cohorts. However, model training is often difficult
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.12914
Autor:
Lu, Ming Y., Chen, Bowen, Zhang, Andrew, Williamson, Drew F. K., Chen, Richard J., Ding, Tong, Le, Long Phi, Chuang, Yung-Sung, Mahmood, Faisal
Contrastive visual language pretraining has emerged as a powerful method for either training new language-aware image encoders or augmenting existing pretrained models with zero-shot visual recognition capabilities. However, existing works typically
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.07831
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Madrigal, Emilio, Le, Long Phi
Publikováno v:
In Modern Pathology September 2021 34(9):1686-1695
Publikováno v:
Electronic Journal of Differential Equations, Vol 2020, Iss 33,, Pp 1-10 (2020)
We study the Hardy type inequalities and Caffarelli-Kohn-Nirenberg type inequalities with nonradial weights of the form $| x_1| ^{A_1}\cdots| x_N| ^{A_N}/ |x| ^{\lambda}$.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2a32fe68d59d432faabf34e328acaa49