该计划侧重于规划、组织和控制物流、物料和供应链管理活动 - 任何企业成功管理的关键要素 - 并涵盖战略规划和决策,这是管理过程的重要组成部分。该计划非常适合参与物流活动或确保以高效、有利可图和具有成本效益的方式在时间和地点、以所需的条件和形式向客户(或客户或预期接收者)提供产品和服务的各级管理人员和人员。它还包括关于逆向物流以及人道主义、援助和救灾物流的特殊和独特部分。
太空逆向工业日的人工智能/机器学习 (AI/ML) 将专注于教育政府和工业界,让其了解 AI/ML 如何在所有任务领域极大地提高 USSF 的效率;沟通 AI/ML 将在哪些方面帮助解决太空任务领域目标,并得到 USSF 投资和未来预算的支持;将行业合作伙伴与政府客户配对,以展示 AI/ML 的可能性;并为政府、工业界、投资银行和风险投资之间的合作提供机会,以促进针对 USSF 任务的 AI/ML 解决方案。目标
太空逆向工业日的人工智能/机器学习 (AI/ML) 将专注于教育政府和工业界,让其了解 AI/ML 如何在所有任务领域极大地提高 USSF 的效率;沟通 AI/ML 将在哪些方面帮助解决太空任务领域目标,并得到 USSF 投资和未来预算的支持;将行业合作伙伴与政府客户配对,以展示 AI/ML 的可能性;并为政府、工业界、投资银行和风险投资之间的合作提供机会,以促进针对 USSF 任务的 AI/ML 解决方案。目标
目的:比较 6 种线性分布逆解对癫痫发作间期放电源定位的空间精度:最小范数、加权最小范数、低分辨率电磁断层扫描 (LORETA)、局部自回归平均值 (LAURA)、标准化 LORETA 和精确 LORETA。方法:通过回顾性比较 30 名成功接受癫痫手术的患者中平均发作间期放电的最大源与切除的脑区,基于 204 通道脑电图,对空间精度进行了临床评估。此外,在计算机模拟中评估了逆解的定位误差,在传感器空间和源空间的信号中添加了不同程度的噪声。结果:在临床评估中,使用 LORETA 或 LAURA 时,50-57% 的患者源最大值位于切除的脑区内,而所有其他逆向解决方案的表现都明显较差(17-30%;校正 p < 0.01)。在模拟研究中,当噪声水平超过 10% 时,LORETA 和 LAURA 的定位误差明显小于其他逆向解决方案。结论:LORETA 和 LAURA 在临床和模拟数据中均提供了最高的空间精度,同时对噪声具有相当高的鲁棒性。意义:在测试的不同线性逆解算法中,LORETA 和 LAURA 可能是发作间期 EEG 源定位的首选。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
结果会影响正在考虑的适航相关决策。这取决于可用的其他(非 M&S)信息的数量和质量,以及如何使用这些信息来支持即将做出的决策。人们认识到,M&S 最初可能设计为对适航相关决策影响较小(可忽略或较小),然后被提议产生更高程度的影响(中等或显著)。虽然这种方法通常非常具有挑战性,因此不推荐,但历史保证证据可能为逆向工程模型开发提供合适的替代方案。如果在项目开始时不知道最终的影响水平,那么制定包括更高水平路线的战略是明智之举。
13:00-13:15 开发血管组织学的影像替代品以量化逆向重塑 Karin Tran-Lundmark 13:15-13:23 使用深度学习凝块血管放射组学和机器学习进行基于 CT 的 CTEPH 鉴别 Pietro Nardelli 13:23-13:30 第 2 阶段 INS1009-211 研究中功能性呼吸成像 (FRI) 分析的新见解:曲前列环素棕榈酰吸入粉剂 (TPIP) 对 PH-ILD 患者肺血管的影响 Colin Church 13:30-13:45 与 PVRI 和 PHA USA 的联合演讲患者报告的结果 Frances Varian
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