ACER 能源监管合作机构 ASIDI 平均系统中断持续时间指数 CAIDI 客户平均中断持续时间指数 CBA 成本效益分析 CE 欧洲大陆 CHP 热电联产 DORA 数字化运营弹性法案 DRR 减少灾害风险 DSO 配电系统运营商 ENTSOE 欧洲电力输电系统运营商网络 ENTSOG 欧洲天然气输电系统运营商网络 ERCOT 德克萨斯州电力可靠性委员会 FERC 联邦能源管理委员会 FSRU 浮式储存和再气化装置 GWh 千兆瓦时 IPCC 政府间气候变化专门委员会 JRC 联合研究中心 KV 千瓦 LNG 液化天然气 MS 成员国 NDP 网络发展计划 NECP 国家能源与气候计划 NERC 北美电力可靠性公司 NIS 2 网络和信息系统指令 PP 计划和方案 RES 可再生能源 SAIDI 系统平均中断持续时间指数 SAIFI 系统平均中断频率指数 SEA 战略环境评估SoS 供电安全 TEN-E 泛欧能源监管网络 TSO 输电系统运营商 TYNDP 十年发展计划 VoLL 损失负荷值
访问和使用高质量,完整数据对于AI性能,准确性和可靠性至关重要。17在澳大利亚,包括正式立法和政策在内的数据法规通常被视为数据共享的障碍。澳大利亚统计局LED人士综合数据资产(PLIDA)和澳大利亚卫生与福利研究所LED国家健康数据中心(NHDH)是可用健康数据资产的示例。这些数据资产可以洞悉澳大利亚卫生局势和卫生的社会决定因素,并在司法管辖区进行协作努力,以改善数据可访问性和共享。学者和行业是AI健康数据的主要用户,但是学者可能会有机会通过2022年的数据可用性和透明度法来促进健康数据。
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载,并根据适用于其他已发布材料(LAA)的条款和条件提供,如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
对于医学图像分割,想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练,那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何?这种设置,即具有临床潜力的通用跨模态分割,比其他相关设置(例如域自适应)更具挑战性。为了实现这一目标,我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型,该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言,给定一个源域,旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化,我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后,为了充分利用这两种类型的增强,我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后,我们提出了一种基于风格的选择方案,在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集(即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集)上进行的大量实验表明,我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
现代医疗机构正在经历快速而根本的变化。医生,技术人员和其他医生的需求比以往任何时候都更高,并难以维持相同的护理水平 - 同时同时实施了新的临床和数据存储技术。医疗保健设施越来越复杂,那是在Covid-19迫使他们实施社会疏远和占用限制之前。
铁是一种丰富的化学元素,自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨,是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹,使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件,但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长,人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的,是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低,这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测,[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系:P∼φm,其中 P 是关注的属性,m 是缩放指数。重要的是,高度多孔的大型结构(φ<0.20)通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上,实验和计算研究表明,当材料的相对密度接近其渗透阈值时,只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
免疫细胞功能,增加肿瘤对免疫治疗的敏感性(6,7)。小分子抑制剂利用其免疫调节特性,可以优化治疗结果,改善患者反应,为推进癌症治疗提供新的机会(8)。在癌症免疫治疗中,使用小分子抑制剂作为佐剂的概念涉及利用这些药物的免疫调节作用来增强免疫治疗的有效性。例如,小分子抑制剂可以调节肿瘤微环境,增强免疫细胞功能,增加肿瘤对免疫治疗的敏感性,并获得更好的治疗结果(9-11)。在癌症治疗中使用小分子抑制剂作为佐剂是一个快速发展和扩大的领域。通过研究小分子抑制剂如何与免疫疗法相互作用,优化治疗方案,预测患者对治疗的反应,可以为未来的癌症治疗提供更多的机会和改进。在这篇综合评论中,我们深入探讨了小分子抑制剂作为癌症免疫治疗辅助剂的不断发展的作用,探索了它们的作用机制、临床应用以及改善治疗结果的潜力。
然而,一个限制是,AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此,世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架,世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而,这一领域在不久的将来仍将不断发展(1,6)。近年来,AR和虚拟现实(VR)在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中,从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样,
已知由形成 J 聚集体的有机染料组成的超分子组装体表现出窄带光致发光,半峰全宽约为 ≈ 9 nm (260 cm − 1 )。然而,这些高色纯度发射体的应用受到菁 J 聚集体相当低的光致发光量子产率的阻碍,即使在溶液中形成也是如此。本文证明了菁 J 聚集体在室温下在水和烷基胺的混合溶液中可以达到高一个数量级的光致发光量子产率(从 5% 增加到 60%)。通过时间分辨的光致发光研究,显示了由于非辐射过程的抑制导致激子寿命的增加。小角度中子散射研究表明了这种高发射性 J 聚集体的形成必要条件:存在用于 J 聚集体组装的尖锐水/胺界面以及纳米级水和胺域共存以分别限制 J 聚集体尺寸和溶解单体。
