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World File Search System张振浩
恒运智能股份有限公司 王提浩 博士 首席技术官...
贸易/设备名称：EFAI RTSuite CT HN 分割系统 法规编号：21 CFR 892.2050 法规名称：医学图像管理和处理系统 监管类别：II 类 产品代码：QKB 日期：2022 年 1 月 28 日 收到日期：2022 年 1 月 31 日 亲爱的王 Ti-Hao： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知意在销售上述设备，并已确定该设备与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同（就附件中规定的用途而言），或与根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的设备基本等同，这些设备不需要获得上市前批准申请（PMA）的批准。因此，您可以销售该设备，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和列名（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第
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（1）JISS ..... 5（2）人类基因组和基因分析研究的目的与运动医学和科学领域有关在JISS上传播有关与运动医学和科学领域有关的人类基因组和基因分析研究的信息..... 9 3.研究人员等的责任在JISS运动医学与科学领域从事人类基因组和遗传分析研究。 .... 9 4。在JISS运动医学和科学领域进行人类基因组和遗传分析研究时，要遵循的指南和其他准则。...11 5.在JISS的运动医学和科学领域进行人类基因组和遗传分析研究时要注意的事情..... 11
张磊 2011 年博士论文结题 - 研究探索者
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MICCAI 2024 计划一览
论文 ID 标题/作者 指定会议 6 时空对比网络用于冠状动脉 CT 血管造影中冠状动脉疾病的数据高效学习 马兴华，邹明业，方欣燕，刘洋，罗恭宁，王伟，王宽泉，邱兆文，高鑫，李硕 海报 5 14 TP-DRSeg：通过显式文本提示辅助 SAM 改善糖尿病视网膜病变病变分割 李文学，熊新宇，夏鹏，鞠烈，葛宗元 海报 4 26 用于外科三联体识别的尾部增强表征学习 桂双春，王振坤 海报 1 40 MH-pFLGB：通过全局旁路模型进行医学图像分析的异构个性化联邦学习 谢璐媛，林曼青，徐晨明，栾天宇，曾志鹏，文俊Chen, Cong Li, Yuejian Fang, Qingni Shen,zhonghai Wu 海报 2 50 FM-ABS：即时基础模型驱动 3D 医学图像分割的主动无监督学习 Zhe Xu, Cheng Chen, Donghuan Lu, Jinghan Sun, Dong Wei, Yefeng Cheng, Quanzheng Li, Raymond Kai-yu Tong 海报 1 53 心脏副驾驶：使用世界模型自动引导超声心动图蒋浩军、孙振国、贾宁、李萌、孙宇、罗沙琪、宋世吉、黄高海报 2 65 拥抱海量医疗数据 周宇成、周宗伟、Alan Yuille 海报 1 67 掩蔽缺失：不完整多模态脑肿瘤分割的任意跨模态特征重建 曾志林、彭泽林、杨小康、沉伟海报 4 73 迈向直肠内超声视频中结直肠癌分割的基准：数据集和模型开发 Yun Cheng Jiang、Yiwen Hu、Zixun 张、Jun Wei、Chun-Mei Feng、Xuemei Tang、Xiang Wan、Yong Liu、Shuguang Cui、Zhen Li 海报 5 74 UinTSeg：统一婴儿脑组织分割与解剖描绘 Jiameng Liu、Feihong Liu、Kaicong Sun、Yuhang Sun、 Jiawei Huang, Caiwen Jiang, Islem Rekik, Dinggang Shen 海报 2 77 XCoOp：通过概念引导上下文优化实现计算机辅助诊断的可解释即时学习 Yequan Bie, Luyang Luo,zhixuan Chen,hao Chen 海报 5 78 DiffExplainer：通过反事实生成揭开黑盒模型 Yingying Fang, Shuang Wu, Zihao Jin, Shiyi Wang, Caiwen Xu, Simon沃尔什·光阳海报 5
19 张幻灯片概述 2024 年至 2034 年的经济展望
这些幻灯片重现了国会预算办公室《预算和经济展望：2024 年至 2034 年》（2024 年 2 月）中提供的图表，www.cbo.gov/publication/59710。有关更多详细信息，请参阅该报告第 2 章中相应图表的注释。本幻灯片中使用的术语定义出现在文档末尾。这些图表中提到的年份是日历年。
10 张幻灯片概述 2022 年至 2032 年的经济展望
CBO 预计美联储将在 2022 年和 2023 年迅速提高联邦基金利率的目标区间。在 CBO 的预测中，3 个月期国库券的利率将与该目标区间同步上升。10 年期国库券的利率预计将在 2028 年之前上升，部分原因是短期利率预计将上升。
章 二 郎) 68 号 STtJDIESON THE BIOSYNTHESISOF ...
微生物对生物素的生物合成研究 (主审员) 论文研究委员会 绪方光一教授 镰田久明教授 岩井和夫教授
生成式 AI 的未来是什么？15 张图表的早期视角
先前的自动化技术浪潮主要影响了体力劳动活动，但新一代人工智能可能会对知识工作产生最大影响——尤其是涉及决策和协作的活动。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比之前预期的更快地看到他们的部分工作实现自动化。这是因为生成式人工智能能够预测自然语言中的模式并动态地使用它。
对面部识别的探索张量子流的卷积神经网络模型开发：
摘要。目的：面部识别已成为人工智能研究中越来越有趣的领域。在这项研究中，本研究旨在探索通过TensorFlow实施的CNN的应用，以开发出强大的模型，以增强学生出勤系统中的面部识别精度。这项研究的重点是开发一个模型，该模型使用在计算机科学系的实习出勤记录中收集的多级学生图像中的多级学生图像中识别学生面孔。方法：包含19名学生的面部图像的数据集成为培训和验证CNN模型的基础。该数据集来自计算机科学系的实习记录，其中包括231张培训图像和59张验证图像。预处理阶段包括面部区域检测和分类，导致组织良好的数据集用于培训和验证。由七层组成的CNN体系结构经过精心设计，以实现最佳性能。结果：该模型表现出非凡的准确性，在300个训练时期后，验证数据集的93％达到了93％。精确度，召回和F1得分指标被跨不同类别进行详细评估，强调了该模型在准确地对面部图像进行分类方面的熟练程度。使用基于VGG-16的模型进行比较分析，展示了提出的CNN体系结构的优越性。此外，Web服务的实施证明了该模型的实际适用性，以少于0.3秒的出色响应时间提供准确的预测。新颖性：这项全面的研究不仅提高了面部识别技术，而且还提出了适用于现实情况的模型，尤其是在学生出勤系统中。关键字：面部识别，机器学习，深度学习，CNN于2024年5月 / 2024年5月修订 / 2024年5月接受，这项工作已根据创意共享归因4.0国际许可获得许可。