形狀匹配方法研究與展望_第1頁(yè)
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經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等。然而，深度學(xué)習(xí)方法需要絡(luò)(GAN)等，以提高形狀匹配的性能。例如，可以通過GAN生成與其他模態(tài)的信息(如點(diǎn)云、三維模型等)融入形狀匹配過程中，以提基于文獻(xiàn)綜述，本文從以下幾個(gè)方面構(gòu)建人與組織匹配的理論框其中，組織文化對(duì)人與組織的匹配程度影響最為顯著,其次是領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)價(jià)方法，以提高鈦鎳形狀記憶合金醫(yī)療器械的質(zhì)量和安全性。同時(shí)，進(jìn)一步探討的問題包括：1)如何更加準(zhǔn)確地在體外實(shí)驗(yàn)中模擬體內(nèi)環(huán)境，提高評(píng)價(jià)方法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性；2)如何更好地將先進(jìn)的材料科中，以推動(dòng)評(píng)價(jià)方法的不斷進(jìn)步；3)如何建立更加全面和規(guī)范的評(píng)

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