labelize是一个用Rust编写的开源ZPL/EPL标签渲染引擎，能够将标签代码渲染为PNG或PDF，无需打印机和付费。它支持多种条码类型，性能优于Labelary API，适用于物流标签预览和仓储管理等场景，项目仍在积极开发中。

本文介绍了多种半监督医学图像分割方法，如Evidential Prototype Learning (EPL)和CoraNet，利用不确定性估计和交叉监督学习框架显著提升分割性能。实验结果表明，这些方法在多个医学数据集上优于现有技术，验证了其有效性。

本文介绍了多种基于半监督学习的医学图像分割方法，包括伪标签生成、概率模型和一致性正则化等技术。这些方法在不同数据集上表现优异，显著提高了分割精度和不确定性估计，尤其在3D医学成像任务中，与完全监督方法的性能相当。