有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是维的，而图像只具有维信息，从维到维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；我们知道，进行边缘检测有两种方法：一阶导数的极值、阶导数的过零点。从这篇博客开始，会陆续介绍几种经典的边缘检测算子。拉普拉斯算子，阶微分线性算子，与一阶微分相比，阶微分的边缘定位能力更强，锐化效果更好。使用阶微分算子的基本方法是定义一种阶微分的离散形式，然后根据这个形式生成一个滤波模板，与图像卷积。

准确率在95%以上，top5的准确率在98%以上。下面的视频在cpu i5下的计算时间，检测一张图片大概在8秒左右，在GPU gtx1080ti下的检测时间大概在40毫秒左右。

此外，临床实践中还发现改变、组织学类型等因素也可能会影响PD-L1表达。总之，PD-L1表达的时空异质性较大，受多种自身因素和外在变化的影响。所有影响免疫组化结果的因素均可以影响PD-L1检测结果。样本固定时间不足或过长会导致组织中抗原自溶或丢失，从而影响PD-L1表达结果。因此，在检测过程中做好阳性对照和阴性对照是很必要的。目前PD-L1检测中，扁桃体和胎盘组织可分别作为阴性和阳性对照。和浅表上皮细胞无染色。免疫组化指标的判读具有一定主观性，导致结果有所偏差，因此一定要加强标准的建立与人员的培训，尽量减少主观因素带来的误差。PD-L1表达判读涉及到多个方面，如细胞、免疫细胞、细胞数量、阳性强度以及数量等。

免疫疗法针对的就是免疫逃逸。大家都知道人体有免疫系统。在这些情况下，使用免疫组织化学（IHC）检测PD-L1的表达。

ControlFlag的无监督模式识别方法使它可以在本质上学习适应开发者的风格。在要评估的控制工具的有限输入信息中，ControlFlag可以识别编程语言中的各种样式，不受代码使用的编程语言限制。第，ControlFlag检测bug的功能集成了机器学习、形式化方法、编程语言、编译器和计算机系统。据悉，ControlFlag通过一个称为异常检测的功能来进行bug检测，通过学习经验证的例子来检测正常的编程模式，并找出代码中可能导致bug的异常。该工具将学会识别和标记这些风格选择，并根据其见解进行自动的错误识别和建议解决方案，以便ControlFlag能够尽可能地避免将两个开发团队之间的风格差异视为代码错误。