XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System外部测试
乌克兰标准化外部测试倡议 (USETI ...
以下是向乌克兰教育质量评估中心 (UCEQA) 和乌克兰教育和科学部 (MOES) 提出的关于进一步发展外部标准化测试作为大学录取工具的建议。建议由乌克兰标准化外部测试计划 (USETI) 提出，该计划是千年挑战公司乌克兰门槛国家计划 (MCC-TCP) 的一个组成部分，并得到了美国国际开发署 (USAID) 的支持。MCC-TCP 是一个基于美国和乌克兰政府双边协议的计划。在本 SOAG 中，乌克兰政府将高等教育中的腐败，尤其是录取过程中的腐败，视为发展社会透明实践的一个特殊障碍。SOAG 中概述的预期成果包括：制定立法以确保测试流程、测试地点的安全、对所有申请高等教育机构 (HEI) 的人进行普查测试以及确定及格分数。USETI 作为一个项目，由 6 个特定组成部分组成，旨在实现以下成果：测试开发 测试安全 制度化测试的立法基础 公众意识 考试准备材料和访问 大学招生改革 以下路线图建议根据上面列出的 USETI 的 6 个组成部分在乌克兰开展外部测试。本路线图是 USETI 顾问和工作人员从项目开始到 2009 年 8 月所做的观察和建议的产物。截至 2009 年 9 月，在编制本路线图的同时，MOES 和 UCEQA 都考虑了过去提出的建议，其中一些建议已纳入 2010 年测试计划。
塑料隔膜截止阀 GEMÜ C50/C51/C57 iComLine
纯度、质量、安全 为保证最高纯度，所有高纯度产品均在洁净室条件下制造、清洁、组装和包装。GEMÜ 产品接受持续质量管理。为此，所有流程均受到持续监控。内部测试还辅以外部测试机构的测试。
克兰菲尔德大学 中天泰飞机...
摘要................................................................................................................ i 致谢...................................................................................................................iii 图表列表..............................................................................................................vii 表格列表..............................................................................................................vii 公式列表......................................................................................................vii 缩写列表......................................................................................................viii 1 引言......................................................................................................................... 1 1.1 研究目标....................................................................................... 1 1.2 诊断、预后和健康管理（DPHM）背景 2 1.3 方法论.................................................................................... 3 2 文献综述.................................................................................................... 5 2.1 健康管理的历史和趋势 ........................................................................ 5 2.1.1 从外部测试到内置测试（BIT）........................................................ 5 2.1.2 可测试性是一门独立的学科........................................................ 6 2.1.3 综合诊断的提出和发展................................................................ 6
NHR 9300 高压电池测试系统数据表
9300 的性能受到持续监控。测量模糊性、低于/超出范围的情况、散热器温度限制和电网频率限制等项目会向控制设备触发适当的警告消息。每个测试仪都提供可编程跳闸限制，以连续检查操作员请求的设置（图 5）；可连接到外部测试装置的联锁输入；紧急手动开关；以及远程断电输入。当检测到跳闸限制、联锁或紧急断电时，测试仪会停止电流并遵循内部断电序列，包括打开接触器并将其自身与 UUT 隔离。
1混合激光粉末床融合添加剂...
图3：（a）这项工作中使用的四分之一波谐振器（QWR）。象限已被切除，以确保内部清晰度。零件的三个内部特征以降序的重要性顺序：红色中心销（CP），蓝色短板（SP）和紫色外导体（OC）。绿色外部测试表面（TS）对RF性能没有影响，并且用于表面纹理参考测量值。（b）对数尺度上磁场分布的COMSOL模拟，表明65％的电磁能集中在中心销（CP）周围。因此，CP的物理特性（表面表面和几何形状）对于QWR的功能性能至关重要[25]。所示的所有维度均以毫米为单位。
使用基于 U-Net 的深度卷积神经网络自动分割 MRI 图像上的颅咽管瘤
摘要 目的 开发一种基于U-Net的颅咽管瘤自动分割深度学习模型。方法 本研究纳入264例确诊为颅咽管瘤的患者。收集、注释治疗前的MRI图像，并将其作为基本事实来学习和评估深度学习模型。来自其他机构的38名患者用于独立的外部测试。提出的分割模型基于U-Net架构构建。计算每例的骰子相似系数（DSC）、95%百分位数（95HD）的Hausdorff距离、Jaccard值、真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。使用单因素方差分析来探讨模型性能是否与肿瘤的放射学特征有关。结果所提出的模型在分割方面表现出良好的性能，平均 DSC 为 0.840、Jaccard 为 0.734、TPR 为 0.820、FPR 为 0.000、95HD 为 3.669 毫米。它在独立的外部测试集中表现良好，平均 DSC 为 0.816、Jaccard 为 0.704、TPR 为 0.765、FPR 为 0.000、95HD 为 4.201 毫米。此外，单因素方差分析表明，该性能与放射学特征无统计学相关性，包括主要成分（p = 0.370）、分叶形状（p = 0.353）、受压或封闭的 ICA（p = 0.809）和海绵窦侵犯（p = 0.283）。结论 提出的深度学习模型在颅咽管瘤自动分割方面表现出良好的效果。要点 • 基于 U-Net 的分割模型在颅咽管瘤分割中表现出良好的性能。 • 无论颅咽管瘤的放射学特征如何，提出的模型都表现出良好的性能。 • 该模型在从另一个中心获得的独立外部数据集中实现了可行性。
基于放射组学的脑转移瘤患者术后立体定向放射治疗局部控制率预测
摘要背景。手术切除是治疗大型或有症状的脑转移瘤 (BM) 患者的标准方法。尽管辅助立体定向放射治疗后局部控制得到改善，但局部失败 (LF) 的风险仍然存在。因此，我们旨在开发并外部验证一种基于治疗前放射组学的预测工具，以识别高 LF 风险的患者。方法。数据来自 BM 切除腔立体定向放射治疗多中心分析 (AURORA) 回顾性研究（训练队列：来自 2 个中心的 253 名患者；外部测试队列：来自 5 个中心的 99 名患者）。从增强 BM（T1-CE MRI 序列）和周围水肿（T2-FLAIR 序列）中提取放射组学特征。比较了不同的放射组学和临床特征组合。最终模型在整个训练队列上进行训练，使用先前通过内部 5 倍交叉验证确定的最佳参数集，并在外部测试集上进行测试。结果。使用放射学和临床特征组合训练的弹性网络回归模型在外部测试中表现最佳，一致性指数 (CI) 为 0.77，优于任何临床模型（最佳 CI：0.70）。该模型在 Kaplan-Meier 分析中有效地根据 LF 风险对患者进行分层（P < .001），并显示出增量的净临床效益。在 24 个月时，我们发现低风险组和高风险组分别有 9% 和 74% 出现 LF。结论。临床和放射学特征的组合比单独的任何临床特征集更能预测无 LF。LF 高风险患者可能会受益于更严格的随访程序或强化治疗。
深层网络，用于自动分割和定量CT
方法：培训数据集是从合作医院（医院A）回顾性收集的3,000张图像，并通过密集的U-NET框架进行了细分。三位经验丰富的放射科医生通过将像素标记为出血区域来确定地面真相。我们利用了骰子和类内相关系数（ICC）来测试地面真相的可靠性。此外，测试数据集由医院A的211张图像（内部测试）和另一家医院（医院B）的86个ICH图像（外部测试）组成。在这项研究中，我们选择了散点图，ICC和Pearson相关系数（PCC），以评估深层框架的性能。此外，为了验证深框架的有效性，我们对深模型和ABC/2方法之间的出血体积估计进行了比较分析。
系统的文献综述和荟萃分析
文献中已经报道了用于胶质瘤自动分割的机器学习算法（MLA）的抽象目标。对不同肿瘤特征的自动分割可能会增加诊断检查和治疗计划的价值。这项研究的目的是提供不同MLA方法的概述和荟萃分析。方法对描述神经胶质瘤分割的合格研究进行了系统的文献综述和荟萃分析。对性能的荟萃分析是对两个汇总结果的骰子相似性系数（DSC）得分进行的，即两个亚组（即高级和低级神经胶质瘤）。这项研究在开始之前在Prospero注册（CRD42020191033）。文献搜索后的结果（n = 734），系统文献综述中包括42项研究。十项研究有资格纳入荟萃分析。总体而言，来自纳入研究的MLA的总体DSC得分为0.84（95％CI：0.82 - 0.86）。此外，分别观察到高级和低级神经胶质瘤的自动胶质瘤分割的DSC得分为0.83（95％CI：0.80 - 0.87）和0.82（95％CI：0.78 - 0.87）。但是，在纳入的研究之间，异质性高得多，并且观察到出版偏见。结论MLA促进神经胶质瘤的自动分割表现出良好的准确性，这对于未来神经放射学方面非常有希望。但是，在实际实施之前，尚未克服一些障碍。在报告MLA时遵循质量准则至关重要，其中包括对外部测试集的验证。关键点•来自纳入研究的MLA的总体DSC得分为0.84（95％CI：0.82 - 0.86），表明表现良好。•在比较高级神经胶质瘤和低级神经胶质瘤的分割结果时，MLA性能是可比的。•对于使用MLA的将来的研究，至关重要的是，在报告MLA时遵循质量指南，其中包括对外部测试集的验证。