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AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
有关糖尿病周围神经病的筛查，诊断和管理的专家意见：一种多学科方法
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病（DPN）的概念，临床和治疗方面的当前知识，并提供指导文件，以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素，强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN，并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop，并排除其他详细的神经疗法，以排除AIRIPATH的NEUROP，并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前，DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制（主要用于1型糖尿病）和多因素干预措施（主要针对2型糖尿病）表示，但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸（ALA）似乎是一条重要的第一线发病机理，因为它是一种直接和间接的抗氧化剂，可与直接针对活性氧的策略一起使用，并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力，以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距，需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计，健壮，多中心临床试验，以通过简单有效的算法促进DPN的诊断，并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。
Bhubaneswar的全印度医学科学研究所b''
1月13日。 2025年。 空气，布巴内斯瓦。 Mahd的DDA。 dda或该代表。 行政官。 2019。1月13日。 2025年。空气，布巴内斯瓦。Mahd的DDA。 dda或该代表。 行政官。 2019。Mahd的DDA。dda或该代表。行政官。2019。2019。
非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）多学科护理团队（MDT）
对于诊断为NMSC的患者，例如BCC和CSCC，他们的病例可能需要特定的医疗专业知识，具体取决于癌症的位置，大小和阶段。如果案例已提高，则可能需要各种专业的不同医疗保健专业人员来管理患者疾病。
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物质学科1/2025 < / div>
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数据科学和人文学科如何互相告知？
Tu Bui, Daniel Cooper, John Collomosse, Mark Bell, Alex Green, John Sheridan, Jez Higgins, Arindra Das, Jared Keller, Olivier Thereaux, Alan Brown, in ARCHANGEL: Tamper-proofing Video Archives using Temporal Content Hashes on the Blockchain (2019) Cornell University, Computer Vision and Pattern Recognition [online]
MindBridge：跨学科大脑解码框架
脑解码是神经科学的一个关键领域，旨在从获取的脑信号中重建刺激，主要利用功能性磁共振成像（fMRI）。目前，脑解码局限于每个受试者每个模型的范式，这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战：1）由于大脑大小的差异，不同受试者的输入维度存在固有的差异性；2）独特的内在神经模式，影响不同个体感知和处理感官信息的方式；3）现实世界场景中新受试者的数据可用性有限，阻碍了解码模型的性能。在本文中，我们提出了一种新方法 MindBridge，它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式，能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是，通过循环重新