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神经系统诊断测试和程序 | NINDS 目录
对有或没有神经系统疾病家族史的人进行基因检测可以确定他们是否携带已知的致病基因之一。遗传咨询可以帮助人们理解检测的目的以及结果可能意味着什么。用于诊断或治疗的基因检测应在经过临床检测认证的实验室中进行。临床检测可以寻找特定基因或多个基因区域中的致病突变。这种检测可能使用针对特定类型疾病的一组基因（例如婴儿发病型癫痫）或称为全外显子组测序的测试。外显子组是基因组中由外显子组成的部分，外显子编码蛋白质。现在全基因组测序也用于某些情况。外显子组和基因组测序可能需要几个月的时间来分析。临床医生和研究人员还会对全外显子组或全基因组进行测序，以发现导致神经系统疾病的新基因。
基于人工智能的预诊系统诊断能力超越儿科门诊医生
人工智能在医疗领域得到了深入应用，展现出广阔的应用前景。预诊系统是传统面对面问诊的重要补充，人工智能与预诊系统的结合有助于提高临床工作的效率。然而，人工智能对复杂的电子健康记录（EHR）数据的分析和处理仍然具有挑战性。我们的预诊系统使用自动化自然语言处理（NLP）系统通过移动终端与患者沟通，应用深度学习（DL）技术提取症状信息，最终输出结构化的电子病历。从2019年11月至2020年5月，共有2,648名儿科患者在上海儿童医学中心门诊就诊前使用我们的模型提供病史并获得初步诊断。我们的任务是评估AI和医生获得初步诊断的能力，并分析我们的模型与医生描述的病史一致性对诊断性能的影响。结果表明，如果我们不考虑AI和医生记录的病史是否一致，我们的模型与医生相比表现更差，平均F1得分也较低（0.825 vs. 0.912）。然而，当AI和医生描述的主诉或现病史一致时，我们的模型平均F1得分更高，更接近医生。最后，当AI与医生的诊断条件相同时，我们的模型比医生（0.92）获得了更高的平均F1得分（0.931）。这项研究表明，我们的模型可以获得更结构化的
飞机起落架收放控制系统...
克兰菲尔德大学工程学院 研究型理学硕士 学年 2011 - 2012 YANG YANG 飞机起落架伸缩控制系统诊断、预测和健康管理 指导老师：Craig lawson 博士 2012 年 2 月 © 克兰菲尔德大学 2011。保留所有权利。未经版权所有者书面许可，不得复制本出版物的任何部分。
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克兰菲尔德大学工程学院 研究型理学硕士 学年 2011 - 2012 YANG YANG 飞机起落架伸缩控制系统诊断、预测和健康管理 导师：Craig lawson 博士 2012 年 2 月 © 克兰菲尔德大学 2011。保留所有权利。未经版权所有者书面许可，不得复制本出版物的任何部分。
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克兰菲尔德大学工程学院 研究型理学硕士 学年 2011 - 2012 YANG YANG 飞机起落架伸缩控制系统诊断、预测和健康管理 指导老师：Craig lawson 博士 2012 年 2 月 © 克兰菲尔德大学 2011。保留所有权利。未经版权所有者书面许可，不得复制本出版物的任何部分。
ST-FLEX Guardian类
零用于日常操作的现场工作人员Aerostat Autopilot软件套件包括：自动调度控制（ADC）•基于人工智能的决策引擎•确定GO/NO-GO决策，目标高度/态度，有效负载操作状态等。•系统诊断，外部天气数据和任务目标AI飞行总监的输入•实时，闭环控制Aerostat系统•管理无机操作•合并智能诊断以最大化正常运行时间低级控制器•管理闭环的单个执行器•完成AI Flight Direction Direption Direption Direption Direption Direption Director
对 MRI 图像分割的定性研究...
摘要 — 神经系统疾病是指因结构、生化或电异常而影响大脑、全身神经和脊髓的疾病。由于神经系统复杂，这些疾病的诊断、管理和治疗被认为是医疗保健系统中最具挑战性的。然而，现代技术已经减轻了与神经系统诊断相关的挑战的强度。由于神经系统的结构、生物化学和电活动的变化，这些疾病会引起各种症状。MRI 是评估脑血管损伤和排除神经系统疾病其他潜在原因的常用工具。MRI 技术的进步扩展了我们对神经生物学变化的理解，提供了新的神经成像工具。整合这些技术使医生能够准确诊断神经系统疾病，同时排除其他医疗状况。
基于仿真的系统可靠性分析...
可靠性工程的目标是使设备能够在规定的时间内正常运行。问题在于，在设计阶段很难预测可能导致故障的所有因素，因此几乎不可能完全消除设备生命周期中的意外故障。通过开发容错系统、提供预测性维护和系统诊断设计等，可以显著减少故障的后果。这使得通过调整以适应实际运行条件来纠正设计阶段可靠性估计的不准确性成为可能。但可靠性工程师在这一点上经常面临增加设备复杂性以提高可靠性（例如通过冗余）的冲突，这反过来又使维护和诊断更加困难。然而，数字化转型为这些挑战带来了新的机遇。例如，基于模型的开发变得越来越重要。设备仿真模型既可用于设计和预测设备的可靠性，也可用于运行期间
