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2021年6月上午11:00通过视频会议，以查看当前的大流行（Covid-19）情况。在审查期间出席了TPCODL的高级官员。

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建议引用：Hermann, Erik (2021)：拟人化的人工智能、依恋和消费者行为，营销快报，ISSN 1573-059X，Springer US，纽约，第 33 卷，Iss。1，第 157-162 页，https://doi.org/10.1007/s11002-021-09587-3
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引用 (APA) de Metz, J., Thoral, P. J., Chorus, C. G., Elbers, P. W. G., & van den Bogaard, B. (2021)。行为人工智能技术用于 COVID-19 重症监护分诊决策：使隐含变得明确。重症监护医学，47(11)，1327-1328。 https://doi.org/10.1007/s00134-021-06453-8
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已发布版本的引用 (APA)：Piri, R., Edenbrandt, L., Larsson, M., Enqvist, O., Nøddeskou-Fink, A. H., Gerke, O., & Høilund-Carlsen, P. F. (2022)。18F-氟化钠 PET/CT 扫描中的主动脉壁分割：基于人工智能与手动分割的头对头比较。《核心脏病学杂志》：美国核心脏病学会官方出版物，29(4)，2001-2010。 https://doi.org/10.1007/s12350-021-02649-z
2025 年

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遗嘱工作表 杰克逊堡法律援助办公室 (803) 751-4287 请确保完整准确地填写此工作表，然后交回法律援助办公室。在整个工作表中，您都是“立遗嘱人”。开始前请完整阅读：此工作表用于准备您的遗嘱、医疗保健授权书、生前遗嘱以及持久或生效的授权书。咨询律师时，请携带已填妥的工作表。请注意，这是一份“简单遗嘱”工作表；它不涵盖复杂的遗产和税务规划。如果您认为您的遗产价值超过 5,000,000 美元，包括人寿保险、个人和不动产以及投资，请告知您的律师，因为可能需要缴纳遗产税。还请注意，有些人的问题很复杂，可能需要本办公室无法提供的帮助。如果是这样，您的法律援助律师可能能够帮助您找到您所在地区的民事遗产规划专家。  遗嘱是一份法律文件，您可以在其中指示死后要执行的事情。例如，您可以指示资产（金钱和财产）的分配，并为您的孩子选择监护人。您还可以指定您的受益人和遗产的执行人/个人代表。您可以表达您对葬礼安排的愿望。遗嘱在您去世后不可撤销，但您可以在死前撤销
2023 年

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肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
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