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Thermo Scientific ELEMENT GD 辉光放电质谱...
• 快流、高功率辉光放电室 - 高溅射率缩短分析时间 - 卓越的灵敏度 • 先进的双聚焦质谱仪 - 高离子传输率和低背景噪声带来无与伦比的信噪比，实现亚 ppb 级检测限 - 高质量分辨率带来最高选择性和准确度：获得无可争议的分析结果的先决条件 • 超过 12 个数量级的自动检测系统 - 由于全自动检测器的线性动态范围超过 12 个数量级，因此可以在一次扫描内测定超痕量和基质元素 - 直接测定 IBR（离子束比）定量的基质元素 • 先进的软件套件，提高工作效率和易用性 - 所有参数的全计算机控制 - 全自动调谐、分析和数据评估 - LIMS 连接，具有自动数据传输 - 远程控制和诊断 - Microsoft ® Windows ® XP 操作系统
评估机器学习算法以预测医学专业选择
摘要。公平分配专业的医生是一个重大的公共卫生挑战。以前的研究主要依靠经典的统计模型来估计影响医学生职业选择的因素，但本研究探讨了机器学习技术在研究早期预测决策的使用。我们使用来自瑞士和法国医学院的399名医学院的399名医学生的数据评估了各种监督模型，包括支持向量机，人工神经网络，极端梯度提升（XGBOOST）和CATBOOST。集合方法的表现优于更简单的模型，而Catboost的宏观AUROC为76％。事后解释性方法揭示了影响预测的关键因素，例如成为外科医生的动机和外向性的心理特征。这些发现表明，机器学习可用于预测医疗职业道路并为更好的劳动力计划提供信息。
人工智能驱动的常规收集医疗数据评估是针对入院患者的 COVID-19 有效筛查测试 作者：Dr. Andrew AS Soltan MB BChir MA 1,2* Dr. Samaneh Kouchaki BSc MSc PhD 3,6
简介：SARS-CoV-2 感染的早期临床病程可能难以与入院时的其他未分化医疗表现区分开来，然而病毒特异性实时聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测的敏感性有限，并且由于操作原因可能需要长达 48 小时。在本研究中，我们开发了两种早期检测模型来识别 COVID-19，使用在 115,394 例急诊就诊和 72,310 例入院病例中通常在一小时内可获得的常规收集数据 (实验室测试、血气和生命体征)。我们的急诊科 (ED) 模型对所有入院患者实现了 77.4% 的敏感性和 95.7% 的特异性 (AUROC 0.939)，入院模型对入院子集实现了 77.4% 的敏感性和 94.8% 的特异性 (AUROC 0.940)。两种模型在各种患病率 (<5%) 中均实现了高阴性预测值 (>99%)，有助于在分诊期间快速排除以指导感染控制。我们在两周的测试期内对所有就诊并入住英国大型教学医院集团的患者进行了前瞻性验证我们的模型，与 RT-PCR 结果相比，准确率分别为 92.3%（n=3,326，NPV：97.6%，AUROC：0.881）和 92.5%（n=1,715，NPV：97.7%，AUROC：0.871）。敏感性分析考虑了 PCR 阴性结果的不确定性，提高了表观准确率（95.1% 和 94.1%）和 NPV（99.0% 和 98.5%）。我们的人工智能模型可有效用作急诊科和医院入院部的 COVID-19 筛查测试，在无法快速检测的环境中发挥重要作用。摘要：背景：快速识别 COVID-19 对于迅速提供护理和保持感染控制非常重要。SARS-CoV- 2 感染的早期临床病程可能难以与医院中其他未分化的医疗表现区分开来，但是由于操作原因，SARS-CoV-2 PCR 检测可能需要长达 48 小时。使用常规收集的临床数据进行训练的人工智能 (AI) 方法可以在出现症状的第一个小时内进行 COVID-19 的门诊筛查。方法：从英国一家大型教学医院集团的急诊和急诊科的 170,510 次连续就诊中提取了人口统计学、常规和先前临床数据。我们应用多元逻辑回归、随机森林和极端梯度增强树来区分因 COVID-19 而导致的急诊科 (ED) 表现和入院情况与大流行前的对照。我们逐步添加临床特征集并使用分层 10 倍交叉验证评估性能。在训练过程中对模型进行了校准，以达到识别 COVID-19 患者的 70%、80% 和 90% 的灵敏度。为了模拟疫情不同阶段的真实表现，我们生成了具有不同 COVID-19 患病率的测试集并评估了预测值。我们对 2020 年 4 月 20 日至 5 月 6 日期间就诊或入院的所有患者进行了前瞻性模型验证，并将模型预测与 PCR 检测结果进行了比较。结果：115,394 例急诊就诊和 72,310 例入院的实验室血液检测、床旁血气和生命体征测量结果均符合预期。
大规模视频学习的人工智能
计算机视觉、信息检索和自然语言处理等研究领域的人工智能 (AI) 应用可能会为 VBL 的新方法提供动力 [10,12]。例如，AI 可以通过分析学生跟踪数据帮助教师确定学生对视频的理解程度，然后利用这种洞察力推荐可能对学生有用的视频内容。此外，基于 AI 的文本和/或图像识别和分类技术可以通过检测主题的变化来帮助学生浏览教学视频。基于 AI 的 VBL 可以帮助教师根据跟踪数据评估个别学生的知识差距，以便根据学生的能力、经验和兴趣提供个性化的反馈和建议。除此之外，在课堂上应用 AI 时还引发了许多问题，例如隐私、道德以及代理与自动化，这些问题应该进行调查 [5,6,10]。这些是本次研讨会将探讨的一些研究问题。
人工智能就绪工具概述 完成评估
每个领域都包含一套详细的标准和相关问题，旨在评估 AI 的准备情况。战略确定了企业支持 AI 的行动计划和路线图的状态和性质。组织检查企业在文化和组织上是否准备好支持 AI 并利用 AI 进行业务转型。技术运营探讨企业正在利用的不同 AI 技术和功能，以及企业如何在核心运营要素中实施 AI 解决方案。数据评估企业数据资产及其分析能力的状态和可用性，这对于成功部署 AI 至关重要。在 AI 准备工具主页面上，尚未参加评估的用户将获得一个链接，以完成评估。这是使用 AI 准备工具前所必需的。
生产测量技术：2017年部门报告
在生产计量部门，开展研发工作的目的是满足当前，特别是未来工业、社会和科学对尺寸量的计量溯源性的需求，并具有测量不确定度。申请覆盖。基于这项研发工作的成果，在标准校准、计量程序验证和测量数据评估算法测试领域提供和实施新的和改进的计量服务。根据欧洲测量仪器指令（MID）对长度测量机器和设备进行型式和设计测试，以及在测量和校准法框架内进行尺寸测量设备，使该部门的任务范围更加完善。此外，该部门的员工还积极担任德国认证机构 (DAkkS) 的专家和系统评估员，参与其他国家计量机构的同行评审，并参与国家和国际标准化委员会。
壁壁的限制性墙壁变形是由深度发掘引起的：越南冲土的案例研究
摘要：这项研究的目的是评估利用BW（Buttress Wall）来控制越南胶质土壤条件下膜片壁的偏转的影响。使用在特定项目期间密切监视的数据评估了碰撞层的物理和机械性能，这是利用硬化土壤模型的3D数值模拟的验证。分析结果与现场监视数据非常匹配，该数据测试了模拟模型的准确性。这构成了进一步研究BW壁的维度参数的基础，包括它们之间的长度，厚度和间距。从参数研究中获得的结果表明，在BW壁之间改变壁的长度和间距显着限制了隔膜壁的变化，而厚度的变化具有可忽略的效果。通过3D数值模拟，已经建立了最大壁偏转与参数（例如壁长和BW壁之间的间距）之间的线性关系。
使用预测和健康管理 (PHM) 预测起落架的剩余使用寿命
摘要：起落架是飞机的重要组成部分。然而，起落架的部件在其使用寿命内容易退化，这可能导致起飞和降落时出现摆振效应。为了减少意外航班中断并提高飞机的可用性，本研究研究了预测性维护 (PdM) 技术。本文介绍了一个案例研究，该研究基于当前在役飞机的预测和健康管理 (PHM) 框架实施剩余使用寿命 (RUL) 的健康评估和预测工作流程，这可能对机队运营商和飞机维护产生重大影响。机器学习用于使用数据驱动方法开发起落架的健康指标 (HI)，而时间序列分析 (TSA) 用于预测其退化。使用来自在役飞机的大量真实传感器数据评估退化模型。最后，概述了为下一代飞机实施内置 PHM 系统的挑战。
无人机与智能设备测绘摄影测量精度对比评估
摘要 本文评估了使用智能手机和智能相机的无人机摄影测量系统。根据相机自校准确定的内部方向参数进行图像三角测量。生成精确的正射镶嵌图像和数字表面模型，并使用航空和地面激光雷达数据评估其准确性。数字表面模型用于估算土方量并验证无人机摄影测量在施工现场使用的适用性。地理参考精度表明，智能相机在检查点和多边形部分方面的性能大约是智能手机的两倍。考虑到智能手机中的滚动快门，可以提高精度。特别是在倾斜和崎岖的地形中，智能手机可以从应用滚动快门方法中受益。一些国家通常将土方工程体积误差作为一项法律要求，我们的研究结果表明，在土方工程中可以有效且经济地使用带有无人机的智能相机。