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机器学习在区分神经胶质瘤和原发性神经胶质瘤中的应用...
缩写：AI = 人工智能；AUC = 受试者工作特征曲线下面积；CNN = 卷积神经网络；ML = 机器学习；PCNSL = 原发性中枢神经系统淋巴瘤；PRISMA = 系统评价和荟萃分析的首选报告项目；PROBAST = 预测模型研究偏倚风险评估工具；TRIPOD = 个体预后或诊断的多变量预测模型的透明报告 胶质瘤是中枢神经系统最常见的原发性恶性肿瘤。1 胶质瘤的一个重要的鉴别诊断是原发性中枢神经系统淋巴瘤 (PCNSL)，这是一种较少见但恶性程度极高的肿瘤。2 正确区分这些肿瘤实体对临床医生来说是一项重要的挑战，因为 2021 年 7 月 26 日收到；2022 年 1 月 31 日修订后接受。
Diamond IO：晶格的不可区分性混淆的简单结构
难以区分的混淆（IO）已经取得了显着的理论进步，但是由于其高复杂性和效率低下，它仍然不切实际。最近的IO方案中的一种常见瓶颈是依赖自动化技术从功能加密（Fe）到IO中的依赖，该技术需要递归地调用每个输入位的Fe加密算法，这是为实用IO方案的重要障碍。在这项工作中，我们提出了钻石IO，这是一种新的基于晶格的IO结构，它用轻量级的矩阵操作代替了昂贵的递归加密过程。我们的构造在学习中被证明是安全的（LWE）和回避的LWE假设，以及我们在伪甲骨文模型中的新假设（All-Product LWE）。通过利用Agrawal等人引入的伪随机功能的Fe方案。（eprint'24）在非黑色盒子中，我们消除了对先前的Fe-io bootstrapping技术的依赖，从而显着降低了复杂性。剩下的挑战是将我们的新假设减少到LWE等标准的标准，进一步促进了实用和合理的IO构造的目标。
在MRI上区分Sacroiliisis特征中机器学习算法的性能：系统评价
抽象目标总结了机器学习算法在MRI上区分Sacroiliis tartim the Sacroiliis tartim的证据，并将其与人类医师的准确性进行比较。Medline，Embase，Cihnal，Web of Science，IEEE，美国风湿病学院和欧洲风湿病学协会摘要档案库的欧洲学院搜索了2008年至2023年6月4日之间发表的研究。两位作者独立筛选并提取了变量，结果是使用表和森林图提出的。结果从2381中选择了十项研究。超过一半的研究使用了深度学习模型，使用脊椎关节炎国际社会s骨炎标准作为基础真理，并手动提取了感兴趣的区域。所有研究都报告了曲线下的面积为性能指数，范围从0.76到0.99。敏感性和特异性是最常见的指数，灵敏度范围从0.56到1.00，特异性范围为0.67至1.00；这些结果与放射科医生的灵敏度为0.67-1.00，在同一队列中的特异性为0.78-1.00。由于样本量较小或过度拟合问题，超过一半的研究表明，质量评估的分析领域的偏差风险很高。结论机器学习算法在区分Sacroiliitis特征MRI中的性能由于研究与小样本量之间的高异质性，过度拟合和个人研究报告不足的问题而异。需要进一步设计和透明的研究。
使用结构MRI区分常见的PSP表型：一项机器学习研究
摘要。包括Yolov4和Yolov5在内的Yolo系列对象检测算法在各种医学诊断任务中表现出卓越的表现，在某些情况下超过了人类的能力。但是，他们的黑盒性质限制了他们在需要模型决策的信任和解释性的医学应用中的采用。为了解决这个问题，已经以热图的形式提出了对AI模型的视觉解释，该模型突出了输入区域中最大程度贡献特定决策的输入区域。基于梯度的方法，例如Grad-CAM [1]和非基于梯度的方法，例如EIGEN-CAM [2]，适用于Yolo模型，不需要新的层实现。本文评估了Grad-CAM和EIGEN-CAM在Vindrcxr胸部X射线异常检测数据集上的性能[3]，并讨论了这些方法的局限性，以向数据科学家解释模型决策。
公 告第190 昜 - 令和6年6月18日
2024 年 6 月 18 日 — 规格（零件编号）数量质量分类制造商。交货地点。交货日期。描述。G-24-024A-108B-KE-0844。外盖。22 件。采购项目清单 | 采购项目。根据。清单。OEPR3 第二补给站 R7.6.27。
日本航空自卫队第二基地采购部授权支出和负担官
2024 年 6 月 18 日 — 规格（零件编号）。|G-24-024A-108B-JE-0854。TOR LI。INDICA 根据采购项目清单。采购项目。数量质量类别制造商。F.交货地点。交货日期。备注。根据清单。89305。98897。第二供应...
日本航空自卫队第二基地采购部授权支出和负担官
2024 年 6 月 18 日 — 规格（零件编号）数量质量分类制造商。交货地点。交货日期。描述。G-24-024A-108B-KE-0845。车轮，采购项目清单。采购项目。涡轮。根据。清单。F OEPR3 第二补给站 R7.12.15。
抗可区分性的紧密界限和纯量子状态的循环集
测量结果可以解释为排除其中之一| ψi⟩状态。例如，如果发生结果，那么我们可以肯定地知道|没有测量ψi。在[1]中引入了抗可区分性的概念，其中被称为peierls不兼容。抗可区分性后来被用作PBR定理证明的关键部分[4]；对量子力学基础具有重要意义的结果，更具体地说明了人们如何解释量子状态的现实。抗可区分性也称为明确的量子状态排除[5]。量子状态排除的设置（有时称为无错误的量子状态消除）也发现了量子通信的效用[6，7，8]
公 告第 216 号 - 公令 - 令和6年6月26日
2024 年 6 月 26 日 — 产品名称规格（零件编号）。G-24-024A-108B-JE-1034。线束采购项目清单。F. 数量质量分类制造商。采购项目。交货地点。交货日期。描述。06848 第二补给站 R8.10.15。适用规格。和...
通信技术 - 防卫省/自卫队
根据使用目的分为五个领域（领域）（1）GMR（地面移动无线电）（2）AMF（机载、海事和固定站）（3）HMS（手持式、背负式和小型式） ) ) (4) MIDS（多功能信息分发系统） (5) NED（网络企业域）