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酪氨酸激酶抑制剂转移性实体瘤患者的中央视网膜静脉阻塞：病例系列和文献综述的报告
一个65岁的男子突然在右眼突然降低了20天的视力。他在左手根治性肾切除术后2年以上，每天在索拉非尼400毫克的常规方案400毫克的疗法方案。尚无据报道眼或全身性疾病或全身药物。在体格检查中，右眼的视力（VA）在数字上。以14 mmHg记录了右眼的眼内压（IOP）。注意到了温和的白内障。底面检查，眼底照片和光学相干断层扫描（OCT）B扫描（图1）显示出严重的我的视网膜静脉，散射的视网膜出血和CWS，在后极中没有明显的非灌注区域或新生血管中的CWS。进行了右眼CRVO的诊断。同型半胱氨酸，蛋白C和S，活化的蛋白C和抗肉豆蔻酶水平在正常范围内的CRVO和血栓形成症的全身危险因素筛选。长期使用索拉非尼被认为是CRVO的可能主要原因。开出了持续释放的玻璃体内地塞米松植入物（IDI，Ozurdex，Allergan）。注射后一个月，我的右眼完全解决了，但在两个月后的下一次访问中重复了。总共，由于我反复的吸收和复发，他的3个月间隔又进行了3个月的注射，这比以前的复发不那么严重。四次注射后，黄斑一直没有流体，直到9个月后的上一次访问，他的VA提高到20/133。
深度卷积神经网络的合奏比董事会认证的眼科医生更准确和可靠，在视网膜眼底照片中检测多种疾病
摘要旨在开发一种算法，以准确可靠地从眼底照片中对多种视网膜病理进行分类，并验证其针对人类专家的绩效。方法，我们训练了一个深卷积合奏（DCE），这是五个卷积神经网络（CNN）的集合，将视网膜眼底照片分类为糖尿病性视网膜病（DR），青光眼，与年龄相关的黄斑变性（AMD）和正常眼睛。CNN体系结构基于InceptionV3模型，并且在Imagenet数据集上预估计了初始权重。我们使用了来自12个公共数据集的43 055底面图像。然后在100张图像的“看不见”集上测试了五个训练有素的合奏。要求七位认证的眼科医生对这些测试图像进行分类。结果认证的眼科医生在所有类别中达到72.7％的平均准确性，而DCE的平均准确性为79.2％（p = 0.03）。与眼科医生相比，DCE对DR分类的平均F1得分平均得分更高（76.8％vs 57.5％； P = 0.01），但在统计学上更高，但统计学上不显着的F1得分的F1得分（83.9％vs 75.7％； P = 0.10）和正常（85.9％vs; amd; 85.9％vs; （73.0％vs 70.5％; p = 0.39）。DCE在准确性和自信之间具有更大的平均一致性，而自信为81.6％vs 70.3％（p <0.001）。讨论我们开发了一个深度学习模型，发现与董事会认证的眼科医生相比，它可以更准确，可靠地对四类眼底图像进行分类。这项工作提供了算法能够仅使用眼底照片对多种视网膜疾病进行准确和可靠的识别的原则证明。
可操作墙应用程序手册
第10 26 26 1.00常规1.01描述A.范围：本节中的工作包括所有劳动力，材料，设备，工具和服务附带的家具，并安装完整的项目，如图所示，并在此指定。B.的工作包括：可操作的墙壁，包括面板，操作硬件，轨道，周边装饰，面板饰面材料，由制造商或授权代理完成，如图所示，并在此处指定。C.其他人的工作：台面结构的装饰和冲孔，地板水平为±3/16英寸，以10英尺的非功能性，以及需要的地方（1）（1）填充，染色或绘画，（2）声音屏障从顶部延伸到天花板的顶部到屋顶或地板的底面，（3）for Floes depter to Floor dorter to for Floor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor and tor tor tor（4），或者（4）电动机启动器和钥匙开关。电动连接和脱机开关，接线和限制开关的导管。（仅当此处指定的墙壁设计时，电气工作才适用。）1.02质量保证A.经验：符合这些规格的产品制造商必须至少具有五（5）个现有的经验经验。B.批准的安装程序：通过工厂批准的安装程序执行安装。1.03提交A.商店图纸：在制造之前和根据建筑师批准的一般条件提交，显示横截面，饰面，饰面和相邻建筑的附件。B.1.04保证A.样本：提交所有完成材料的样本供批准。将保留一组与工作进行比较。担保：可操作的墙承包商将提供一年的全部安装，以防止工艺和伴侣Rial一年。2.00产品2.01操作A.最低性能：为了确定最低性能和质量标准，规格基于高级类型________（插入8位数字），可操作墙，由Advanced Equipment Corporation，Fullerton，Fullerton，CA 92833。
早产急性冠状动脉综合征对眼动力学的研究论文
背景：过早的急性冠状动脉综合征（ACS）由于复发性缺血性事件和死亡率高而引起了人们的注意。我们旨在探索过早ACS患者眼动力学的特征变化。方法：招募了116名参与者（30个健康对照，30个患有过早ACS的参与者，56例非质子ACS）进行了计算机断层造影术（CTA）。头部和颈部CTA图像用于构建参与者眼动脉（OAS）的三维模型。形态参数，并使用基于计算流体动力学的数值模拟来获取OA的血液动力学参数。通过彩色底面图像和光学相干断层扫描获得视网膜和脉络膜血管参数。结果：这三组之间的OA形态上没有显着差异。血液动力学模拟的过早ACS患者的OA血液速度明显慢（P <0.001）和非质子组（P = 0.038）。在过早的AC患者中发现了低壁剪应力，而不是对照组（P = 0.015）和非成本组（P = 0.049）。非发明ACS患者的壁压高于健康对照组（P = 0.035）。质量流比均降低（P <0.001）。ACS过早的患者中央视网膜动脉等效和脉络膜血管指数较小。OA的血液动力学参数与几个临床指标相关。过早的ACS可能比非外观AC多加重眼部缺血性病变。结论：在OA形态变化之前，出现了过早ACS患者的OA和视网膜和脉络膜微循环的血液动力学变化。我们的发现可能有可能指导未来的研究，以更好地了解眼病变与ACS早产患者的全身状况的关联。
388.full.pdf
抽象背景/旨在开发卷积神经网络（CNN），以使用多模式视网膜图像和患者数据的组合来检测有症状的阿尔茨海默氏病（AD）。神经节细胞内丛形层（GC-ILP）的颜色图，浅表毛细血管（SCP）光学相干性断层造影血管造影（OCTA）图像以及超宽场（UWF）颜色和底面自动荧光荧光（FAF）扫描Laser ophthalmoscoppy与AD cagection cage cactition cackition caction cactition caction cactition。使用多模式的视网膜图像，OCT和八A定量数据以及患者数据开发了用于预测AD诊断的CNN。结果284位159名受试者的眼睛（来自123名认知健康受试者的222只眼睛和来自36名AD受试者的62只眼睛）用于开发模型。Area under the receiving operating characteristic curve (AUC) values for predicted probability of AD for the independent test set varied by input used: UWF colour AUC 0.450 (95% CI 0.282, 0.592), OCTA SCP 0.582 (95% CI 0.440, 0.724), UWF FAF 0.618 (95% CI 0.462, 0.773), GC-IPL地图0.809（95％CI 0.700，0.919）。模型包含所有图像，定量数据和患者数据（AUC 0.836（CI 0.729，0.943））的执行方式类似于仅包含所有图像的模型（AUC 0.829（95％CI 0.719，0.939））。GC-ipl图，定量数据和患者数据AUC 0.841（95％CI 0.739，0.943）。结论我们的CNN使用多模式视网膜图像在独立的测试集中成功预测了症状AD的诊断。GC-ipl地图是预测最有用的单个输入。模型仅包括与模型相似的图像，包括定量数据和患者数据。
柔性基板上薄硅片的倒装芯片组装
减薄硅芯片在柔性基板上的倒装芯片组装 Tan Zhang、Zhenwei Hou 和 R. Wayne Johnson 奥本大学 阿拉巴马州奥本 Alina Moussessian 和 Linda Del Castillo 喷气推进实验室 加利福尼亚州帕萨迪纳 Charles Banda 物理科学实验室 摘要 将减薄硅芯片（25-100 µ m）组装到柔性基板上为从智能卡到太空雷达等各种应用提供了超薄柔性电子产品的选择。对于高密度应用，可以通过堆叠和层压预组装和测试的柔性层然后处理垂直互连来制造 3-D 模块。本文介绍了将减薄芯片倒装芯片组装到聚酰亚胺和液晶聚合物 (LCP) 柔性基板上的工艺。已经开发出两种用于聚酰亚胺和 LCP 柔性基板的组装方法。在第一种方法中，将焊料凸块芯片回流焊接到图案化柔性基板上。需要使用夹具在回流期间保持柔性基板平整。回流之后是底部填充分配和固化。底部填充分配工艺对于避免底部填充流到薄硅片顶部至关重要，我们将在下文中讨论这一工艺。在第二种方法中，通孔通过聚酰亚胺或 LCP 蚀刻，露出接触垫的底面。将焊膏挤入通孔，回流并清洗，在通孔中形成焊料“凸块”。对浸焊产生的具有低轮廓焊料凸块的芯片进行焊剂处理、放置和回流。然后对芯片进行底部填充。这种方法可降低总组装厚度。简介为了满足单芯片和堆叠芯片封装中不断降低的轮廓要求，正在开发薄芯片的组装工艺。1-4 柔性基板（25-50 µ m）提供了一种进一步减小封装厚度的方法。减薄的 Si-on-flex 结构也有利于太空应用。减薄的 Si 虽然易碎，但也很灵活。减薄的 Si-on-flex 可以卷成管状进行发射，并在太空中展开，从而形成带有集成电子设备的大面积天线。组装减薄的 Si-on-flex 必须解决的问题包括：基板设计和制造、减薄后的凸块、芯片处理、回流期间的基板平整度和底部填充分配。这些将在以下章节中讨论。基板本工作中使用了两种柔性基板材料：聚酰亚胺和液晶聚合物 (LCP)。LCP 特性包括 100GHz 下的良好介电性能、低吸湿性和极低的透湿性。5-13 LCP 的热膨胀系数 (CTE) 可以在 LCP 薄膜的双轴挤出过程中控制。市售薄膜的 CTE 为 8 和 17ppm/o C。在本工作中使用 8ppm/o C LCP 薄膜。在用于倒装芯片组装的传统柔性基板设计中，铜芯片连接点的图案化位置与芯片组装位置在柔性薄膜的同一侧（图 1）。阻焊层用于定义可焊焊盘区域（顶面设计）。另一种方法是蚀刻聚酰亚胺或 LCP 通孔，露出铜焊盘的底面（背面设计）。通孔通过激光钻孔或反应离子蚀刻 (RIE) 制成。倒装芯片从铜图案的对面组装（图 2），从而无需阻焊层并减小了总厚度。这种方法的另一个优点（低轮廓凸块）将在后面介绍。顶面聚酰亚胺基板由约翰霍普金斯大学应用物理实验室制造，而激光钻孔背面 LCP 设计由 STS ATL 公司制造。背面 (RIE) LCP 和聚酰亚胺基板由奥本大学制造。只需一层金属即可布线菊花链芯片互连图案。
评估糖尿病性视网膜病变的深度学习系统
4。Huang，X.，Wang，H.，She，C.，Feng，J。等：人工智能促进了糖尿病性视网膜病的诊断和筛查。 内分泌学领域。 13，946915（2022）5。 das，S.，Kharbanda，K.，Raman，S.M.R.，Dhas，e。：基于分割的底面图像特征的深度学习体系结构，用于糖尿病性视网膜病的分类。 生物医学信号处理和控制68，102600（2021）6。 Haloi M，Dandapat S，SinhaR。用于渗出量的高斯尺度空间方法可检测，分类和严重性预测。 ARXIV预印ARXIV：1505.00737，2015。 7。 Alban M，Gilligan T.使用荧光素血管造影照片自动检测糖尿病性视网膜病。 斯坦福教育的报告。 2016。 8。 Zhou K，Gu Z，Liu W，Luo W，Cheng J，GaoS。用于糖尿病性视网膜病变分级的多手机多任务卷积神经网络。 2018年第40届IEEE医学与生物学协会工程国际会议（EMBC）。 IEEE，2018：2724-2727。 9。 Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。 2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。 IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉Huang，X.，Wang，H.，She，C.，Feng，J。等：人工智能促进了糖尿病性视网膜病的诊断和筛查。内分泌学领域。13，946915（2022）5。das，S.，Kharbanda，K.，Raman，S.M.R.，Dhas，e。：基于分割的底面图像特征的深度学习体系结构，用于糖尿病性视网膜病的分类。生物医学信号处理和控制68，102600（2021）6。Haloi M，Dandapat S，SinhaR。用于渗出量的高斯尺度空间方法可检测，分类和严重性预测。ARXIV预印ARXIV：1505.00737，2015。7。Alban M，Gilligan T.使用荧光素血管造影照片自动检测糖尿病性视网膜病。斯坦福教育的报告。2016。8。Zhou K，Gu Z，Liu W，Luo W，Cheng J，GaoS。用于糖尿病性视网膜病变分级的多手机多任务卷积神经网络。 2018年第40届IEEE医学与生物学协会工程国际会议（EMBC）。 IEEE，2018：2724-2727。 9。 Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。 2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。 IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉Zhou K，Gu Z，Liu W，Luo W，Cheng J，GaoS。用于糖尿病性视网膜病变分级的多手机多任务卷积神经网络。2018年第40届IEEE医学与生物学协会工程国际会议（EMBC）。IEEE，2018：2724-2727。 9。 Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。 2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。 IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉IEEE，2018：2724-2727。9。Qomariah Dun，Tjandrasa H，FatichahC。使用CNN和SVM对糖尿病性视网膜病和正常视网膜图像的分类。2019年信息与通信技术与系统（ICT）第12届国际会议。IEEE，2019：152-157。 10。 刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉IEEE，2019：152-157。10。刘Z，Lin Y，Cao Y，Hu H，Wei Y，Zhang Z. Swin Transformer：分层视觉
技术规格 排练室
概述 排练室是一个明亮的空间，配有落地磨砂窗和单独入口。此空间非常适合举办研讨会、朗读剧本，或者只是作为活动的休息空间。 座位 排练室可容纳 70 个站位或 50 个剧院式座位。请注意：在新冠疫情期间，在实施社交距离限制措施的情况下，容量减少到 32 个站位和 24 个坐位。 场地 排练室面积为 102 平方米，固定杆和管道底面高 2.3 米。场地内的任何表面都不得使用任何固定装置（螺丝、螺栓等）。请联系技术管理团队了解更多信息。 悬挂和索具 场地内有 3 个固定高度的内部接线照明/条形音箱。每个条形音箱都配有照明和音响设备的电源和数据，每个条形音箱可支撑整个条形音箱上均匀分布的 35 公斤/米的重量。照明 没有固定的照明控制位置，因为这个空间完全可以根据客户的特定需求进行调整。场地内的内部接线杆上有 12 个不可调光电路。 照明库存：请参阅附录 A 并联系 Technical@Riversidestudios.co.uk 获取最新计划。请注意，所有照明设备由 Riverside Studios 场地共享，视供应情况而定，并需支付额外租用费用。Riverside Studio 的照明供应商可以提供额外的设备，但需额外收费。如果有任何其他要求，请与 Riverside 技术团队讨论。 声音 没有固定的声音控制位置，因为这个空间完全可以根据客户的特定需求进行调整，但是可以使用小型 PA 进行演示、语音增强和背景音乐。声音可以通过 Dante 网络、蓝牙或有线进行控制。Riverside Studio 的供应商可以提供额外的麦克风、扬声器和后台设备，但需额外收费。如果有任何其他要求，请与 Riverside 技术团队讨论。 视频可以为排练室提供投影仪、电视等。Riverside Studio 的供应商可以提供其他设备，但需额外收费。如有任何进一步要求，请与 Riverside 技术团队讨论。
Gene M. Cumm，诺斯罗普·格鲁曼公司（Northrop Grumman Corporation）海事/土地传感器和系统部远程防空计划主任
Gene M. Cumm董事远程防空计划海事/土地传感器和系统部诺斯罗普·格鲁曼公司Gene M. Cumm目前是远程防空计划的主任。在他在2020年担任的这一角色中，库姆先生负责捕获和执行与我们和盟军部队相关的与基于地面的雷达，通信网络和生物检测系统有关的业务。在1990年获得了马里兰大学电气工程学士学位后，卡姆先生在马里兰州安纳波利斯的海洋部门开始了他的职业生涯。加入公司后，直到1996年，库姆先生在Nas Norfolk和Nas Alameda的中队支持美国海军矿山的中队，担任AQS-14矿山狩猎声纳和ALQ-141矿山矿山对策的现场工程师。从1996年到2000年，他曾担任空降矿山对策计划的工程经理。在这个角色中，他将激光线扫描技术纳入了AQS-24牵引地雷检测系统中。从2000年到2004年，他担任空降矿山对抗和高级声纳技术计划的计划经理。在这个角色中，他领导了AQS-24激光升级和慢速合成孔径声纳（SSSAS）计划的成功生产和领域。SSSA证明了在高分辨率和长范围内成像目标的能力。这项技术已转变为包括AQS-24在内的许多NGUS程序。从2014年到2016年，他担任沿海和矿场战系统的董事。从2004年到2007年，他曾担任公司系统开发与技术（SD＆T）部门的高级底面系统计划副总监。在此期间，他领导了船舶保护系统（SP）的捕获； DARPA的分布式网系统（CNAV）程序； DARPA水下快递计划；以及FMS埃及海军快速导弹架（ENFMC）战斗系统计划。此外，他以这种身份领导了USN的第一个狩猎无人体地面车辆（USV）计划（SPARTAN）和LCS-2的集成战斗管理系统（ICMS）的成功执行和交付。从2007年到2011年，他担任高级集成系统主管，该系统专注于无人系统，分布式网络系统和高级Surface Ships Combat System计划。在这一职位上，他领导了包括CNAV 2阶段和ASW连续的无人驾驶船只（ACTUV）在内的反海药战争技术开发计划的俘虏和执行。从2011年到2013年，他担任海底系统业务部门的业务开发总监，并带领诺斯罗普·格鲁曼（Northrop Grumman）重新进入鱼雷市场，并捕获了MK54轻型鱼雷声音鼻子阵列合同。在这个职位上，他负责国内外的矿战计划，包括被捕和执行。在2016年，该角色扩展到了海底战系统董事，该系统添加了海底战计划，包括轻量级（MK-54）和重量级（MK-48）鱼雷和海底
引用Gao W，Shao L，Li F，Dong L，Zhang C，Deng Z，Qin P，Wei W和Ma L（2024），使用深LE
与年龄相关的白内障是世界上失明最重要的原因。根据《 2020年疾病研究的全球负担研究》的报告，2020年50岁及2000年以上的人失明的主要原因是白内障，有超过1500万例。在全球白内障引起的中度和严重视力障碍也有7880万人口[1]。白内障目前仅通过手术有效治疗。但是，由于不同领域的发展不平衡和医疗资源短缺，许多白内障患者尚未接受适当的治疗。必须提高白内障早期检测和分类的能力。基于透镜不透明度的位置有三种主要类型的白内障类型：皮质性白内障（CC），核白内障（NC）和后下囊白内障（PSC）[2]。cc是一种楔形的不透明度，它从镜头的外边缘生长到中心[3]。nc代表晶状体中央区域的渐进性不透明和晶状体核的硬化。PSC在镜头后囊中是不透明度，通常在年轻人和糖尿病患者中出现[4]。具有眼部创伤史的人更有可能患有CC和PSC [5]。研究表明，全身性和局部类固醇的使用都是发展PSC的严重危险因素[6，7]。PSC比其他两种类型的白内障的发展速度更快，并且更有可能引起视觉障碍[8]。患者也可能同时具有两种或三种类型的白内障。Xu等。Xu等。研究表明，当多一种类型的白内障一起出现时，它们会对视觉特定功能产生更大的影响。单独的PSC在NC和CC之前具有最大的影响[3]。这表明不同白内障类型的作用是加性的，在评估白内障患者的视觉特异性功能水平时应考虑[3]。基于白内障的类型和严重程度，患者执行与视觉相关的任务的能力受到不同的影响，并且手术的时间和手术方法也有所不同。因此，需要对白内障患者进行个性化评估和管理。根据这些白内障类型，已经独立引入了不同的临床白内障分类标准。镜头不相处的分类系统III和其他系统分别根据缝隙灯和重新照明图像分别评估三种不同类型的严重性[9-14]。但是，手动识别白内障类型和严重程度可能很耗时，尤其是在没有足够经验丰富的医疗能力的地方。随着白内障的情况恶化，底眼图像看起来会变得更模糊。[15]通过观察模糊程度，提出了基于眼底图像的白内障分级系统。镜头位于眼球的前部，而眼底位于后部。使用眼底摄像机用于白内障患者的视网膜成像是具有挑战性的，因为光散射可以严重降低图像质量，从而导致模糊的图像特征。例如，Yang等人。例如，Yang等人。在补充文档中引入了底面图像的成像和晶状体结构的描述。据我们所知，所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。 [16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。据我们所知，所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。[16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。