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World File Search System辅助系统
怀孕中的辅助系统
摘要：辅助系统是一种高度保守的多效性系统。它包含APELIN受体Apelin肽空肠（APJ）及其两个肽配体Elabela/Toddler（ELA）和Apelin，它们具有不同的时空局部定位。该系统与脂肪轴，心血管和中枢神经系统，癌变以及人类怀孕的调节有关。在怀孕期间，辅助系统对于胚胎心脏病和血管生成以及胎盘发育和功能至关重要。它也可能在劳动的启动中发挥作用。辅助系统似乎参与了与胎盘相关的妊娠并发症的发展，例如前球（PE）和宫内内生长限制，但是在外源给药后，在默许模型中描述了类似PE样症状和出生体重的改善。尽管ELA，APELIN和APJ的表达在人类PE胎盘中发生了变化，但与其循环水平有关的数据却不一致。本文回顾了有关肾上腺素能体系在妊娠中的作用及其在胎盘相关并发症中的病理生理作用的最新知识。我们还讨论了将辅助系统的参与者转化为妇产科干预措施的标记或目标的挑战。
基于视频的驾驶辅助系统 - CORE
GTI 的专业知识涵盖了此类基于视觉的框架所涉及的所有必要研究领域。人们一直在努力研究增强型 2D 分割技术 [1] [2]、通过多个线索描述符进行 2D 跟踪 [3] 以及集中式网络中的 3D 跟踪 [4]，并且仍在继续。还有一些与 3D 重建 [5] 和相关自动校准技术相关的工作。移动环境研究主要与安全应用有关，例如本文中描述的基于视频的 ADAS，多年来这一直是该小组的重要研究方向，现在随着 I-WAY 项目的发展，这一方向比以往任何时候都更加活跃。大量研究工作一直在指导基于视频的 ADAS 的开发，并在许多国际会议上发表 [6]-[13]。
基于学习的深度巷道维护辅助系统...
摘要 - 本文提出了专门为自动驾驶汽车设计的高级车道保管援助系统。提出的模型将强大的Xeption网络与转移学习和微调技术相结合，以准确预测转向角度。通过分析摄像机捕获的图像，该模型有效地从人类驾驶知识中学习，并提供了对安全车道保持所需的转向角度的精确估计。转移学习技术允许模型利用从Imagenet数据集获得的广泛知识，而微型调整技术则用于根据输入图像来指导角度预测的特定任务来定制预训练的模型，从而实现最佳性能。微调是通过最初冷冻预训练的模型并仅训练前10个时期的完全连接（FC）层来开始的。随后，整个模型涵盖了主链和FC层，以进行进一步的训练。为了评估系统的有效性，对包括NVIDIA，MOBILENETV2，VGG19和InceptionV3在内的流行现有模型进行了全面的比较分析。评估包括基于损耗函数的操作准确性的评估，特别是利用了平方误差（MSE）方程。所提出的模型实现了训练和验证的最低损耗函数值，证明了其出色的预测性能。这种实际评估提供了对模式的可靠性及其有效协助行驶任务的潜力的宝贵见解。此外，通过对预设计的轨迹和地图进行广泛的现实世界测试进一步评估了该模型的性能，从而导致转向角度远离所需轨迹的最小偏差。关键字 - 行长辅助，自动驾驶汽车，X CEPTION，转移学习，微调，转向角度预测
2级高级驾驶员辅助系统（ADA）
数据限制•访问崩溃数据可能会影响崩溃报告。这些车辆中的许多车辆的记录和传输数据能力可能受到限制。•2级配备ADA的车辆的制造商具有有限的数据记录和遥测功能，只能收到消费者报告系统参与崩溃结果的报道。•事件报告数据可能未完整或未经验证。•同一崩溃可能有多个报告•摘要事件报告数据未归一化；报告实体无需提交有关其制造的车辆数量，正在运行的车辆数量或这些车辆行驶的距离的信息。
脑肿瘤的组织病理学辅助系统（Has-...
脑肿瘤的类型。，当数据集气球的大小覆盖更多实体时，我们提出了一个关键的科学问题，远远超出了人类观察者的范围。鉴于MIL在病理图像识别领域的巨大潜力，我们设计了一个PMIL框架，以将脑肿瘤的复杂多分类问题分解为细胞亚型和分级子问题。我们从华山医院的生物样品库中收集了1038张幻灯片，并使用WSI扫描仪数字化幻灯片。使用此数据集，我们成功地训练和开发了模型。在独立测试集中，模型的整体准确性达到0.938，总体灵敏度达到0.720，总体特异性
辅助驾驶 - 高速公路和城市辅助系统
Euro NCAP无法监视和评估与VUT相关的所有销售国家 /地区的营销材料。但是，在评估期间，将花时间审查与车辆制造商评估和发布的系统有关的公开营销材料。这将包括但不限于电视和广播广告，车辆手册和在线信息，即车辆制造商网站（搜索以在网站中包括模型和功能，并使用“构建车辆”服务）。
6 CarePre：智能临床决策辅助系统
临床决策支持系统被广泛用于协助医疗决策。然而，临床决策支持系统通常需要手动整理的规则和其他难以维护和更新的数据。最近的系统利用先进的深度学习技术和电子健康记录来提供更及时和准确的结果。这些技术中的许多都是以预测即将发生的医疗事件为共同重点而开发的。然而，尽管这些方法的预测结果很有希望，但它们的价值却因缺乏可解释性而受到限制。为了应对这一挑战，我们推出了智能临床决策辅助系统 CarePre。该系统扩展了最先进的深度学习模型，可根据焦点患者的历史病历预测即将发生的诊断事件。该系统包括一个交互式框架以及直观的可视化效果，旨在支持诊断、治疗结果分析和分析结果的解释。我们通过报告预测算法的数量评估、两个案例研究以及对高级医生和肺病专家的访谈结果来证明 CarePre 系统的有效性和实用性。
使用AI和图像处理的盲目辅助系统
摘要：每天，数以百万计的视力障碍挑战，面临着在家中的日常任务或没有帮助的困难。根据世界卫生组织（WHO）的说法，超过2.5亿人患有视觉障碍，大约3500万人完全盲目。这种人群遇到了世界泛滥的危险，即使在街道上越过，由于他们无法感知障碍和交通，因此甚至越过街道。尽管对独立性有强烈的渴望，但许多视觉障碍的人都取决于其他人的常规任务。但是，技术的进步，尤其是计算机视觉方面，为更大的自主权提供了希望。虽然传统的辅助工具，例如白色的甘蔗，导犬和专业软件是无价的，但新兴的创新旨在通过将视觉信息转化为声音来彻底改变感知。这些事态发展具有增强的自主权和安全性的希望，从而增强了视力障碍，以增加信心来驾驶世界。关键字：失明，视觉残障，援助，独立性。