研究表明,浪费的扫描预约数量在统计上显著改善了需要进行 DNA 扫描的患者数量。以前,整体 DNA 扫描率相当于总扫描次数的 3%。现在,这一比例已降至 1%。平均 DNA 扫描次数已从每周 15 次减少到每周 6 次(DNA 扫描次数减少了 40%)。这相当于每月大约两天半的扫描时间。降低 DNA 扫描率释放了扫描能力,以便进行需要的紧急扫描,使患者能够在需要时接受检查,并降低了延误可能造成的风险。
摘要:在过去的几年中,滥用民用无人机或无人机(无人驾驶飞机)一直是一个令人关注的问题。作为响应,已经开发了多个系统,包括光学,电子甚至声学技术,以进行检测和跟踪。不幸的是,由于其小小的,十分尺寸的大小以及形状和行为的巨大变化,无人机代表了一个具有挑战性的目标。在该博士学位上,我们开发了一种激光雷达(光检测和范围)系统,以解决此问题以拆除一公里处。在我们的系统中,范围是使用ight原理的时间来获取的,并通过使用双轴电量器依次扫描场景来完成图像。我们利用扫描多功能性开发了多种操作模式。标准检测模式使用大量视图的栅格扫描捕获场景的图像。跟踪模式基于围绕目标的本地模式,该模式以非常高的速率更新,以使目标保持在其边界内。e Ort被纳入了我们扫描激增的众多参数的理论和数值优化研究中,以便在最大范围,本地化分辨率和速率方面达到表现性能。用于检测和跟踪模式的模式优化是主要焦点,使用检测的目标概率作为最大化的函数。目标大小,速度和替代性也引入了检测的概率,从而完整概述了系统性能。该原型在几周的试验中测试了无人机检测和跟踪。在我们的LiDAR平台上,从头开始开发,每个组件的表征都可以丰富和验证我们的模型。成功之后,候选人启动和监督了工业前的整合过程。
由于缺乏全面的数据集和缺陷类型的多样性,自动检测增材制造的 Ti6Al4V 材料中的微观结构缺陷面临巨大挑战。本研究介绍了一种应对这些挑战的新方法,即开发专门针对扫描电子显微镜 (SEM) 图像的微观结构缺陷数据集 (MDD)。我们使用此数据集训练和评估了多个 YOLOv8 模型(YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l 和 YOLOv8x),以评估它们在检测各种缺陷方面的有效性。主要结果表明,YOLOv8m 在精度和召回率之间实现了平衡,使其适用于可靠地识别各种缺陷类型中的缺陷。另一方面,YOLOv8s 在效率和速度方面表现出色,尤其是在检测“孔隙”缺陷方面。该研究还强调了 YOLOv8n 在检测特定缺陷类型方面的局限性以及与 YOLOv8l 和 YOLOv8x 相关的计算挑战。我们的方法和发现有助于科学地理解增材制造中的自动缺陷检测。MDD 的开发和 YOLOv8 模型的比较评估通过提供检测微结构缺陷的强大框架来推进知识水平。未来的研究应侧重于扩展数据集和探索先进的 AI 技术,以提高检测准确性和模型泛化能力。
在几种温度下加工后,对基于 CdHgTe 的红外探测器的机械行为进行了评估,以确定热机械负荷对残余应力和可靠性的影响。首先,依靠 SEM、X 射线微层析成像和衍射分析,对探测器的结构进行了全面表征,以便了解所有组成层(特别是铟焊料凸块)的性质、形态和晶体取向。结果特别显示了铟凸块的意外单晶外观,具有可重复的截锥形几何形状。为了获得加工后结构在工作温度范围内(从 430 K 到 100 K)的热机械响应,随后开发了一个 3D 有限元模型。正如预期的那样,数值结果显示,从高温到低温,结构中的应力梯度发生了变化,在 100 K 时,CdHgTe 中的局部高应力约为 30 MPa,这主要是由于不同层之间的热膨胀系数不匹配。它们强调了凸块的几何形状和单晶性质以及不同材料的行为规律的重大影响。
在驯化过程中,大多数哺乳动物都观察到大脑和内部体积大小的变化。然而,尽管将驯养物种与野生亲戚进行比较,但很少有研究重点关注驯养品种之间的差异,尤其是在猫中。在这项研究中,我们使用从计算机断层扫描(CT)图像获得的虚拟内媒体估算了两种不同的家猫品种(Felis Catus)的内族体积。我们的分析没有揭示英国毛道和苏格兰褶皱在内政量上之间的任何显着差异。此外,我们发现了先前使用珠方法从家猫获得的体积的相似结果。尽管这些结果仅代表了整个CAT繁殖多样性的有限样本,但我们希望它们将有助于我们对驯化过程中大脑体积的宏观进化变化的理解。
1。引言IGAD的冲突预警和响应机制正在开发气候 - 冲突事件数据扫描和收集工具中,在选定的IGAD气候冲突易受伤害的集群中。为此,Cewarn通过其在亚的斯亚贝巴的大使馆获得了这项计划的一部分,获得了爱尔兰政府的赠款。 因此, cewarn希望招募顾问专家或公司,专门从事事件数据收集工具以实现这一计划。 顾问应设计和开发一种工具,具有从多个媒体来源和平台收集数据的功能,特别关注所选IGAD地区的远程和难以到达集群研究领域。 该工具应允许对事件的地理位置映射,可视化和分析。 2。 参考条款期望顾问将执行以下任务,除了与项目可能不时发生的任何其他任务之外,这些任务在预算和时间的范围内;该咨询公司的主要目标是开发一个工具和数据收集模块,其中包含以下概述的规格。 该工具应具有以下功能;为此,Cewarn通过其在亚的斯亚贝巴的大使馆获得了这项计划的一部分,获得了爱尔兰政府的赠款。cewarn希望招募顾问专家或公司,专门从事事件数据收集工具以实现这一计划。顾问应设计和开发一种工具,具有从多个媒体来源和平台收集数据的功能,特别关注所选IGAD地区的远程和难以到达集群研究领域。该工具应允许对事件的地理位置映射,可视化和分析。2。参考条款期望顾问将执行以下任务,除了与项目可能不时发生的任何其他任务之外,这些任务在预算和时间的范围内;该咨询公司的主要目标是开发一个工具和数据收集模块,其中包含以下概述的规格。该工具应具有以下功能;
值得注意的是,在出生后的头几个月,VPT 婴儿及其照顾者的二元组中观察到了生物行为失调模式(Jean 和 Stack,2012 年;Montirosso 等人,2010 年;Neugebauer 等人,2022 年;Provenzi 等人,2019 年),这表明 VPT 出生和 NICU 相关压力可能通过改变出生后 1,000 天内二元共同调节的关键过程来影响儿童发育和父母适应(Feldman,2006 年;Linnér 和 Almgren,2020 年)。促进亲子亲密关系的早期干预措施可能有助于促进建立类似的心理生物学共同调节过程( Ionio 等人,2021 年; Lordier 等人,2019 年; Mörelius 等人,2015 年; Welch and Ludwig,2017 年),为儿童发展和父母幸福提供缓冲和保护效益( Burke,2018 年; He 等人,2021 年; Thomson 等人,2020 年)。
1 PET 科学中心、个性化医疗和生物样本研发部、阿斯利康公司,瑞典斯德哥尔摩 2 临床神经科学系、精神病学研究中心、卡罗琳斯卡医学院,瑞典斯德哥尔摩 3 陶布研究所、神经病学系、哥伦比亚大学欧文医学中心,美国纽约 4 Invicro,英国伦敦 5 神经影像科学中心、精神病学、心理学和神经科学研究所、伦敦国王学院,英国伦敦 6 耶鲁大学 PET 中心,美国康涅狄格州纽黑文 7 图尔库 PET 中心、图尔库大学和图尔库大学医院,芬兰图尔库 8 研发部、阿斯利康公司,美国马萨诸塞州沃尔瑟姆 9 临床神经科学系、卡罗琳斯卡医学院,瑞典斯德哥尔摩 10 法国 MSA 参考中心、临床研究中心 CIC1436、神经科学和临床药理学系、NeuroToul COEN 中心,UMR 1 214-ToNIC 和图卢兹大学医院、INSERM 和图卢兹 3 大学,法国图卢兹 11 CRMR AMS,神经病学-神经变性疾病服务中心,CHU Bordeaux,法国波尔多 12 波尔多大学,CNRS,IMN,UMR 5293,法国波尔多 13 奥塔哥大学医学系,新西兰基督城脑研究所,新西兰基督城 14 萨勒诺大学神经退行性疾病中心,意大利萨勒诺 15 因斯布鲁克医科大学神经病学系,奥地利因斯布鲁克 16 纽约大学格罗斯曼医学院医学系,美国纽约 17 因斯布鲁克医科大学神经病学系临床神经生物学分部,奥地利因斯布鲁克
摘要 — 为了确保这种新兴器件的可靠性,控制导电桥式随机存取存储器 (CBRAM) 中的细丝生长至关重要。在这里,我们证明了扫描焦耳膨胀显微镜 (SJEM) 可用于检测和精确定位工作中的交叉 CBRAM 器件中的导电细丝。基于 Pd/Al 2 O 3 /Ag 堆栈的柔性存储器件首先在低温下在聚酰亚胺基板上精心制作。这些器件在低压 (<2V) 下显示置位和复位操作,开/关比高于 10 4 。在低电阻状态下操作时,SJEM 振幅图像显示出单个导电细丝存在下的热点。在 50kHz 下提取的有效热扩散长度为 4.3µm,并且还证明了热膨胀信号与耗散的焦耳功率成正比。我们相信,所提出的程序为可靠性研究开辟了道路,可将其应用于任何基于细丝传导的存储器件系列。索引词——CBRAM、柔性电子、SJEM、长丝定位。
抽象背景/目的:肝细胞癌(HCC)是一种普遍的癌症,主要是由于其晚期诊断而在全球范围内显着促进死亡率。早期检测是至关重要但充满挑战的。这项研究利用深度学习(DL)技术的潜力,仅采用您看一次(Yolo)结构,以增强计算机断层扫描(CT)图像中HCC的检测,旨在改善早期诊断,从而改善患者的结果。材料和方法:我们使用了来自122名患者的1290个CT图像的数据集,根据标准的70:20:10分割,用于训练,验证和测试阶段。基于YOLO的DL模型接受了这些图像的培训,随后进行了验证和测试阶段,以全面评估该模型的诊断能力。结果:该模型表现出非凡的诊断准确性,精度为0.97216,召回0.919,总体精度为95.35%,显着超过了传统的诊断方法。它达到了95.83%的特异性和94.74%的敏感性,证明了其在临床环境中的有效性以及降低遗漏诊断和不必要的干预措施的潜力。结论:用于检测CT扫描中HCC的YOLO体系结构的实施显示了很大的希望,表明DL模型很快可能成为肿瘤学诊断的标准工具。关键词:人工智能,计算机断层扫描,深度学习,肝细胞癌,肝癌随着人工智能技术的不断发展,预计其整合到医疗保健系统中,将提高肿瘤学诊断的准确性和效率,增强早期检测和治疗策略,并可能提高患者的存活率。