【ITF战报】突尼斯15K女单首轮：
荀方颖7-5/6-1 Mikhailova
女双
单渝/Peretti6-2/7-6 Pratt/Araujo
25K男双首轮：
李喆/高鑫6-3/6-0 Sawroop/Tsarapkin
唐锦鹏/Bird2-6/5-7 Shah/Bhatinagar
15K 男双首轮：
布云朝克特/王傲然 6-3/6-3 Brigda/Vincentis
崔杰/Dubinin 1-6/2-6Ocera/Bersciani
荀方颖7-5/6-1 Mikhailova
女双
单渝/Peretti6-2/7-6 Pratt/Araujo
25K男双首轮：
李喆/高鑫6-3/6-0 Sawroop/Tsarapkin
唐锦鹏/Bird2-6/5-7 Shah/Bhatinagar
15K 男双首轮：
布云朝克特/王傲然 6-3/6-3 Brigda/Vincentis
崔杰/Dubinin 1-6/2-6Ocera/Bersciani
#FORREC执行副总裁安东尼先生即将退休#来自加拿大多伦多的体验设计公司FORREC宣布其执行副总裁Anthony M. Van Dam先生（后文称“安东尼”）即将在公司工作34年之后退休，自2022年10月1日起生效。
安东尼是世界旅行家、路边小吃摊的鉴赏家、景观设计师、关系建设者和高级管理人员，他1988年从多伦多都市大学（曾用名“瑞尔森大学”）毕业，获得景观设计文凭后，作为初级设计师开始了他在FORREC的职业生涯。加入公司后他迅速晋升，任期包括25年的股东、20年的董事会成员和10年的全球业务发展总负责。到2019年之前，安东尼也一直是亚太主题娱乐协会(TEA)的董事会成员。
30多年来，安东尼以其战略性的思维和强大的领导能力，为公司持续开发市场，维护FORREC最重要的品牌合作伙伴以及国际客户的关系。他在为FORREC打开中国市场方面发挥了重要作用，并持续将该地区培育成FORREC最强大、最重要的市场之一。
自2016年以来，安东尼一直担任FORREC上海代表处的首席代表。据悉，新首席代表将由FORREC副总裁Steve Shah先生担任。
安东尼是世界旅行家、路边小吃摊的鉴赏家、景观设计师、关系建设者和高级管理人员，他1988年从多伦多都市大学（曾用名“瑞尔森大学”）毕业，获得景观设计文凭后，作为初级设计师开始了他在FORREC的职业生涯。加入公司后他迅速晋升，任期包括25年的股东、20年的董事会成员和10年的全球业务发展总负责。到2019年之前，安东尼也一直是亚太主题娱乐协会(TEA)的董事会成员。
30多年来，安东尼以其战略性的思维和强大的领导能力，为公司持续开发市场，维护FORREC最重要的品牌合作伙伴以及国际客户的关系。他在为FORREC打开中国市场方面发挥了重要作用，并持续将该地区培育成FORREC最强大、最重要的市场之一。
自2016年以来，安东尼一直担任FORREC上海代表处的首席代表。据悉，新首席代表将由FORREC副总裁Steve Shah先生担任。
#GAN##综述#
Combating COVID-19 using Generative Adversarial Networks and Artificial Intelligence for Medical Images: A Scoping Review
本篇论文全面研究了 GANs 在解决 COVID-19 数据稀缺和诊断相关挑战方面的作用。是第一个总结不同的 GANs 方法和 COVID-19 的肺部图像数据集的综述。它试图回答与 GANs 的应用、流行的 GAN 架构、经常使用的图像模式和源代码的可用性有关的问题。
本篇综述包括 57 项全文研究，这些研究报告了在 COVID-19 肺部图像数据中使用 GANs 的不同应用。大多数研究（n=42）将 GANs 用于数据增强，以提高人工智能技术在 COVID-19 诊断中的性能。GANs 的其他流行应用是肺部分割和肺部图像的超分辨率。cycleGAN 和 conditional GAN 是最常用的架构，分别用于9 项研究。29 项研究使用胸部X射线图像，21 项研究使用 CT 图像来训练GANs。对于大多数研究（n=47），实验是使用公开的数据进行的，并报告了结果。只有两项研究报告了放射科医生/临床医生对结果的二次评估。
研究表明，GANs 在解决 COVID-19 的肺部图像的数据稀缺性挑战方面有很大的潜力。用 GANs 合成的数据有助于改善用于诊断 COVID-19 的卷积神经网络（CNN）模型的训练。此外，GANs 还有助于通过图像的超分辨率和分割来提高CNNs 的性能。这篇综述还确定了基于GANs的方法在临床应用中潜在转化的关键限制。
作者 | Hazrat Ali, Zubair Shah
单位 | College of Science and Engineering Hamad Bin Khalifa University
论文 | https://t.cn/A6XxDo5M
Combating COVID-19 using Generative Adversarial Networks and Artificial Intelligence for Medical Images: A Scoping Review
本篇论文全面研究了 GANs 在解决 COVID-19 数据稀缺和诊断相关挑战方面的作用。是第一个总结不同的 GANs 方法和 COVID-19 的肺部图像数据集的综述。它试图回答与 GANs 的应用、流行的 GAN 架构、经常使用的图像模式和源代码的可用性有关的问题。
本篇综述包括 57 项全文研究，这些研究报告了在 COVID-19 肺部图像数据中使用 GANs 的不同应用。大多数研究（n=42）将 GANs 用于数据增强，以提高人工智能技术在 COVID-19 诊断中的性能。GANs 的其他流行应用是肺部分割和肺部图像的超分辨率。cycleGAN 和 conditional GAN 是最常用的架构，分别用于9 项研究。29 项研究使用胸部X射线图像，21 项研究使用 CT 图像来训练GANs。对于大多数研究（n=47），实验是使用公开的数据进行的，并报告了结果。只有两项研究报告了放射科医生/临床医生对结果的二次评估。
研究表明，GANs 在解决 COVID-19 的肺部图像的数据稀缺性挑战方面有很大的潜力。用 GANs 合成的数据有助于改善用于诊断 COVID-19 的卷积神经网络（CNN）模型的训练。此外，GANs 还有助于通过图像的超分辨率和分割来提高CNNs 的性能。这篇综述还确定了基于GANs的方法在临床应用中潜在转化的关键限制。
作者 | Hazrat Ali, Zubair Shah
单位 | College of Science and Engineering Hamad Bin Khalifa University
论文 | https://t.cn/A6XxDo5M
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