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Titlebook: Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen; Technologien, Produk Mario A. Pfannstiel,Kristin Kassel,Christoph Rasch Book 20

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樓主: T-cell
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發(fā)表于 2025-3-28 16:58:10 | 只看該作者
,Diffusionshindernisse bei der Einführung des Gesamtbudgets in der Psychiatrie als innovativen Ansaten Erfordernissen der Gesundheitsversorgung hinterher. Eine wesentliche Hürde sind in Deutschland die Vielfalt der Finanzierungstr?ger und eine Institutionszentriertheit des Versorgungssystems anstelle einer Patientenzentriertheit. Das Regionale Psychiatriebudget bzw. ein Gesamtbudget im Rahmen von
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發(fā)表于 2025-3-28 21:20:18 | 只看該作者
Einordnung und Entwicklung von Produktdienstleistungssystemen im Innovationsmanagement,ll, für Kunden interessant und damit auch wirtschaftlich erfolgreich sind. Sie gewinnen mehr und mehr an Bedeutung, da ihre praktischen Vorzüge die Kundenakzeptanz und die Kundenzufriedenheit erh?hen und sie bei der t?glichen Anwendung Bequemlichkeit, Flexibilit?t und einfache Bedienbarkeit vermitte
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發(fā)表于 2025-3-29 01:28:50 | 只看該作者
,Gesundheitszentren als innovative L?sung der absehbaren Versorgungskrise im l?ndlichen Raum,elassenen Versorgung, den Abbau wohnortnaher station?rer Versorgungsstrukturen und die Feminisierung der Medizin. Die ?u?eren Einflüsse bedingen den Wandel der ambulanten Versorgung in Richtung angepasster, innovativer und nachhaltiger Strukturen, die eine gute medizinische Versorgung gew?hrleisten
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發(fā)表于 2025-3-29 03:42:22 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 10:37:15 | 只看該作者
nt. To evaluate the integrated CAD system for detection, segmentation, and classification, the publicly available and annotated INbreast database is used over fivefold cross-validation tests. The evaluation results of the YOLO-based detection achieved detection accuracy of 97.27%, Matthews’s correla
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發(fā)表于 2025-3-29 11:51:06 | 只看該作者
Thorsten Knape,Peter Hufnagl,Christoph Raschent. To evaluate the integrated CAD system for detection, segmentation, and classification, the publicly available and annotated INbreast database is used over fivefold cross-validation tests. The evaluation results of the YOLO-based detection achieved detection accuracy of 97.27%, Matthews’s correla
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發(fā)表于 2025-3-29 19:11:52 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 22:23:54 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 03:22:05 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 04:14:41 | 只看該作者
Waldemar Pelzmber of voxels queried by AL until the model generates accurate segmentation for that subject, and (2) using AL to build a universal model generalizable to all images in a given data set. In both scenarios, FI-based AL improved performance after labeling a small percentage (less than 0.05%) of voxel
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