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关于帮助和指导视障人士的人工智能和基于视觉的方法的最新进展的调查
方法 % 至论文参考。到论文 SLAM 16.7 [ 19 , 26 , 29 , 38 , 40 ] 编码器/解码器 16.7 [ 22 , 28 , 40 , 46 , 48 ] RANSAC 16.7 [ 23 , 24 , 26 , 29 , 47 ] A* 16.7 [ 19 , 25 , 26 , 29 , 30 ] 卡尔曼滤波器 16.7 [ 23 , 25 , 26 , 30 , 39 ] YOLO 16.7 [ 32 , 33 , 35 , 42 , 45 ] VGG 13.3 [ 25 , 28 , 36 , 44 ] Inception 10 [ 37 – 39 ] 特定算法 20 [ 28 , 30 , 41 , 42 , 47 , 48 ]
在肠壁厚度的CT分析中增强精度
Khursheed Durrani 1，Seema Tabassum 2 1 1印度纳兰达·比哈尔（Nalanda Bihar）Pawapuri Bhagwan Mahavir医学科学学院放射学系副教授。2印度Darbhanga医学院Laharia Sarai解剖学系教授，印度Darbhanga Bihar。 摘要背景：可以通过分析衰减的变化并应用从钡研究中学到的形态学特征来检测肠壁异常。 这些衰减的变化可以归类为白色，灰色，水晕符号，脂肪光环标志和黑色。 目标：评估腹壁增厚的CT图像。 材料和方法：这项前瞻性研究涉及65例腹部CT报告，结肠壁增厚。 肠道，肠系膜和相关病理的临床表现的患者包括在研究中，并进行了多探测器CT扫描。 通过超声或CT的随访以及其他放射学和非放射学研究，手术和组织病理学证实了诊断。 结果：在研究中包括的65例患者中，有1例患有先天性病变，27例感染性和炎症性病变，3例缺血性肠病，31例患有肠道肿瘤病变，3例患有其他肠病。 在肠道病变的病例中，有3例病例显示出轻度（<1.5厘米）的肠壁增厚，表明结肠炎（感染性/炎症性肠病变）。 结论：对CT扫描的病变特征的仔细分析可以帮助缩小鉴别诊断。2印度Darbhanga医学院Laharia Sarai解剖学系教授，印度Darbhanga Bihar。摘要背景：可以通过分析衰减的变化并应用从钡研究中学到的形态学特征来检测肠壁异常。这些衰减的变化可以归类为白色，灰色，水晕符号，脂肪光环标志和黑色。目标：评估腹壁增厚的CT图像。材料和方法：这项前瞻性研究涉及65例腹部CT报告，结肠壁增厚。肠道，肠系膜和相关病理的临床表现的患者包括在研究中，并进行了多探测器CT扫描。通过超声或CT的随访以及其他放射学和非放射学研究，手术和组织病理学证实了诊断。结果：在研究中包括的65例患者中，有1例患有先天性病变，27例感染性和炎症性病变，3例缺血性肠病，31例患有肠道肿瘤病变，3例患有其他肠病。在肠道病变的病例中，有3例病例显示出轻度（<1.5厘米）的肠壁增厚，表明结肠炎（感染性/炎症性肠病变）。结论：对CT扫描的病变特征的仔细分析可以帮助缩小鉴别诊断。此外，33例表现出不对称的肠壁增厚，而34例显示局灶性肠壁增厚（<10 cm），8例显示节段肠壁增厚（> 10 cm）。因此，多探测器CT扫描是表征肠子条件的首选成像方式。
液体火箭发动机通道壁喷嘴制造技术进步
再生冷却或倾倒冷却喷嘴是热气体膨胀的关键部件，可实现液体火箭发动机系统的高温和性能。再生冷却通道壁喷嘴是整个推进行业使用的一种设计解决方案，是一种制造带有内部冷却液通道的喷嘴结构的简化方法。通道壁喷嘴 (CWN) 设计的规模和复杂性可能给制造带来挑战，从而延长交货时间并提高成本。其中一些挑战包括：1) 独特且耐高温的材料，2) 在制造和组装过程中对大型零件的严格公差以容纳高压推进剂，3) 薄壁特征以保持足够的壁温，以及 4) 独特的制造工艺操作和复杂的工具。美国国家航空航天局 (NASA) 和美国专业制造供应商正在完善现代制造技术，以降低复杂性并降低与通道壁喷嘴制造技术相关的成本。增材制造 (AM) 是正在评估的通道壁喷嘴关键技术进步之一。推进部件的增材制造大部分集中在激光粉末床熔合 (L-PBF) 上，但目前还无法将其规模化应用于大型喷嘴。NASA 正在开发用于喷嘴的定向能量沉积 (DED) 技术，包括基于电弧的沉积、吹粉沉积和激光丝直接封堵 (LWDC)。目前考虑采用不同的方法来制造喷嘴，并且每种 DED 工艺都提供独特的工艺步骤以实现快速制造。基于电弧和吹粉沉积的技术用于形成 CWN 衬套。正在展示各种材料，包括 Inconel 625、Haynes 230、JBK-75 和 NASA HR-1。吹粉 DED 工艺也正在展示如何在类似材料中通过一次操作形成整体通道喷嘴。LWDC 工艺是一种使用局部激光丝沉积技术封堵衬套内通道并形成结构夹套的方法。除了双金属收尾材料（C-18150 - SS347 和 C-18150 - Inconel 625）外，该工艺还使用了上述相同的材料。NASA 已完成对各种通道壁喷嘴制造技术的工艺开发、材料特性和热火测试。本出版物概述了正在评估的各种通道壁喷嘴制造工艺和材料，包括热火测试的结果。还讨论了与通道壁喷嘴制造相关的未来发展和技术重点领域。
经济型固定深度壁架（RB-WR 系列）
采用 16 号钢制成。圆孔 19 英寸安装导轨采用 16 号钢制成。包括十个 CLPKIT10-32-10 黑色机架螺钉，带垫圈和夹紧螺母。静态负载额定值高达 50 磅（22 千克）。采用 RAL9005 黑色粉末涂料完成。符合 Greenguard 室内空气质量指南。符合 GSA 计划购买的 TAA 标准。
量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析
（2）都柏林三一学院心理学学院（3）都柏林三一学院三一学院神经科学研究所（4）加利福尼亚大学伯克利分校的心理学系伯克利分校的抽象焦虑与额叶执行功能的缺陷有着牢固的联系。然而，尽管焦虑在学习任务方面的表现受损也与焦虑有关，但焦虑症中强化学习（RL）障碍的计算研究却产生了不同的结果。WM过程会导致与RL过程并行的学习行为，并调节有效的学习率随负载的函数。但是，WM过程通常没有在焦虑和RL的研究中进行建模。在当前的研究中，我们利用了一个实验范式（RLWM），该范式使用多个刺激集尺寸来操纵WM和RL过程在增强学习和保留任务中的相对贡献。使用交互式RL和WM过程的计算模型，我们研究了通过RL或WM中的缺陷来影响生理或认知焦虑症的个体差异。升高的生理学，但没有认知，焦虑评分与所有设置大小的学习和保留测试过程中的表现差异很强。在计算上，较高的生理焦虑评分与降低的学习率和WM衰减率提高显着相关。为了强调对WM对学习的贡献的重要性，我们考虑了在没有WM模块的情况下拟合RL模型的效果。在这里，我们发现，在考虑的10个仅RL模型中的9个中的9个中，至少将较高生理焦虑的学习绩效降低至至少部分错误地归因于随机决策噪声。这些发现揭示了在焦虑中学习的双重过程障碍，这与比认知焦虑表型更生理有关。更广泛地说，这项工作还表明，在研究与心理病理学相关的学习缺陷时，会计WM对RL的贡献的重要性。引言我们从世界经验中学习的能力是成功决策和最终生存的关键要素。以及精神病理学的其他方面，焦虑与学习障碍有关，包括学习较慢和表现降低（1）。增强学习模型（RL;（2）已成功地用于研究跨动物和人类学习的认知机制。将这项工作扩展到临床领域，RL模型已用于研究心理病理学对学习的影响（3）。在这里，关于确切的精确
LA2/ ... div>中孤立域壁的大磁力
的生成，操纵和磁性域壁的传感是效率旋转器件设计的基石。半金属是为此目的而适合的，因为从自旋纹理处的自旋积累可以预期大型低场磁力信号。在一半金属中，la 1-x Sr x Mno 3（LSMO）锰矿被认为是其坚固的半金属基态的有前途的候选者，居里温度高于室温（t c = 360 K，x = 1/3）和化学稳定性。然而，由于各种磁磁性源的纠缠，即自旋积累，各向异性磁化率和巨大的磁化率，由于报道的值的差异很大，在报告的值中却差异很大，并且在报道的值中存在巨大差异。在这项工作中，在LSMO横形纳米线中测量了域壁磁磁性，其单域壁在整个路径上成核。磁阻的值超过10％，起源于由于传导电子对域壁的自旋纹理的误差效应而引起的自旋积累。从根本上讲，该结果表明了旋转纹理的非绝热过程的重要性，尽管与锰矿的局部t 2g电子相连。这些大的磁化值值足够高，足以编码和读取未来的氧化物自旋传感器中的磁位。
电脑化认知训练是否可以改善轻度认知障碍老人的认知功能
摘要摘要形成临床提问，2050年1.32年将达到mci（MCI），被视为失智症的中间阶段的关键字、同义字、利用布林逻辑，以，以或作为交集、联集。透过，cochrane库，embase，cinahl以及以及以及等级。并采用2020版批判性评估技能计划，CASP RCT，SR清单为工具进行分析。三篇研究结果为工具进行分析。三篇研究结果，在给予电脑化认知训练后
为听障人士提供手势识别的人工智能生物传感系统
人工智能技术有潜力帮助聋哑人士交流。由于手势碎片化的复杂性和捕捉手势的不足，作者提出了一种基于 Deep SLR 的手语识别 (SLR) 系统和可穿戴表面肌电图 (sEMG) 生物传感设备，可将手语转换为印刷信息或语音，让人们更好地理解手语和手势。在前臂上安装了两个臂带，臂带上装有生物传感器和多通道 sEMG 传感器，可以很好地捕捉手臂和手指的动作。Deep SLR 在 Android 和 iOS 智能手机上进行了测试，并通过全面测试确定了它的实用性。Sign Speaker 在用智能手机和智能手表识别双手手势方面存在相当大的局限性。为了解决这些问题，本研究提出了一种新的实时端到端 SLR 方法。连续句子识别的平均单词错误率为 9.6%，检测信号并识别一个包含六个手势词的句子需要不到 0.9 秒的时间，证明了 Deep SLR 的识别能力。