目的 小型数据集和非结构化电子病历 (EMR) 阻碍了数据科学方法对儿童阑尾炎进行个性化管理。基于大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 聊天机器人可以构造自由文本 EMR 数据。在这里,我们比较了 ChatGPT-4 和人工数据收集器之间的数据提取质量。方法 为了训练 AI 模型对儿童阑尾炎进行术前分级,几名数据收集者(医学生和研究助理)从 2014 年至 2021 年期间因急性阑尾炎接受手术的 2100 名儿童中提取了详细的术前和手术数据。收集者接受了培训并根据令人满意的 Kappa 分数获得了该任务的认证。ChatGPT-4 被提示使用设定的变量和编码选项从数据集中的 103 个随机匿名超声和手术记录中构造自由文本,并从手术报告中估计儿童阑尾炎等级 (PAG)。然后,一名儿科医生裁定所有数据,找出每种方法中的错误。结果 在至少有一个字段不一致的 44 份超声报告(42.7%)和 32 份手术报告(31.1%)中,98% 的错误发生在手动数据提取中。29 名患者(28.2%)的 PAG 被手动错误分配,3 名患者(2.9%)的 PAG 被 ChatGPT-4 错误分配。在整个数据集中,使用人工智能聊天机器人能够避免 59.2% 的记录(包括报告和提取的数据)中的错误分类,速度比手动快约 100 倍。结论人工智能聊天机器人在超声和手术报告的准确性方面明显优于手动数据提取,并且正确分配了 PAG 分数。虽然需要更广泛的验证和
区域(对应于 MS 晶体管)电子密度从反转开始并经历耗尽,当它到达轻掺杂区域时,电子密度变为反转。因此,A-SC 上的电子密度行为(从反转到耗尽再回到反转)发生在每个晶体管上,而 GC 发生在整个器件长度上。这解释了 A-SC 器件上的凸起如此突出的原因。
摘要:胶质瘤是最常见的脑肿瘤类型,其等级影响其治疗政策和预后。因此,人们已经研究了基于人工智能的肿瘤分级方法。然而,在大多数研究中,都进行了二维(2D)分析和手动肿瘤区域提取。此外,使用医学图像的深度学习研究在收集图像数据和准备硬件方面遇到困难,从而阻碍了其广泛使用。因此,我们开发了一个 3D 卷积神经网络 (3D CNN) 流水线,通过使用 NVIDIA 提供的预训练 Clara 分割模型和我们原始的分类模型,实现全自动胶质瘤分级系统。在该方法中,使用 Clara 分割模型提取脑肿瘤区域,并将使用该提取区域创建的感兴趣体积 (VOI) 分配给分级 3D CNN 并分类为 II、III 或 IV 级。通过使用 46 个区域进行评估,所有肿瘤的分级准确率为 91.3%,与使用多序列的方法相当。提出的流水线方案可以通过结合预训练的 3D CNN 和我们原来的 3D CNN 在单个序列中创建全自动胶质瘤分级流水线。
梨是最广泛消耗的水果之一,它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷,例如黑点和小斑点,是梨质量的关键指标,但由于视觉特征的相似性,检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects,这是一个自我结构的数据集,包含六个类别的13,915张图像,其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器,Yolor,Yolov5,Yolov5,Yolov6,Yolov7,Yolov7,Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性,还包括了三个高级非Yolo对象检测模型,T-DETR,RT-DERTV2和D-FINE。通过实验,发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20%,而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力,可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的,这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究,而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。
由于其高功率密度、环境友好、卓越的充放电能力、长循环寿命和安全性,纳米材料成为最有希望的储能候选材料之一。[4,5] 将纳米材料加工成具有高电导率和良好机械稳定性的独立薄膜对超级电容器具有重要意义。要为高性能超级电容器选择合适的纳米材料,必须考虑卓越的表面特性、固有的高强度和电导率。[6,7] 在寻找能够提供所有这些特性的替代品的过程中,最近发现的二维材料 MXene 显示出巨大的潜力。MXenes 是二维家族中的一种新型候选材料(MXenes 描述为 M n + 1 X n T x ,其中 M、X 和 T x 通常代表早期过渡金属、C 或 N,以及吸附的表面功能团如 OH、 O 和 F,其中 n = 1、2 或 3)。 [8] 2D 过渡金属碳化物和氮化物 MXene(包括 Ti3C2Tx、Mo2CTx 和 V4C3Tx)具有高金属电导率、优异的循环稳定性和丰富的表面化学基团,是超级电容器的优良电极材料。[9] 通过真空辅助过滤制备 MXene 独立膜是实现这些特性的最佳选择。[10] 例如,卷曲的 Ti3C2Tx 薄膜表现出 150 000 S m−1 的高电导率和重量电容
癌症是对人类健康和生命的威胁。尽管以前以化学药物治疗为中心,但癌症治疗已进入了精确的靶向治疗时代。有针对性的治疗需要精确的指导,从而选择性地杀死癌细胞,从而减少对健康组织的损害。因此,探索肿瘤治疗的潜在靶标的需求至关重要。依赖细胞周期蛋白的激酶调节亚基1B(CKS1B)是保守的细胞周期蛋白激酶亚基1(CKS1)蛋白家族的成员,在细胞循环中起着至关重要的作用。大量研究表明,CKS1B与许多人类癌症的发病机理有关,并且与耐药性密切相关。在这里,我们描述了当前对CKS1B细胞功能及其潜在机制的理解,总结了CKS1B作为癌症治疗靶点的最新研究,并讨论CKS1B作为治疗靶点的潜力。
目前,尚无统一、标准化且可重复的痤疮严重程度分级系统。痤疮通常按类型(粉刺性/丘疹性、脓疱性/结节性囊性)和/或严重程度(轻度/中度/中度严重/极重度)进行分类。皮肤病变可描述为炎症性或非炎症性(Dellavalle & Howland,2017 年)。痤疮分级可能涉及病变计数和摄影方法。已经开发了许多定性和定量工具。然而,对于确切的分级标准缺乏共识,这妨碍了评估治疗和结果的随机对照临床试验的开展和比较(Moradi Tuchayi 等人,2015 年)。
I.引言介绍水果分级系统项目为理解其目的和范围奠定了基础。在这个项目中,我们旨在根据各种参数(例如大小,颜色,重量和质量)开发一种综合系统来对水果进行分级。该系统将旨在满足需要有效,准确的方法来评估出售或分配水果质量的水果生产商,分销商和零售商的需求。为了实现这一目标,我们选择利用前端和后端技术的组合。对于前端,我们将使用HTML,CSS和JavaScript来创建一个用户友好的接口,允许用户无缝与系统进行交互。前端将负责显示信息,收集用户输入并提供对分级过程的反馈。在后端,我们将使用Python烧瓶作为网络框架来处理服务器端逻辑和与前端的通信。烧瓶为构建Web应用程序提供了一个轻巧,灵活的框架,使其成为我们项目的理想选择。此外,我们将利用MySQL作为数据库管理系统来存储和管理与水果,评分标准和用户信息有关的数据。MySQL为数据存储和检索提供了可靠的功能,从而确保了我们系统的可扩展性和可靠性。总体而言,水果分级系统项目旨在通过利用现代网络技术和数据库管理系统来简化分级水果的过程。通过提供用户友好的接口和鲁棒的后端功能,我们寻求
1计算模块结果1 1.1术语和定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.1评估组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.2模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2计算数值分级模块的模块结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2.1常规方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2.2通过/失败,必须通过评估组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2.3示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2.4封盖和其他修正案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.3通过/失败分级模块的模块结果计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3.1常规方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3.2示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6