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萨福克发送当地伙伴关系优先行动计划
此优先行动计划特别关注于2023年11月进行的检查的优先行动和通过区域确定的改进领域。这些行动将构成萨福克发送战略和相关行动计划的一部分，其中包括一系列更广泛的发展，以支持我们的愿景和野心。独立于该地区发送检查，正在制定萨福克发送策略，以取代2021 - 23年的先前策略。制定新发送策略2024-28的时间表已提出，以更好地与制定此优先行动计划的制定。在2024年3月7日提交优先行动计划的提交点上，围绕新的萨福克发送策略的联合制作将达到确定需要完成的工作的阶段，包括在未来18个月内设定特定和可衡量的目标。在2024年3月剩余时间内进一步的共同制作将需要更详细地建立如何完成。咨询父母/护理人员和年轻人的反馈已确定了新的发送策略的4个优先事项。
胎儿脑部 MRI 的回顾性运动估计
自 20 世纪 80 年代以来，磁共振成像 (MRI) 就已用于研究发育中的胎儿大脑。然而，运动 (母亲和胎儿的) 一直是一个真正的挑战，限制了所获取图像的探索能力。在产前成像中，大脑的完整图像实际上是一堆 2D 切片。这些采集通常沿空间的三个轴进行，以便为放射科医生提供大脑的 3D“视觉”。切片的采集时间通常足够短 (少于 1 秒) 以“冻结”运动。因此，受试者的运动主要会引起几何失真伪影，即 2D 切片的堆叠不能直接反映大脑的 3D 几何形状。因此，有必要回顾性地估计运动以重建胎儿大脑的 3D 图像 [1]。胎儿数据重建的主要方法称为“切片到体积配准”的 SVR，该方法基于两个步骤：估计相对运动，然后融合数据 [2–4]。在产前成像的情况下，配准问题属于 2D-3D 类型，即我们必须估计切片和参考体积之间的运动。此参考体积也是我们想要重建的图像，因此是未知的。从对参考体积的首次估计，通过最小化当前切片和参考体积之间的对齐标准来估计每个切片的对齐。然后根据为每个切片估计的变换集重新计算后者。重建体积的质量在很大程度上取决于切片配准的质量。该过程以迭代方式重复，直到算法收敛。为了使这些方法对受试者的运动更具鲁棒性，已经开发了深度学习方法 [5,6]。然而，基于迭代重建的方法对于分析临床常规获取的大型图像数据库仍然不够稳健。因此，有必要检测出未对准的切片，以便不将它们包括在重建步骤中[7,8]或减少它们对重建的影响[9]。为了解决这个问题，一种解决方案是通过使用正交切片的交点并将它们的对应关系强加到 3D 交点 [10]，将切片的运动校正与重建步骤完全分开。这种方法可以独立解决切片运动校正和 3D 体积重建的问题。在本文中，我们开发了一种使用机器学习方法来估计与未对准切片检测相关的切片运动的方法。所提出的方法称为 ROSI，即“基于正交切片交点的配准”。对合成和真实数据进行的评估表明，与 SVR 方法相比，所提出的方法更有吸引力。
大脑可以表示为双曲几何吗？
具有 3-D 双曲空间 H 3 。当 h eff = nh 0 时，任何携带暗物质的系统的磁体 (MB) 都提供了任何系统的表示（反之亦然）。MB 能否提供这种表示，作为因果菱形 (cd) 的 3-D 双曲面的镶嵌，定义为 M 4 的未来和过去定向光锥的交点？由 SL (2, Z) 的子群或其用代数整数替换 Z 的泛化标记的镶嵌点将由其统计特性决定。H 3 处神经元磁像的位置将定义 H 3 的镶嵌。镶嵌可以映射到庞加莱盘的模拟 - 庞加莱球 - 表示为未来光锥的 t = T 快照（t 是线性闵可夫斯基时间）。t = T 之后，神经元系统的大小不会改变。镶嵌可以将认知表征定义为一组离散的时空点，其坐标为可分配给表示 MB 的时空表面的有理数的某种扩展。有人可能会认为 MB 具有更自然的圆柱对称性而不是球对称性，因此也可以考虑在 E 1 × H 2 处使用圆柱表示
应用STPA进行自动驾驶的安全分析
在自动驾驶汽车迅速前进的领域中，确保安全性和功能至关重要。自动驾驶汽车的功能数量每天都在增加，将技术推向了更新的高度。这些系统一直依赖于环境的启示和使用复杂的传感器，以导航和与环境进行交互。但是，这种情况意识的需求引发了新的安全问题，要求重新评估常规方法。尽管系统没有任何故障，但由于功能不足或不可预见的滥用，它仍然可能表现出危险行为，也称为预期功能的安全性（SOTIF）。本文采用了基于系统理论的新型安全分析工具STPA方法，作为试点研究，以了解该方法在解决这些新兴安全问题方面的有效性。该方法应用于未信号的4腿交点与混合流量的情况下，其中自动级别4车辆正在左转。分析被缩小为关注功能不足，特别是关于感知，该方法由该方法产生相应的因果因素。该研究的结果证明了该方法是系统地识别功能不足和规范差距所导致的因素，即使在复杂且具有挑战性的环境中也是如此。
通过二进制代码框嵌入在有向图中的传递性和循环性建模
对有针对性表示的有向图建模是在图形结构数据上执行机器学习的基本要求。几何嵌入模型（例如双曲线，锥体和盒子嵌入）在此任务中出色，表现出有针对性图的有用的电感偏差。然而，对包含周期和某些传递性元素的定向图进行建模，这是现实世界中常见的两种属性，这是具有挑战性的。框嵌入可以被认为是将图表示作为某些学到的超图上的交点，具有自然的感应性偏置，以建模传递性，但是（正如我们证明的）无法对周期进行建模。为此，我们提出了二进制代码框嵌入，其中博学的二进制代码选择了一个相交的图表。我们探索了几种变体，包括全局二元代码（相当于交叉点的联合）和每个vertex二进制代码（允许更大的灵活性）以及正则化方法。理论和经验结果表明，所提出的模型不仅保留了有用的传递性电感偏见，而且还具有足够的代表能力来模拟任意图，包括带有周期的图形。
交通运输中的全球定位系统...
全球定位系统，由 24 颗绕地球运行的卫星及其在地球上的相应接收器组成的全球卫星导航系统，它为全球提供了确定位置、速度和时间的实用且经济实惠的方法。卫星在距地面约 12,000 英里处绕地球运行，每 24 小时绕地球运行两次。GPS 卫星不断向地面接收器发送包含卫星位置数据和准确时间的数字无线电信号。卫星配备了精确到十亿分之一秒的原子钟。根据这些信息，接收器知道信号到达地面接收器需要多长时间。由于每个信号都以光速传播，接收器接收信号的时间越长，卫星距离就越远。通过了解卫星的距离，接收器就知道它位于以卫星为中心的假想球体表面的某个位置。通过使用三颗卫星，GPS 可以根据三个球体的交点计算接收机的经度和纬度。通过使用四颗卫星，GPS 还可以确定高度。GPS 由美国国防部 (DOD) 开发和运营。它最初被称为 NAVSTAR（带定时和测距的导航系统）。在民用之前，GPS 用于为军事提供全天候的导航能力
体育锻炼和健康杂志 - 人动力学
了解健康不平等对于改善社会正义至关重要。交叉性是指研究多种社会分类的交集的理论框架，这些框架会产生独特的经验和相关的社会不平等。目前，体育活动领域的大多数交叉研究具有定性设计。因此，需要定量的交叉研究。该评论旨在探索阻碍交叉定量研究的主要障碍，并为克服体育活动研究中的这些障碍提供建议。在评论中，我们讨论了缺乏大规模和多样化数据集的可访问性，以及次优的社会分类和与交叉性相关的问题可能导致该领域的交叉量化研究的稀缺性。为了促进交叉定量分析，我们主张制作大规模数据集，以用于交点二次分析，不同的采样，标准化的问题和类别，与交叉性相关，促进包容性的研究设计和方法，以及使用相同的每个子组经验的适当问题和社交分类。通过解决这些挑战，研究人员可能会获得对健康差异的新见解，从而使体育活动研究更具包容性，并为更公平的健康成果做出贡献。
从护理实践到投机性小插图 - 机器人良好的机器人的考虑
护理部门已成为开发机器人技术的测试床之一，这些测试床已承诺减轻人口老龄化和劳动力短缺的问题。尽管有这些承诺，但这种技术的实际应用已得到有限的成功。除了技术局限性外，其他挑战以我们处理这些技术的方式存在。对护理部门的发展至关重要的是了解环境的复杂性，各种参与者的需求和目标，以及它们如何在社会遗产上造成。本文介绍了一项在价值敏感设计和投机设计的交点上进行的研究，以了解这些敏感性。基于访谈（n = 6）和卡片讲习班（n = 6）的数据，从护理人员和奥地利的移动护理和护理家庭环境中的居民中，我们开发了五个主题，这些主题捕获了构建的现状实践，并理解了基于信任的日常工作，对不同的参与者的谈判，情感和互惠的培训，情感和互惠的护理，照料工作，以及护理人员的互动，和物质自我锻炼。随后，我们创建了六个投机性小插图，它们用作修辞手段，以强调任何进入并重塑现有护理实践和关系的技术干预措施所产生的紧张局势。我们认为，我们的方法可以支持机器人设计师从前设计和开发开始研究的特定环境中的价值和紧张局势。
关于小儿种群骨密度，微体系结构和强度的高分辨率外周定量计算机断层扫描评估的建议
2D数字乳房摄影中微钙化（MC）的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。
优化术中AI：对Yolov8的评估，以实时识别机器人和腹腔镜仪器。
对手术仪器的准确识别对于术中人工智能（AI）系统的发展至关重要。在这项研究中，我们评估了Yolov8模型在识别机器人辅助腹部手术中的机器人和腹腔镜仪器方面的功效。具体来说，我们评估了其检测，分类和分段七种不同类型的手术工具的能力。从四个公共和私人来源编辑了一个多样化的数据集，其中包括代表各种手术环境和工具的7,400帧和17,175个注释。yolov8进行了训练和测试，用于二进制检测的平均平均精度为0.77，多仪器分类的平均精度为0.72。最佳性能。该模型还显示出极好的分割精度，达到0.91的平均骰子得分，平均交点为0.86，单极弯曲的剪刀得出最高的精度。值得注意的是，与腹腔镜工具相比，Yolov8对机器人仪器表现出了出色的识别性能，这可能归因于训练集中机器人仪器的更大表示。此外，该模型的快速推理速度为每帧1.12毫秒，突出了其对实时临床应用的适用性。这些发现证实了Yolov8使用全面的多源数据集对精确有效识别手术工具的潜力。