此项筛查将此妊娠归类为患有 13 三体综合征(帕陶综合征)的高风险。应通过诊断测试确认此结果。被归类为高风险的妊娠罹患筛查疾病的概率(阳性预测值,或 PPV)受筛查疾病的预检风险影响。对于没有其他风险因素的女性,NIPT 归类为高风险的妊娠中,<20% 患有 13 三体综合征。对于预检风险高的女性,NIPT 归类为高风险的妊娠中,33-67% 患有 13 三体综合征。可使用在线计算器根据临床情况确定患者特定的 PPV。这是一项筛查测试,无法诊断本报告中列出的疾病。可能出现假阳性和假阴性结果。应根据患者的医疗保健提供者的建议进行适当的临床随访,例如遗传咨询、全面超声检查和确认性诊断测试。不应根据此筛查测试的结果采取终止妊娠等不可撤销的措施。有疑问的医疗保健提供者可以致电 (800) 242-2787 分机 2141 联系 ARUP 遗传咨询师。此结果已由
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时,它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样,OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色,并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库,大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握,他们可以创作创意诗歌,撰写全面连贯的文章,深入分析主题,并有说服力地提出论点。
中苏门答腊盆地是一个具有巨大石油和天然气潜力的沉积盆地。利用这一潜力所做的努力之一是利用地震方法进行地球物理勘探。地震方法是提供地球地下状况(例如层结构、地质结构、碳氢化合物指标以及储层的物理性质)清晰图像的最优秀方法。本研究采用了地震反演方法和地震属性方法。使用的地震属性是均方根 (RMS) 和包络属性。同时,所采用的地震反演是声阻抗反演(AI)。 RMS 和包络属性有助于绘制地震波的最大振幅,这些地震波反映了地表以下的密度或岩性差异,并指示了具有储层潜力的区域的存在。声阻抗反演可以绘制某一层的声阻抗值,可以有效定量指示岩性、孔隙度和储层特征的差异。均方根 (RMS) 和包络属性显示“FAP”油田 Telisa 地层顶部的亮点区域,而日志数据显示 Telisa 地层中存在碳氢化合物。研究区碳酸盐岩储层声阻抗值分布在15000((Ft/s)*(g/cc))~30000((Ft/s)*(g/cc))范围内。 “FAP”油田碳酸盐岩储层孔隙度为0.18~0.3(V/V),密度为2.2~2.4(g/c3)。关键词:苏门答腊盆地中部,RMS 属性,包络属性,反演
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像,其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL),已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支,包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛,该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中,Lakhani 等人 4 证明他们
摘要:医疗保健对于健康生活非常重要。但是,如果您有健康问题,就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人,该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册,帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据,他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析,并根据症状提供个性化的分析报告。因此,人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
如何引用这篇文章 - 美国心理学会 (APA) Santos, GC, Barboza, F., Veiga, ACP, & Gomes, K 。 (2024 年 7 月/9 月)。利用人工智能进行投资组合优化
武装部队部长将于 2024 年 5 月 16 日星期四访问卢维埃国家宪兵旅,与 2024 年 5 月 14 日星期二早上在因卡维尔收费站致命伏击现场率先进行干预的官员和操作员交谈,以表示对安全和救援部队的支持。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型(即针对绘画任务进行微调的图像条件模型)或后条件模型(即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型)。预条件模型在推理时很快,但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练,但在推理过程中很慢,需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里,我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间,我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明,我们的方法达到或改善了状态
占该国约10%的红树林地区是非洲同类地区中最大的第2个。在社会经济上,有针对性的地区反映了该国在189(2019)中的低人类发展指数评分为178(2019年),其特征是贫困率高,OIO为79%,而Cacheu的64%的特征是以不良的住房,营养不良,在教育,健康,健康和卫生服务中质量低的质量表现出来的形式。缺乏收入的机会进一步导致了广泛的贫困和预期寿命低于60岁,这远低于非洲平均水平,远低于世界平均水平。OIO和CACHEU的主要生计活动是基于生存农业,牲畜,钓鱼和腰果种植园对自然资源的开采。
