1,shift-and-stitch:设原图与FCN所得输出图之间的降采样因子是f,那么对于原图的每个f*f的区域(不重叠),“shift the input x pixels to the right and y pixels down for ever我们证明了一个没有进一步的机制的由端对端，像素到像素训练的完全卷积网络(FCN)超过了现有的最先进的语义分割技术。据我们所知，这是第一个从(2)有监督的预训练，端对端地训练FCN(1)用
FCN 英文全称Food Chemical News 中文解释食品化学新闻缩写分类生物科学，bw漂亮女人bw西印度群岛航空公司L亮度ok好的ICCC国际配位化学大会CCSS催化与表面科学中心NICFCN是一种端到端的语义分割模型，主要创新点如下：全卷积化(Fully Convolutional):用于解决逐像素(pixel-wise)的预测问题。通过将基础网络(例如VGG)最后面几个全连接层换成卷积层，可
FCN并不能单纯算作一种模型，可以算作是一种策略，最重要的就是拿卷积层代替分类模型的全连接层，所以才叫做全卷积神经网络，还有其他的一些细节后面会讲。FCN是论文Fully Convolution5.分子及基因学机制：Han等推测FCN与血管变异基因相关的单核昔酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)可能有关，如亚甲基四氢叶酸还原酶、胸苷酸合酶增强
ˋ﹏ˊ 1.shift and stitch:设原图与FCN所得输出图之间的降采样因子是f,那么对于原图的每个f*f的区域(不重叠),“shift the input x pixels to the right and y pixels 本文是第一个，端到端，像素到像素训练全卷积网络(FCN),1)用于像素预测；2)使用监督预训练，以前的工作是没有经过有监督的预训练的小型网络。本文的模型将在分类方面取得的成功转化
(#｀′)凸 (SXD是作者孙和平-徐建桥-Ducarne姓名缩写),数值结果说明三组实验模型振幅因子间的差异小于0.1%,与文献[9]基于VLBI数据获得的理论模型间的比较，两者差异最大的概念：指血浆中甘露糖结合凝集素(MBL)或纤维胶原素(ficosin,FCN)等直接识别病原体表面糖结构，依次活化MASP、C4、C2、C3,形成与经典途径中相同的C3转化酶和C5转化酶的级联酶促反应过
