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World File Search System平均偏差
持续更新的数字高程模型 (CUDEM) 以支持沿海洪水建模
摘要：美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 国家环境信息中心 (NCEI) 生成从本地到全球范围的数字高程模型 (DEM)。总的来说，这些 DEM 对于确定沿海洪水的时间和范围以及改善社区准备、事件预报和预警系统至关重要。我们在 NCEI 启动了一个综合框架，即持续更新 DEM (CUDEM) 计划，其中包含无缝裸地、地形测深和测深 DEM，涵盖整个美国 (U.S.) 大西洋和墨西哥湾沿岸、夏威夷、美国领土和美国太平洋沿岸的部分地区。CUDEM 是目前公共领域中分辨率最高的整个美国大西洋和墨西哥湾沿岸的无缝描绘；沿海地形测深 DEM 的空间分辨率为 1/9 弧秒（~3 米），而离岸测深 DEM 则粗化为 1/3 弧秒（~10 米）。我们使用 NASA 的先进地形激光测高系统 (ATLAS) 仪器（该仪器安装在冰、云和陆地高程卫星 2 (ICESat-2) 观测站上）独立验证了 CUDEM 的陆地部分，并计算出相应的垂直平均偏差误差为 0.12 米 ± 0.75 米（一个标准差），总体 RMSE 为 0.76 米。我们使用免费开源软件 (FOSS) 通过标准化流程生成 CUDEM，并提供对我们代码存储库的开放访问。CUDEM 框架由系统化的平铺地理范围、空间分辨率以及水平和垂直基准组成，以便使用新的数据集合快速更新目标区域，尤其是风暴和海啸事件后。CUDEM 框架还能够将本地规模 DEM 中采集的高分辨率数据集合快速整合到 NOAA NCEI 的区域和全球 DEM 套件中。未来的研究工作将侧重于生成其他数据产品，例如空间明确的垂直误差估计和形态变化计算，以增强 CUDEM 计划的实用性和科学效益。
使用该段的任何模型
上下文。恒星磁盘截断（也称为星系边缘）是银河大小的关键指标，由气体密度阈值的恒星形成的径向位置确定。该阈值本质上标志着星系中发光物质的边界。准确测量数百万星系的星系大小对于理解在宇宙时间内推动星系演变的物理过程至关重要。目标。我们旨在探索段的任何模型（SAM）的潜力，即设计用于图像分割的基础模型，以自动识别星系图像中的磁盘截断。通过欧几里得广泛的调查，我们的目标是提供大量的数据集，我们的目标是评估SAM以完全自动化的方式测量星系大小的能力。方法。SAM被应用于1,047个磁盘样星系的标记数据集，其中M ∗> 10 10m⊙在红移至z〜1时，来自哈勃太空望远镜（HST）烛台。我们分别使用F160W（H -band），F125W（J -band）和F814W + F606W（I -Band + v -band）HST HST HST滤镜来创建复合RGB图像“欧盟化” HST Galaxy图像。使用这些处理的图像作为SAM的输入，我们在输入数据的不同配置下检索了每个星系图像的各种截断掩码。结果。我们发现了由SAM确定的星系大小与手动测量的星系大小之间的一致性（即，通过在星系光谱中使用恒星磁盘边缘的径向位置），平均偏差约为3％。当排除问题案例时，此错误将减少到约1％。结论。我们的结果突出了SAM以自动化方式在大型数据集上检测磁盘截断和测量星系尺寸的强大潜力。SAM表现良好，而无需大量图像预处理，标记为截断的训练数据集（仅用于验证），微调或其他特定于域特异性适应（例如传输学习）。
原创研究通过深度学习 AI 对恶性胸膜间皮瘤进行全自动体积测量：验证并与修改后的 RECIST 反应标准进行比较
摘要背景在恶性胸膜间皮瘤 (MPM) 中，复杂的肿瘤形态导致放射学反应评估不一致。有前景的体积方法需要自动化才能实用。为此，我们开发了一个全自动卷积神经网络 (CNN)，进行了盲法验证，并比较了 CNN 和人类对化疗患者的反应分类和生存预测。方法在一项多中心回顾性队列研究中；183 个 CT 数据集被分为训练和内部验证（123 个数据集（80 个完全注释）；108 名患者；1 个中心）和外部验证（60 个数据集（全部完全注释）；30 名患者；3 个中心）。使用详细的手动注释来训练使用二维 U-Net 架构的 CNN。使用相关性、Bland-Altman 和 Dice 一致性来评估 CNN 性能。体积反应/进展定义为≤30%/≥20% 的变化，并通过 Cohen 的 kappa 与修改后的实体肿瘤反应评估标准 (mRECIST) 进行比较。使用 Kaplan-Meier 方法评估生存率。结果人类和人工智能 (AI) 的体积呈高度相关性 (验证集 r=0.851，p<0.0001)。一致性很强 (验证集平均偏差 +31 cm 3 (p=0.182)，95% 限制 345 至 +407 cm 3 )。偶尔出现的 AI 分割错误 (4/60 验证病例) 与裂隙肿瘤、对侧胸膜增厚和邻近肺不张有关。在 20/30 (67%) 验证病例中，人类和 AI 体积反应一致 κ =0.439 (0.178 至 0.700)。 AI 和 mRECIST 在 16/30 (55%) 验证案例中一致 κ =0.284 (0.026 至 0.543)。较高的基线肿瘤体积与较短的生存期相关。结论我们已经开发并验证了第一个用于体积 MPM 分割的全自动 CNN。通过用形态学上具有挑战性的特征丰富未来的训练集，CNN 性能可能会进一步提高。体积反应阈值需要在未来的研究中进一步校准。
对立方，PC-SAFT和GERG2008状态方程的评估，用于准确计算氢混合混合物的热物理特性
氢（H 2）是一种干净的燃料和能量过渡到绿色可再生能源的关键促进器，到2050年才能实现零排放的方法。地下H 2存储（UHS）是一种重要的方法，为低碳经济提供了一种永久解决方案，以满足全球能源需求。但是，UHS是一个复杂的程序，在该过程中，由于与垫子气和储层液混合，可以影响H 2污染，孔尺度散射和大规模存储容量可能会受到H 2污染的影响。文献缺乏对现有热力学模型的全面研究，以计算H 2蓝色混合物的准确传输特性对于有效设计各种H 2存储过程所必需的必不可少的混合物。这项工作基于国家（EOSS），彭 - 鲁滨逊（PR）和Soave Redlich-kwong（SRK）（SRK）及其对波士顿 - 马西亚斯（PR-BM）和Schwartzentruber-Renon（SRK）的修改以及其在可靠性方面的可靠性，并预测热液的属性，并涵盖了Hyphersical propertial hyphers， C 2 H 6，C 3 H 8，H 2 S，H 2 O，CO 2，CO，CO和N 2除了基于Helmholtz-Energy的EOSS（即PC-SAFT和GERG2008）。基准模型反对涉及较大压力（0.01至101 MPa），温度（92 K至367 K）和摩尔级分（0.001至0.90）h 2的蒸气 - 液平衡（VLE）的实验数据。这项工作的新颖性在于基准和优化上述EOSS的参数，以研究VLE信封，密度和其他关键运输特性，例如热容量和Joule -joule -joule -thomson h 2混合物的Thomson系数。结果突出了依赖温度的二进制相互作用参数对嗜热物理特性的计算的显着影响。SR-RK EOS在立方EOSS中与均方根误差和绝对平均偏差之间的VLE数据表现出最高的一致性。PC-SAFT VLE模型显示出与SR-RK相当的结果。敏感性分析强调了杂质对在H 2存储过程中更改H 2蓝色流的热物理行为的高影响。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
特刊 青光眼结构与功能人工智能映射
Garway-Heath 图依赖于对照片上可见 RNFL 缺损的主观检测。然而，实验和临床研究表明，仅当 RNFL 丢失了很大一部分时才会出现此类缺损。3、4 此外，由于研究中可用的眼睛数量有限，以及难以在视神经周围某些区域可视化 RNFL 缺损，某些地形关系可能未被充分重视。使用频域光学相干断层扫描 (SDOCT) 对 RNFL 进行成像能够提供可重复的定量 RNFL 评估，其评估程度远远高于评估无红 RNFL 照片。许多先前的研究已经评估了 SDOCT 和 SAP 之间的关系。5 – 7 但是，鉴于这些测试提供的数据量巨大，可能很难应用传统的统计工具来充分模拟相关的 SF 关系。最近，神经网络和其他人工智能 (AI) 算法已被证明能够成功地模拟来自各个医学领域的数据中复杂的非线性关系。8 – 12 特别是，卷积神经网络 (CNN) 能够利用空间信息来识别传统方法可能不易辨别的潜在关系。一些研究尝试使用 AI 算法来预测 SDOCT 测量的视野结果，并取得了良好的效果。13 – 16 在一项研究中，Guo 等人 13 表明，可以根据 RNFL 和神经节细胞和内丛状层厚度合理地预测 SAP 敏感度阈值。使用视神经乳头和黄斑的 SDOCT 体积扫描，Maetschke 等人 14 能够预测视野全局指标，例如平均偏差和视野指数。这些研究一般关注的是 SAP 敏感度阈值、预定义扇区或全局指标能否很好地通过 SDOCT 数据进行近似，但没有评估结构损伤和功能损伤之间的地形映射和空间关系，这本身就是另一个重要问题。我们假设，一旦训练了 AI 模型来预测 SAP 敏感度阈值，就可以通过模拟不同特征的 RNFL 缺陷并观察它们对 SAP 结果的影响来获得 SF 关系的地形信息。这将使我们能够更全面地研究 SDOCT 上看到的结构损伤对 SAP 测量的视觉功能的影响。为此，在本研究中，我们开发并验证了一种 CNN，它可以从大量青光眼和青光眼临床患者中的视乳头周围 SDOCT RNFL 厚度测量值预测 SAP 敏感度阈值。
附录 - Springer 链接
A 乙醛 AC 纤维素醋酸盐 A 丙酮、丙烯酸酯、丙烯腈、醇酸树脂、酰胺等 ACC 汽车复合材料联盟ACCS 先进复合材料结构 A 安培系统 A 埃 ACF 活性碳纤维 A 面积 ACG 先进复合材料集团 AA 乙醛 ACGIH 美国政府会议 AA 丙烯酰胺 工业卫生学家 AA 铝业协会 ACI 美国混凝土协会 AA 原子吸收 ACM 丙烯酸酯橡胶 AAAS 美国先进科学协会 ACM 丙烯酸酯橡胶 ACM 先进固化监测器 AAc 丙烯酸 ACM 美国化学制造商 AAC 戊酸乙酸酯 Acn 丙酮 AAE 美国工程师协会 ACMS 先进材料科学中心 AAES 美国工程（印度）学会协会 ACN 丙烯腈 AAEZ 美国企业协会 ACPES 丙烯腈氯化聚乙烯 苯乙烯 AAGR 年均增长率 ACR 丙烯酸酯氯化橡胶AAm 丙烯酰胺 ACR 丙烯酸纤维 AAMI 医疗器械促进会 ACS 丙烯腈-氯化聚乙烯-苯乙烯 AAMA 美国建筑制造协会 ACS 美国陶瓷学会协会 ACS 美国外科医师学会 AAR 美国铁路协会 ACS 澳大利亚海关服务 AAS 丙烯酸酯-苯乙烯-丙烯腈 ACT 振幅相关时间 AAS 科学促进会 ACTC 先进复合材料技术联盟 AAS 原子吸收光谱 AID 模数转换（也称为 ADC） AATC 美国纺织化学协会 AD 表观密度 AB 防粘连 AD 平均偏差 ABA 丙烯腈-丁二烯-丙烯酸酯 ADA 己二酸 ABA 美国律师协会 ADA 美国残疾人法案 缩写缩写 ADC 烯丙基二甘醇碳酸酯（另见 ABC 活动成本核算 CR-39） ABC 原子、生物、化学 ADC 重铬酸铵 AI3EA 偶氮二甲酰胺 ADC 模拟数字转换（也称为 ABL 阿勒格尼弹道实验室 AID） ABR 丙烯酸酯-丁二烯橡胶 ADCB 非对称双悬臂梁 ABC 活动成本核算 adh。粘合剂 聚甲醛（见 POM） ADS 添加剂输送系统 abs。绝对值 ADS 风干片 ABS 吸光度 AE 声发射 ABS 丙烯腈-丁二烯-苯乙烯 AE 辅助设备 AC 聚甲醛（聚合物） AEB 平均燃烧程度 AC 先进复合材料 AEC 丙烯腈-乙烯-苯乙烯 AC 交流电 AECO 环氧氯丙烷橡胶
如何衡量公司绩效
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