GM’s chief marketing officer shares how he builds partnerships across marketing and other executive functions to work toward a shared growth mindset.

本研究提出了一种新颖的L1加权骰子聚焦损失（L1DFL），旨在解决深度神经网络在自动检测和分割转移性前列腺癌病变中的分类困难。通过训练大量PET/CT扫描数据，L1DFL在分割性能上优于传统损失函数，显示出在复杂病变检测中的潜力。

本研究提出了一种创新的SAAN学习框架，旨在解决少样本类别增量学习中因现有类别占据特征空间而导致的新类别学习困难。该框架通过分配专门子空间和利用样本不平衡，显著提升了分类效果，实验结果验证了其性能优势。

本文探讨了焦虑与语言之间的关系，提出了“担忧词”词汇库，验证了其与焦虑的高度相关性，并揭示了儿童获取焦虑词汇的速度。这一工具对焦虑研究的多个领域具有重要意义。