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根据《通用数据保护法规》(GDPR),该数据处理协议(DPA)确定了Teltonika,数据处理器及其客户之间充当数据控制器之间的义务。DPA概述了Teltonika在遵守GDPR法规的同时如何处理客户数据。这包括有关数据可以处理的数据的详细信息,到位的安全措施以及有关其数据的客户权利。

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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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