XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System疲倦
1904-颅磁复苏引导 -
独特的姿势和意图震颤通常比腿部，躯干，头部或声音更能影响手臂。震颤通常以一只手或手开始。在一两年内，另一只手臂可能会受到影响。最初可能不会一直存在震颤，并且可能是温和的。震颤变得更糟，并且当受影响的身体部位处于位置或某些运动时，可能会一直存在。压力，疲倦，饥饿，情绪增强或温度极端可能会更糟。随着震颤的严重性增加，它可能会在家庭和工作场所中残疾，从而大大干扰生活质量，功能活动（穿衣，饮食，使用手机），情绪和社交化，并且常常使患者隐居。
自动驾驶安全报告 - NVIDIA
完全自动驾驶汽车 (AV) 可以通过多种功能自行行驶：感知、传感器融合、高清地图定位、路径规划和驱动。摄像头、雷达和激光雷达传感器让车辆能够看到周围的 360 度世界，检测交通信号、行人、车辆、基础设施和其他重要信息。车载 AI 超级计算机实时解释这些数据，并将其与基于云的高清地图系统相结合，以安全地导航最佳路线。这种自动驾驶系统使车辆能够检测和预测其路径上的物体和人员的移动方式，然后自动控制车辆的转向、加速和制动系统。AI 系统具有超人的感知和性能水平。它们跟踪车辆周围的所有活动，永远不会疲倦、分心或受损。结果就是我们道路的安全性得到了提高。
ADNI4 远程数字队列参与者
机密性丧失的风险。研究人员正在采取额外的预防措施来保护您的信息。研究数据库系统的安全可能存在漏洞，导致可识别信息被访问，这种风险很小。我们已采取安全措施将这种风险降至最低。 问卷和记忆测试可能会导致一些人感到不安、沮丧、无聊或疲倦。 作为本研究的一部分，您将需要使用以下一种或多种设备：个人台式机或笔记本电脑、手机或平板电脑访问研究网站。如果您从您的设备访问 ADNI4 研究网站，您可以查看隐私政策，其中描述了在获得同意之前可能发生的数据收集和共享。如果您同意参与研究，您的数据和隐私将受以下条款的保护。
驾驶支持
驾驶员警报支持（DAS-W）是一个安全系统，可以签署，以防止因疲倦或分心的驾驶员造成的事故。系统监视行为和卡车在车道和路边的位置。它检测到昏昏欲睡或分心的驾驶员的典型特征。如果检测到了术语，系统将通过视觉和听觉消息警告驾驶员，以专注于驾驶。出现这些警告时，声音系统会自动静止。das-w自动启用点火开关并以高于65 km/h的速度处于活动状态。此功能需要HWSS-FCB/HWSS-AC/HWSS-ACB或LSS-DW/LSS-DWC/LSS-DW3，因为Das-W使用相同的组件来读取参考数据（LANE和ROAD-侧）。可以通过仪表板上的开关禁用系统。然后，在开关和IN-Strument群集中显示残疾人状态。
卫生技术简报2024年1月
elranatamab单独或与daratumumab结合使用，正在临床发育中，用于治疗复发或难治性多发性骨髓瘤（MM）。mm是一种骨髓癌，其特征是骨髓中的多种异常免疫细胞（称为浆细胞）。在早期阶段，MM可能不会引起任何症状，但是最终会导致诸如持续的骨痛，疲倦，虚弱，呼吸急促，反复感染，异常出血和肾脏问题等广泛问题。在复发或难治性MM（RRMM）中，患者已经完全或部分缓解，但随后该疾病已经恢复（复发）或停止对治疗的反应（难治性）。疾病进展患者的结局很差，因此需要为RRMM开发新的治疗选择。
与印度科学研究所一起 - 与IISC 联系与印度科学研究所一起 - 与IISC
当麦格安克·帕瓦吉（Mrigank Pawagi）于2024年5月踏出芝加哥机场时，他不会预料到未来的磨难。Mrigank是IISC的数学和计算机学生二年级BTECH，在美国曾在伊利诺伊大学Urbana-Champaign大学（UIUC）实习。从他的长期过境中疲倦，到达校园时，他有一个新的困境。他的住宿计划已经通过。“似乎在我去之前已经分类了，”他回忆道。但是，一旦他到达各州，Mrigank和房东就找不到有关协议中某些条款的中间立场。他被困。最终，他不得不呼吁UIUC的2017年IISC校友进行临时住房安排。他花了一个星期的时间搜索，最终找到了一个空的公寓。
Fallot的四部曲
您手术后的肺动脉瓣异常，我们将使用常规的超声心动图（心脏扫描）监控您的门诊病人的心脏。这使我们能够查看您的心脏功能，并检查肺动脉瓣是否充分发挥作用。有些患者的肺瓣会“泄漏”，从而使心脏右侧的右侧更加努力。如果继续这样做，心脏会疲倦。如果泄漏没有引起任何问题，则可能是肺动脉瓣只需要监测，或者可能需要更换肺动脉瓣。对于某些人来说，这将意味着另一个开心的手术。有些人适合使用通过腿部顶部的血管进行的管进行钥匙孔更换。如果您需要进一步治疗，您的心脏病专家将与您更深入地讨论这一点。
使用机器学习方法自动检测嗜睡
摘要。如今，交通事故的数量稳步增加。这些事故的主要原因是由于饮酒和驾驶员疲劳而导致的驾驶受损。主要目标是创建一个能够测量驾驶员嗜睡程度的系统。如果确定了嗜睡，则将通过与警报警告系统和文本消息系统集成来发出警告。嗜睡检测是使用OpenCV，Python和机器学习构建的。在研究中利用了大量的注释驱动器图像以及各种驾驶场景和照明条件的图像，以增强数据集。用于检测驱动器嗜睡的系统提供了一种可行的方法，可以避免因驾驶员疲倦而导致的汽车事故。它检查驾驶员的眼睛并在必要时提醒他们。进一步的改进可以通过最大程度地减少虚假警告数量来提高警报系统的准确性。