●通过上述签署,开发人员承认,确保提交符合所有士麦那镇的开发要求是他们的责任。如果计划(提交第二员工审查)并不遵守所有士麦那镇的开发要求,并充分解决了员工的评论,则该申请将从规划委员会的议程中删除。●必须在规划委员会议程中包含初步平台的初步时期同时提交施工图。
摘要 通过聚合酶链式反应,可以从基因组 DNA 中酶促扩增单拷贝序列。通过使用两种不同摩尔量的扩增引物,只需一个步骤即可扩增单拷贝基因并产生所选链的过量单链 DNA,用于直接测序或用作杂交探针。此外,可以使用等位基因特异性寡核苷酸在扩增反应中或作为测序引物直接测序杂合子中的单个等位基因。通过使用这些方法,我们研究了 HLA-DQA 基因座的等位基因多样性及其与血清学定义的 HLA-DR 和 -DQ 类型的关联。该分析揭示了总共八个等位基因和三个额外的单倍型。该方法在筛查人类基因突变方面具有广泛的应用,并有助于将基因的酶促扩增与自动测序联系起来。
人工智能 (AI) 在医学领域的应用开始改变当前疾病预防、诊断、治疗、改善和治愈以及其他身心障碍的程序。除了引起公众对信任和道德的担忧之外,这项新兴技术的进步还引发了关于其融入医疗保健领域的大量争论。这项工作的目的是全面向研究人员介绍人工智能及其医疗应用及其潜在的缺陷。本文回顾了当前研究如何应用人工智能方法为未来行业创建智能预测维护模型。我们首先简要介绍一下人工智能以及十年来它在各种行业中的进步,包括智能电网、火车运输等,以及最近的医疗保健。在本文中,我们探讨了人工智能在各个医学专业的各种应用,包括放射学、皮肤病学、血液学、眼科学等。并采用几个关键标准进行了比较研究。最后,它强调了人工智能在医疗系统中大规模集成所面临的挑战,并总结了人工智能在医疗保健领域的伦理、法律、信任和未来影响。
使用分类,可以提取包括高植被在内的所有点,并过滤掉所有剩余的点。要从高植被点确定单个树实例,需要执行一些额外的处理步骤。这些实例分割步骤是传统的 GIS 方法,需要采用这些方法才能在当前数据集上发挥最佳作用。为了达到预期结果,需要结合使用树木特征(例如树冠最大值、树桩位置和更多地理空间算法)。可以确定每个树段的树桩位置和高度,而树冠范围则通过 2D 投影确定。之后,分类和实例分割的结果可以转换为其他常见的地理数据类型(即 GeoJSON、Esri 形状文件),并丰富其他信息(例如高度属性和直径)。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
介绍。 IT行业的快速发展带来了新的成就以及改善、现代化和自动化现代社会的愿望。人工智能(AI)问题影响着机器人、机器学习、虚拟现实、大数据处理等活动领域,拓展了科学研究范围并有助于开发有前景的实际应用。目前全球科学界出现的人工智能发展的主要趋势、进一步发展的前景以及参与科研工作的重要性决定了主要的优先事项和活动领域,以提高在理论和实践层面在这些活动领域开展发展的有效性。白俄罗斯共和国社会经济发展规划的目标是实现白俄罗斯产品的生产、开发、改进和分销的智能化。其中一个重点是鼓励有前景的人工智能方法领域的发展,旨在创造全新的科学技术产品,包括开发具有思考、交互和适应不断变化的条件的能力的通用(强)人工智能。这一目标正在通过跨部门人工智能研究中心实施,该中心是根据白俄罗斯国家科学院主席团2015年8月31日第363号决议,在白俄罗斯国家科学院信息学问题联合研究所和白俄罗斯国家科学院生理研究所基础上成立的[1]。该中心团结各学科专家的努力,创造先进且具有竞争力的人工智能技术,并为实施人工智能领域的研究项目创造条件,这些项目既在国家研究计划的框架内实施,也吸引非国家投资。
本报告记录了创新教育预项目的成果,该项目为 NTNU 的研究船 R/V Gunnerus 的数字孪生奠定了基础,并将其应用于海洋技术研究系列课程。2018 年夏季和秋季,特隆赫姆 NTNU 的五名工程专业学生进行了开发任务。本报告主要记录了所进行的开发工作,以及在教育中使用 R/V Gunnerus 数字孪生的可能性,特别强调了作为海洋技术系 5 年理学硕士课程的一部分提供的特定课程。结论是,在工程学科教育中使用数字孪生支持既有助于加强学科洞察力,也有助于洞察产品和工程流程的数字化。该报告由特隆赫姆 NTNU 的海洋技术系和机械与工业工程系制作。该项目的摘要视频可在此处找到:Gunnerus 数字孪生演示视频。
人工智能是经过编程以执行特定算法的计算机软件,这些算法是一组代码,用于执行任务、分析和识别大量数据中的模式、从这些模式中得出结论、预测未来结果并根据这些数据做出明智的决策。人工智能涉及的主要概念是机器处理、机器学习、机器感知和机器控制。在这种情况下,“机器”一词的使用意味着人工智能系统,其中可能包括计算机软件或用于操作更复杂设备的系统网络等。它需要训练机器根据输入到机器中的数据进行学习,从而使机器能够确定主题数据中的模式并据此得出结论。数据是驱动人工智能机器引擎的动力,数据集越大,人工智能从数据中学习到的就越多。
简要说明:国际参考电离层 (IRI) 是由空间研究委员会 (COSPAR) 和国际无线电科学联合会 (URSI) 赞助的一个国际项目。这些组织在 20 世纪 60 年代末成立了一个工作组,根据所有可用的数据源,制定电离层的经验标准模型。该模型的几个稳步改进版本已经发布。IRI 描述了从约 50 公里到约 2000 公里的高度范围内的电子密度、电子温度、离子温度和离子成分。它提供了磁平静条件下非极光电离层的月平均值。主要数据来源是全球电离层网络、强大的非相干散射雷达(Jicamarca、Arecibo、Millstone Hill、Malvern、St. Santin)、ISIS 和 Alouette顶部探测器,以及几颗卫星和火箭上的现场仪器。IRI 每年在特别 IRI 研讨会期间更新(例如,在 COSPAR 大会期间)。计划进行几项扩展,包括离子漂移模型、极光和极地电离层的描述以及对磁暴效应的考虑。
