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| Name | Current message text |
|---|---|
| h English (en) | The next stage gives us a more sophisticated way of determining where boundaries lie between cell branches. This is known as “affinity graph labeling.” The affinity graph considers all the material in a given segment and makes decisions about where the boundaries lie between objects. The AI will look at each voxel, or “volume pixel” (imagine a 3D pixel), and determine the probability that it belongs to the same object as it’s neighbors. By determining the “affinity” any given voxel has with all adjacent voxels, the AI can begin to group objects and separate them from one another. |
| h Spanish (es) | La siguiente etapa nos brinda una forma más sofisticada de determinar dónde se encuentran los límites entre las ramas de las células. Esto se conoce como "etiquetado de gráfico de afinidad". El gráfico de afinidad considera todo el material en un segmento dado y toma decisiones sobre dónde se encuentran los límites entre los objetos. La IA examinará cada vóxel o "píxel de volumen" (imagine un píxel 3D) y determinará la probabilidad de que pertenezca al mismo objeto que sus vecinos. Al determinar la "afinidad" que cualquier voxel dado tiene con todos los voxels adyacentes, la IA puede comenzar a agrupar objetos y separarlos entre sí. |
| h Korean (ko) | 다음 단계는 우리에게 세포 가지들 사이 어디에 경계가 놓여있는지를 결정하는 좀더 정교한 방법을 제공합니다. 이 과정은 “연관성 그래프 라벨링”이라 알려져 있습니다. 연관성 그래프는 주어진 분절 내의 모든 재료를 고려하며 대상들 사이 어디에 경계선이 놓이는 지를 결정합니다. 인공지능은 각각의 voxel(volume pixel, 3D 픽셀을 상상하시면 됩니다)을 살피고 그것이 같은 대상에 속할 확률과 이웃들에 속할 확률을 결정합니다. 어떤 주어진 하나의 voxel이, 모든 인접한 voxel들에 대해 갖는 “연관성”을 결정함으로써, 인공지능은 물체들을 그룹화하고 서로 구분해 놓기 시작할 수 있습니다. |
