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Computer-Aided Screening of Autism Spectrum Disorder
背景：自闭症谱系障碍（ASD）的早期诊断非常可取，但仍然是一项具有挑战性的任务，这需要一组认知测试和临床检查时间。此外，存在这种症状的变化，这可以使ASD的识别更加困难。尽管诊断测试在很大程度上是由专家开发的，但它们仍然存在人类偏见。在这方面，计算机辅助的技术可以在支持筛选过程中发挥关键作用。目的：本文遵循基于眼睛凝视的特征元素在ASD中使用眼睛跟踪作为筛选评估的集成部分的路径。这项研究增加了使用眼睛跟踪技术来支持ASD筛选方法的越来越多的努力：所提出的方法基本上旨在将眼睛跟踪与可视化和机器学习相结合。一组59名学龄性参与者参加了这项研究。邀请参与者观看一组与社会认知有关的适合年龄的照片和视频。最初，将眼睛跟踪的扫描路径转换为视觉表示形式，作为一组图像。随后，培训了卷积神经网络以执行图像分类任务。结果：实验结果表明，视觉表示可以简化诊断任务，并且还获得了很高的精度。具体来说，卷积神经网络模型可以达到有希望的分类准确性。这在很大程度上表明可视化可以成功地编码注视运动及其潜在动态的信息。此外，我们探讨了基于最大信息系数的自闭症严重程度与眼动动力学之间的可能相关性。的发现主要表明，眼睛跟踪，可视化和机器学习的结合具有开发客观工具来协助筛查ASD的强大潜力。结论：从广义上讲，我们提出的方法可以转移到筛查其他疾病，尤其是神经发育障碍的方法。
BCSE 2010：技术 - 论文III（主题专业化）
皇家公务员委员会不丹公务员考试（BCSE）2010年考试类别：技术论文III：电气Engg的主题专业论文。/电气和电子工程。小组日期：2010年11月24日总数：100考试时间：2.5小时阅读时间：15分钟（检查时间之前）仔细阅读以下说明：1。在提供的空间中的答案手册上清楚地写下您的卷号。2。不要在最初的15分钟内写。这次将花在阅读问题纸上，并检查所有问题和页面是否正确且完整。3。撰写本文的最长时间为2.5小时。4。所有问题的答案都必须写在提供的单独答题表中。您不允许您在这份问卷上写任何东西。5。在本考试中不允许使用可编程计算器。6。本文由两个部分组成：A节和B节。A节有两个部分，第一部分和第二部分。第I部分由30个多项选择问题组成，其中包含一（1）个标记，第二部分由4个简短的答案类型问题组成，每个问题都带有5（5）个标记。A节中的所有问题都是强制性的。在回答多项选择问题时，仅写出针对问题编号选择的正确答案的字母，清楚而明确（例如：q1- c; q2-b;等）。不得评估任何双重写作或毫无疑问的答案。7。8。9。B节由两个（2）个案例研究组成，其中您必须仅回答一（1）。案例研究问题带有50分，并且在问题旁边分配了分数。根据对主题的知识，清晰度和回答的精确性，将颁发第A部分第A部分中简短答案问题的答案的标记，而B节中问题的答案将根据理解案件的能力，应用您的知识并以解决方案呈现案件的能力来评估。本文总共有11（11）个打印页面，包括此说明页面。
FY21信息与技术年份的评论
CBP ONE：OIT在Google Play和Apple App商店和CBP One Web应用程序上启动了CBP One™移动应用程序。CBP ONE™是旅行者和利益相关者访问CBP移动应用程序和服务（例如CBP Roam，I-94和约会功能）的直观单门户。CBP ONE™的第一阶段包括I-94旅行者和经纪人功能。I-94输入功能使旅行者能够在到达陆地边境过境点之前申请I-94临时I-94。第一阶段还包括要求检查可腐烂货物的移动能力。检查约会请求功能使经纪人，承运人和转发者能够要求进入美国的可腐烂货物的检查时间还部署了CBP一个应用程序中的“无证件非公民的预先信息”提交过程。该过程允许个人提交个人信息，并在到达POE之前选择所请求的到达时间。此信息的高级集合改进了处理。OIT完成了新的CBP One™应用程序功能的开发，该功能使TSA官员可以通过捕获照片或输入数字（a-number）来查询传记数据来验证个人的身份。这有助于跟踪美国OIT中的假释移民，还添加了国际组织（IOS）可以用来查找主题和案件状态的第三个查询。此第三个查询选项允许iOS除了照片和数字外，还可以按名称和出生日期搜索。iOS使用CBP One™来验证移民是否已在MPP中注册，以待定的法庭日期。OIT开始在I-94后端开发，以支持使用A-number从I-94表单中提取传记数据的功能。这将允许CBP官员使用其I-94处理移民。OIT不断为CBP One™添加其他功能。OIT不断为CBP One™添加其他功能。
通过整合高级视觉系统来改善制造质量控制，以增强表面检验。 Nikhileswar Reddy Manchikanti
质量控制在制造业中非常重要，以确保产品与精确规格相对应。传统上，手动检查协议已经实现了这一目标，尽管它们有效，但仍有改进的余地。例如，对水龙头等项目的检查不仅是人力的授权，而且需要大量时间，每个项目的平均时间为30到60秒。这些检查在很大程度上依赖于在具有挑战性的环境中进行的视觉评估，这可能导致受个人判断和环境影响影响的主观发现。传统检查技术由于不一致而存在问题，因为各种检查员对质量要求有不同的看法。进一步的长期重复职责可能会导致人类检查员的疲劳和错误。这些约束强调了开发更可靠的有效性和公正质量控制技术的重要性。光学技术的最新发展，尤其是在摄像机和视觉系统的领域中，提出了一种非常热爱的手动检查的替代方案。这些技术可以获取高分辨率图像并应用高级图像处理算法以识别具有精度和可靠性的缺陷[1]。通过将摄像机和先进视觉系统纳入检查程序，制造商可以大大减少检查时间并提高缺陷识别精度。自动化系统确实具有某些缺点，即使它们显着提高了准确性和效率。有时手动检查在解决困难的部分几何形状，改变气候条件和精确的校准要求方面更为成功。因此，每种情况的需求和局限性都将指导手和自动检查之间的决策。实施用于质量控制自动化的光学设备不仅可以使手动检查效率低下，而且还提高了生产操作的整体质量。自动化系统可以不经历疲倦而连续运行，这保证了对每种产品的一致和公正评估。此外，我们可以检查从这些系统中收集的数据以识别模式和趋势，从而为改善工业运营提供了宝贵的见解。
o r i g i n a l r e s a r c h分析多模式MRI图像中定量特征的值，用于构建用于乳房C
目的：分析多模式磁共振成像（MRI）图像中定量特征的诊断值，以构建用于乳腺癌的无线电摩学模型。方法：根据病理学发现，从2020年1月至2021年1月至2021年1月的95例患有乳房相关疾病的患者分为良性组（n = 57）和恶性组（n = 38）。所有病例均根据检查时间随机分为训练组（n = 66）和验证组（n = 29）（n = 29）。通过T1加权成像（T1WI），T2加权成像（T2WI），扩散加权成像（DWI），动态对比度增强（DCE）和明显的扩散系数（ADC）多模型MRI MRI，对所有受试者进行了检查。针对病理发现分析了MRI发现。构建了诊断性乳腺癌放射素学模型。分析了验证组中模型的诊断功效，并通过ROC曲线分析了诊断功效。结果：纤维肾上腺瘤占良性乳房疾病的49.12％，侵入性导管癌占恶性乳腺癌的73.68％。使用四倍方法，使用四倍的表方法，T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE在诊断乳腺癌中的敏感性为61.14％，66.67％，73.30％，78.95％和85.96％。用于诊断乳腺癌的T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE曲线下的面积分别为0.715、0.769、0.785、0.835和0.792。结论：多模式MRI图像中定量特征的构建无线电摩学模型对于乳腺癌的诊断很有价值。普通扫描，扩散，增强，普通扫描 +扩散，普通扫描 +增强，增强 +扩散的AUC和用于诊断乳腺癌的普通扫描 +增强 +弥漫性为0.746、0.798、0.816、0.816、0.839、0.839、0.890、0.890、0.906和0.906和0.92727。在诊断乳腺癌中，诸如普通扫描 +增强 +弥漫性之类的放射摩学模型的价值高于其他模型，并且可以广泛应用于临床实践。关键字：MRI，定量特征，成像组织学，模型，乳腺癌，诊断
用脑电图指标实施教育聊天机器人期间的经验证据
Google Home，是为Google制作的智能扬声器，它回答语音命令，其软件基于Google Assistant Chatbot。它允许用户多个命令，例如：检查时间，带音乐，视频等的搜索。已经提出了一些框架来促进聊天机器人的发展（Yan等，2016）。IBM Watson Assistant是具有许多能力的机器人的一个例子。用户可以打开一个帐户并与虚拟助手进行聊天，他很快就会有很多答案。一种名为Eliza的聊天机器人是在1966年在麻省理工学院创建的，以模仿人类的转化并模拟临床治疗中的物理治疗师（Abu Shawar等，2007）。爱丽丝聊天机器人是1995年创建的，受到伊丽莎的启发。爱丽丝被认为是一种对话剂，当时许多人认为他们在互动中正在与真正的人交谈。聊天机器人每天使用某些人。苹果的Siri，亚马逊的Alexa，Microsoft Cortana和三星的Bixby可以打开应用程序，播放音乐并成为虚拟助手（Dale，2016年）。bos等人，通过测量与交互式视频平台的互动并识别刺激响应的互动，进行了一项关于使用神经传感器来衡量学生注意力的研究（Bos等，2019c; Bos等，2020; Bos等，2019e：p。3）。shi提到正确推断物品的用户偏好对于有效建议至关重要（Shi，Larson和Hanjalic，2014年）。随着技术的发展，它们很容易获得，并适应了教育领域。最近，技术的快速进步改变了人工智能介导的通信的计算机介导的通信，该通信已被广泛使用（Hohenstein＆Jung，2020年）。技术创新可以增加学生的参与和动力。聊天机器人提供一系列潜在的好处，包括每周7天的每天24小时的个性化和即时可用性。这些积极的方面在教育领域很有趣。这个研究的分支仅在科学界出现，因此在我们的文章中，除了使用更长的时间的业务外，我们还建议这种新技术用于教育使用。与以前的研究相反，我们专注于一种在问题和建议之间交替的机制，此外，我们还使用了它们在相互作用中具有的参数的方法。因此，引入了一个机器人和用户对话模型，模拟具有教学内容和社交互动的知识库中推断的系统交互。
利用人工智能（AI）治疗胃癌的未来
2020。2. Sano T，Coit DG，Kim HH 等。针对 TNM 分类的胃癌新分期分组的提议：国际胃癌协会分期项目。胃癌 2017；20：217-25。3. Katai H，Ishikawa T，Akazawa K 等。日本手术切除胃癌病例的五年生存率分析：对日本胃癌协会全国登记处（2001- 2007 年）超过 100,000 名患者的回顾性分析。胃癌 2017；21：144-54。4. Suzuki H，Takizawa K，Hirasawa T 等。日本胃内镜切除术多中心前瞻性队列研究的短期结果：'真实世界证据'。 Dig Endosc 2019；31：30-9。5. Menon S，Trudgill N. 内镜检查漏诊上消化道癌的可能性有多大？一项荟萃分析。Endosc Int Open 2014；2：E46-50。6. Hosokawa O，Hattori M，Douden K 等。胃镜检查与结肠镜检查在检测癌症方面的准确度差异。Hepatogastroenterology 2007；54：442-4。7. Hosokawa O，Tsuda S，Kidani E 等。上消化道内镜检查阴性后三年内可诊断出胃癌。Endoscopy 1998；30：669-74。8. Yalamarthi S，Witherspoon P，McCole D 等。上消化道癌症患者的漏诊。 Endoscopy 2004；36：874-9。9. Yoshimizu S，Hirasawa T，Horiuchi Y 等。基于检查时间和食管胃十二指肠镜训练的上消化道肿瘤检出率差异。Endosc Int Open 2018；6：E1190-7。10. Itahashi K，Kondo S，Kubo T 等。评估 Watson for Genomics 的临床基因组序列分析。Front Med（洛桑） 2018；5：305。11. Stokes JM，Yang K，Swanson K 等。一种深度学习方法用于抗生素发现。Cell 2020；180：688-702。e13。12. Murphy K，Smits H，Knoops AJG 等。胸部 X 光片上的 COVID-19：人工智能系统的多读者评估。放射学 2020.doi：10.1148/radiol.2020201874。 ［印刷前的Epub］ 13. 平泽俊明，池之山洋平，石冈充彬ほか．AI 内视镜の基 基础知识と恐诊断への応用実际．消化器内视镜 2019； 31：1102-5. 14. Yao K、Uedo N、Kamada T 等。 （JGES指南）早期胃癌内镜诊断指南。 Dig Endosc 2020 年 4 月 10 日。doi：10.1111/den。 13684. ［Epub ahead of print］ 15. Takiyama H, Ozawa T, Ishihara S 等. 利用深度卷积神经网络对食管胃十二指肠复制图像进行自动解剖分类. Sci Rep 2018；8：7497. 16. 吴玲, 张建, 周伟等. 食管胃镜检查盲点实时质量改进系统WISENSE的随机对照试验