注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种普遍存在的神经发育障碍,影响着全球数百万人,对其准确诊断和有效治疗提出了重大挑战 [1]。ADHD 影响 3-10% 的儿童,导致注意力不集中、多动和冲动,扰乱社交、学业和职业生活,并可能持续到成年期 [2]。ADHD 的症状复杂且性质多样,长期以来一直给医疗保健专业人员带来困难,导致误诊、延迟治疗和不理想的结果。然而,人工智能 (AI) 的快速发展为彻底改变 ADHD 的诊断和管理提供了一个变革性的机会,提供了一种更客观、数据驱动的方法来改善患者的治疗结果。
临床试验:2020 年代初的临床试验显示出在治疗慢性伤口、骨科损伤和退行性疾病方面的良好效果,与传统治疗方法相比有显著改善。
海关当局应投资和试验人工智能技术,向认知海关国家迈进。这可以通过针对不同的海关用例战略性地部署人工智能来实现,帮助解锁新的运营效率水平,增强安全性并简化流程。虽然这些好处可能需要一段时间才能实现,但人工智能最终将推动能力的指数级增长,从而导致海关运营的长期变革。
在一个相对较小的机柜中,高能密度为280 kWh,ESS具有紧凑且空间有效的设计,优化其足迹,同时确保最大的存储容量。ESS是用磷酸锂(LFP)电池建造的,以其出色的安全性和寿命而闻名。具有令人印象深刻的6000个周期的寿命,电池提供了持续的可靠性,使其成为长期储能需求的理想选择。具有无缝整合其他模块的能力,可以轻松地扩展系统以满足不断增长的储能需求,从而使其成为
背景和范围成像是癌症临床方案的关键组成部分,提供了详细的形态学,结构,代谢和功能信息。但是,利用在临床环境中通过医学成像产生的数据的全部潜力仍然具有挑战性。临床医生通常很难将多样化和大规模数据结合在一起,以全面地看待患者护理,疾病进展和治疗效果。无法无缝整合和解释各种数据源导致医疗保健提供的患者结果和效率低下。传统人工智能(AI)与医学成像的整合可以改变医疗保健,但是大多数现有的应用程序仍处于起步阶段,并且必须克服许多挑战以加速采用。这些包括仅限于单个数据模式的AI应用程序,这限制了其整体效率(单域应用);数据培训不足和不够
Watco 成立于 1983 年,业务遍及北美和澳大利亚,拥有广泛的短线铁路、终点站、港口和铁路车辆维修设施网络。他们的服务满足各种运输需求,并为不同市场的各种材料、商品和产品提供解决方案。Watco 想要一个基于 Web 的解决方案,帮助其客户找到他们需要的服务和开发空间的位置。GCS 与 Watco 合作设计、开发和实施了一个直观的地理空间 Web 应用程序,向现有和潜在客户展示 Watco 的解决方案。目标是让客户能够通过基于地图的界面轻松浏览 Watco 的产品。该项目的主要优先事项包括确保移动兼容性、为潜在客户和现有客户创建统一的资源中心、适应未来的增强功能、优化筛选功能以及整合以客户为中心的表格以联系 Watco。这项工作涉及将旧电子表格转换为空间数据功能。最终成果是 GeoConnect,这是一款使用 ReactJS 和 ArcGIS API for JavaScript 4.25 构建的应用程序,可与 Watco 现有的 WordPress 网站和基础设施无缝集成。GeoConnect 的三个模块(轨道车存储;转运;物料搬运和存储;查找属性)为客户提供了多种功能。这些模块为 Watco 提供了根据客户需求量身定制的 GIS 驱动解决方案。2022 年底,Watco 推出了带有轨道车存储模块的 GeoConnect,该模块旨在促进轨道车存储搜索。
“对于我们很多学生来说,现在的注册流程已经简化了,”St. Vigne 说道。“我们在注册周期开始时没有看到太多问题。学生已经注册,他们已经计划好了一切,他们按下按钮,一切都很顺利。现在似乎比以前更顺利了;对我们的学生来说,这更直观。我们看到的问题更少了,因为它更加用户友好。”
杜氏肌营养不良症 (DMD) 是一种破坏性强的进行性神经肌肉疾病,由肌营养不良蛋白基因 (Xp21.2) 突变引起。它是最常见的遗传病之一,影响全球每 3,500 名男性新生儿中约 1 名。1 DMD 通常出现在 3 至 6 岁之间,最初症状包括骨盆区域的肌肉无力和萎缩,随后影响肩部肌肉。随着病情的进展,肌肉无力会延伸到躯干、前臂,最终影响全身其他肌肉。小腿经常出现增大,这是 DMD 的标志。到了青少年时期,大多数 DMD 患者都需要坐轮椅,这种疾病可能导致严重的、危及生命的并发症,包括心肌病和呼吸衰竭。2,3
1 马德里康普顿斯大学药学院药学与食品科学系,28040 马德里,西班牙;fluciano@ucm.es (F.C.L.); branaya@ucm.es (B.J.A.); bongoren@ucm.es (B.O.); akara@ucm.es (A.K.); gramolin@ucm.es (G.M.); biancram@ucm.es (B.I.R.); sergsa16@ucm.es (S.A.S.-G.); jesimon@ucm.es (J.A.S.); greta.tomietto98@gmail.com (G.T.); xrisarapti1@gmail.com (C.R.); helgakar@ucm.es (H.K.R.)2 Instituto Universitario de Farmacia Industrial,28040 Madrid,西班牙 3 印度理工学院 (BHU) 制药工程与技术系,瓦拉纳西 221005,印度;satyavatirawat1988@gmail.com (S.R.); dinesh.phe@itbhu.ac.in (D.K.)4 斯特拉斯克莱德大学药学与生物医学科学研究所,161, Cathedral Street, Glasgow G4 0RE, UK 5 斯特拉斯克莱德大学药学与生物医学科学学院 CRUK 配方部门,161, Cathedral Street, Glasgow G4 0RE, UK * 通讯地址:drserran@ucm.es (D.R.S.); aikaterini.lalatsa@strath.ac.uk (A.L.)
Tempus AI 开发了一种基于神经网络的模型,可将光学显微镜图像转换为虚拟荧光图像,从而无需使用细胞毒性染料。此外,该模型更引人注目的扩展比虚拟染色更进一步,可以预测药物对光学显微镜图像中存在的所有类器官的疗效,从而实现对药物反应的时间监测。该模型称为正则化条件对抗 (RCA) 网络,是生成对抗网络 (GAN) 的创新扩展,专为图像生成和生存力预测而量身定制。RCA 网络在多种癌症类型的 29,000 多对图像的多样化数据集上进行训练,可准确复制荧光信号并直接从明场图像评估药物反应。