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World File Search System初始训练
在人脑组织的逆粘弹性参数识别中使用基于 dropout 的主动学习和替代模型
逆向力学参数识别可以表征难以实现均匀变形状态的超软材料。但是，这通常需要很高的计算成本，而这主要取决于正向模型的复杂性。虽然有限元模型等模拟方法可以捕捉几乎任意的几何形状并实现相关的本构方程，但它们的计算成本也很高。机器学习模型（例如神经网络）在用作替代复杂高保真模型的替代模型时可以帮助缓解此问题。因此，在初始训练阶段之后，它们充当降阶模型，在此阶段它们学习高保真模型的输入和输出关系。由于需要进行模拟运行，因此生成所需的训练数据需要很高的计算成本。在这里，主动学习技术可以根据训练模型的估计获得准确度来选择“最有价值”的训练点。在这项工作中，我们提出了一个循环神经网络，它可以很好地近似粘弹性有限元模拟的输出，同时显著加快评估时间。此外，我们使用基于蒙特卡洛辍学的主动学习来识别信息量很大的训练数据。最后，我们通过识别人类脑组织的粘弹性材料参数来展示开发的管道的潜力。
使用混合深钢筋学习
摘要 - 在越野环境中旋转的未拧紧地面车辆（UGV）的准确路径跟踪面临着源于操作条件的多样性引起的挑战。用于Ackermann转导车辆的传统基于模型的控制器具有良好的（无防滑）路径跟踪的穿孔，但性能会以越来越不平坦的地形和更快的遍历速度下降。本文介绍了一种新颖的方法，一种混合深化增强学习（HDRL）控制器，利用了线性二次调节器（LQR）的优势和深钢筋学习（DRL）控制器，以增强Ackermann steceered ugvs的增强路径跟踪。DRL控制器主要弥补地形条件和未知车辆参数的不确定性，但训练在计算上可能很昂贵。LQR控制器在初始训练阶段指导DRL控制器，从而确保更稳定的性能并在早期迭代中获得更高的回报。这样做，这种混合方法提供了有望克服基于模型的控制器的局限性以及常规DRL方法的样本信息的局限性。在手稿中显示的初步结果显示了HDRL控制器的希望，表现出比无模型的DRL和常规反馈控制器更好的性能。
13.0 骨科 - 海军医学
航空医学问题：过度的脊柱后凸、脊柱侧凸、脊柱前凸或它们的组合可能会使椎间盘在弹射过程中承受过度的 Gz+ 负荷。Griffin 在一篇经典综述中发现，弹射座椅操作过程中脊柱骨折的发生率与弹射时的姿势有关。研究发现，当飞行员略微屈曲以启动摇摄手柄激活机制时，脊柱骨折发生率更高，而当他们使用允许诱导脊柱伸展的面部窗帘系统时，脊柱骨折发生率较低 [1]。因此，可以合理地假设，先前存在的脊柱畸形同样会使飞行员面临更大的风险。在狭窄的驾驶舱中长时间受限以及受到振动或过度 G 力时，有症状的情况可能会导致背痛。超过 30 度的异常脊柱弯曲会造成弹射损伤的风险。上半身的重心位于脊柱前方。每当沿脊柱轴施加负荷时（如弹射时），就会产生弯曲运动，这会增加压缩性骨折的可能性。虽然指定机组人员可以豁免，但考虑为申请人豁免几乎没有意义，因为初始训练将涉及弹射座椅飞机。脊柱侧弯在 30 度以下的情况下，长期结果非常有利，但 30 度以上则不确定。请注意，测量结果存在 3-5 度的误差
职位名称：年轻陆军田径官员、管理和……
职位描述：您是里尔大都市区或上法兰西大区的学生，并且您希望为保卫国家领土做出贡献并切实履行您的公民承诺。我们推荐您作为一名年轻军官来加强北方防御和安全区联合参谋部（EMIAZDS North）。这些工作人员驻扎在里尔，他们将帮助您在学习期间履行不同领域案件官员的职责。在本课程结束时，您将接受预备役参谋军官初始训练（FIOR-EM），这将使您获得少尉军衔。作为一名预备役军官，您将能够根据您的空闲时间和所接受的额外训练，晋升到 EMIAZDS Nord 或其他单位内的其他负责职位。通用课程：您的初始课程（第一年）将需要相当于 20 天的可用时间，分布在 2024 年 10 月 15 日至 2025 年 4 月 30 日之间。A 年：选拔和一般培训的一年（主要是夜校）。 A+ 年 1：选择专业和特定培训：规划、运营管理、物流和情报。 A+1 至 A+n 年：在 EMIAZDS Nord 的某个部门担任案件官员。条件：经文件验证并签署初步“承诺在预备役服役”合同后，获得候选人的军衔和已完成期间的报酬。申请文件的条件和组成： 学士学位，注册培训课程，至少提供学士学位（BAC+3） 2024 年 9 月 15 日前发送详细简历和求职信。 招聘人数：12
人工智能与心脏病专家：2020 年你需要了解的内容
我们生活在一个临床和生物数据空前丰富的时代，这些数据包括电子健康记录、可穿戴传感器、生物医学成像和多组学。收集这些数据的规模、复杂性和速度要求统计学和计算机科学采用创新方法，利用人工智能 (AI) 的快速发展，有效地识别疾病过程的可行见解。现在，研究人员和临床心脏病专家必须对人工智能的优势、应用和局限性有基本的了解。在这种情况下，人工智能是指一组计算概念，可以概括为机器概括学习的能力，以便有效地自主完成复杂任务。机器学习 (ML) 通过使用算法来提高任务性能，而无需明确编程来实现这一点，并且可以大致分为监督方法和无监督方法。在监督学习中，成对的输入和输出变量之间的映射经过迭代优化，以用于回归和分类任务。在无监督学习中，只有输入数据可用，并且使用算法来查找固有的聚类或关联。近年来，机器学习已由深度学习 (DL) 主导，这是一种使用多层神经网络逐步获得复杂数据更抽象表示的方法。图 1 提供了 AI 领域的高级示意图。DL 算法由三种类型的层组成：输入层、隐藏层和输出层。网络架构和初始训练变量（超参数）是预先确定的。每个神经元都有一个激活函数，它定义给定集合的输出
基于深度学习的二维椭圆框区域脑肿瘤分割可行性研究
摘要：在大多数基于深度学习的脑肿瘤分割方法中，训练深度网络需要带注释的肿瘤区域。然而，准确的肿瘤注释对医务人员提出了很高的要求。本研究的目的是利用肿瘤周围的椭圆框区域训练深度分割网络。在所提出的方法中，深度网络通过使用大量未注释的肿瘤图像（其中肿瘤和背景周围有前景（FG）和背景（BG）椭圆框区域）以及少量带有注释肿瘤的患者（<20）来训练。训练首先在未注释的 MRI 上的两个椭圆框上进行初始训练，然后在少量带注释的 MRI 上进行细化训练。我们使用多流 U-Net 进行实验，它是传统 U-Net 的扩展。这使得能够使用来自多模态（例如 T1、T1ce、T2 和 FLAIR）MRI 的互补信息。为了验证所提方法的可行性，在两个胶质瘤数据集上进行了分割实验与评估，并将在测试集上的分割性能与在相同网络但完全由带注释的MRI图像训练的分割性能进行比较。实验表明，所提方法在测试集上获得了良好的肿瘤分割结果，其中在MICCAI BraTS'17和US数据集上肿瘤区域的dice得分为（0.8407，0.9104），肿瘤区域的分割准确率分别为（83.88%，88.47%）。与使用所有带注释的肿瘤训练的网络的分割结果相比，所提方法在MICCAI和US测试集上的分割性能下降分别为（0.0594，0.0159）和（8.78%，2.61%），但下降幅度相对较小。我们的案例研究表明，使用椭圆框区域代替所有注释的肿瘤来训练网络进行分割是可行的，并且可以被视为一种替代方案，这是在节省医学专家注释肿瘤的时间和分割性能的轻微下降之间的权衡。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
13.0 骨科 - 海军医学
CD 是 是 是 是 是 是 是 NCD 否 +/- +/- +/- +/- +/- WR 否 +/- +/- +/- +/- +/- +/- WNR 否 +/- +/- +/- +/- +/- +/- LBFS N/A 否 否 否 否 否 否 否 例外 无 LIMDU/PEB 如果已经举行了 LIMDU/PEB，则在董事会召开时应提交 Grounding PE 和 AMS。此委员会的结果必须包含在豁免包中。成员没有资格获得豁免，直到董事会将其送回全职值班。关键是 是：1) 胸椎或腰椎侧弯超过 20 度；2) 胸椎后凸超过 40 度； 3) 腰椎前凸 > 50 度（申请人）和 > 55 度（指定人员） (所有测量均以 Cobb 角表示) +/- 取决于是否满足所列要求，可能会或可能不会建议豁免（“逐案”处理）航空医学问题：过度的脊柱后凸、脊柱侧凸、脊柱前凸或它们的组合可能会使椎间盘在弹射过程中承受过度的 Gz+ 负荷。在 Griffin 的经典评论中，发现弹射座椅操作期间脊柱骨折的发生率与弹射时的姿势有关。当飞行员轻微屈曲以启动摇杆激活机制时，脊柱骨折发生的频率更高，但当他们使用允许诱导脊柱伸展的面部窗帘系统时，脊柱骨折发生的频率较低 [1]。因此，可以合理地假设，预先存在的脊柱畸形同样会使飞行员面临更大的风险。症状可能导致长时间在狭窄的驾驶舱内受到限制以及受到振动或过大 G 力时出现背痛。超过 30 度的异常脊柱弯曲会造成弹射伤害的风险。上半身的重心位于脊柱前方。每当沿脊柱轴施加负荷时，例如在弹射时，就会产生弯曲运动，这会增加压缩性骨折的可能性。虽然指定机组人员可以豁免，但考虑为申请人豁免意义不大，因为初始训练将涉及弹射座椅飞机。脊柱侧弯不超过 30 度的长期结果非常有利，但超过 30 度的长期结果不确定。请注意，Cobb 方法测量结果存在 3-5 度的误差。豁免：如果胸椎或腰椎侧弯（Cobb 方法测量结果）超过 20 度，则申请人将失去资格，且不予豁免，但根据指定人员的具体情况，最多可豁免 30 度。胸椎后凸超过 40 度属于 CD，但可以
预备役军人的初步军事准备
预备役人员的初始军事准备 1. 一般要点 预备役人员初始军事阶段 (PMIR) 是增加由民间社会志愿者组成的作战预备役人员数量的一部分。 PMIR 应该能够帮助空军实现其预备役人员的招募目标。同时，还必须满足年轻新兵的期望。为此，除了关系层面之外，我们还追求基础军事训练的实用性。接待单位内部设立赞助，方便青年志愿者融入。 PMIR 可让候选人在活动期间：• 了解公民身份以及国防的挑战和使命； • 获得空军普通兵种的基本军事技能； • 获得一级公民预防与救援证书（PSC1）。多项选择测试和对已获得知识的检查使您能够验证和确认您的知识。它们是获得证书、证明和证明的条件，用于验证预备役人员初始军事准备的每个阶段。 2. 在罗莫朗丁第 273 空中支队进行的预备役初始军事训练 (PMIR) 年龄在 16 岁至 30 岁之间的年轻志愿者参加为期 12 天的国防启动和改进军事训练 (PMIP-DN)。通过这些初步测试的人可以自愿参加预备役初始军事训练（FMIR）继续接受训练。您在参加本课程的第一天必须年满 17 岁，并签署为期一年的预备役承诺 (ESR) 合同。新的周期包括额外5天的军事训练，以及20天的部队适应阶段。 3. 预备役人员初始军事阶段的组成 初始军事准备包括两个阶段： 1. 启蒙和提高军事阶段（PMIP-DN），其组成为： o 国防军事启蒙阶段（PMI-DN）。这7天期间会进行一系列的测试。获得 PMIP-DN 参与证书即证明其成功，并且是继续接受培训的条件。或国防高级军事训练期（PMP-DN）。这 5 天的培训将以一系列测试结束。获得 PMIP-DN 参与证书即表示成功，并允许进入预备役初始军事训练 (FMIR)。这两个时期是连续发生的，在二月份学校假期的两周内，他们作为寄宿学校学生，没有工资。 2. 预备役初始训练 (FMIR)： • 要完成本课程，您必须在课程第一天年满 17 岁，并签署合同