XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAided
在线空模式中的缺陷识别通过深度学习的帮助
处理步骤，但对于带有可变音调的打印图案，它的灵活性较小。此外，将DSA应用于高量制造的主要挑战之一是观察到的缺陷密度，该缺陷密度分别大于所需的缺陷密度为1和0.01缺损cm 2用于记忆和逻辑应用。最常见的缺陷是桥梁和位错。，即使EUVL也没有缺陷问题，如先前的工作4、5所述，并且被证明会导致桥梁缺陷。为了解决大型缺陷密度的关注，尤其是在DSA中，采用各种过程的选择步骤来确定可以减少整体缺陷密度的重要因素；优化步骤包括不同的退火条件，表面模式的周期性，指南线的宽度，模式的地形以及背景化学等。对于列出的处理步骤的每一个组合，进行扫描电子显微镜（SEM）图像的缺陷检查以评估处理条件的性能是必不可少的。这涉及为统计目的收集足够数量的SEM图像，并手动执行缺陷检测或使用图像处理工具。随着处理步骤的不同组合的数量增加，缺陷的手动标记效率低下。解决方案之一是使用新兴的深度学习算法来检测和分类不同类型的缺陷。在材料科学领域，已经应用了许多算法来从给定的图像集中学习复杂的缺陷特征。例如，（1）Xie等。6使用多级支持向量机算法来检测印刷电路板和晶圆中最常见的缺陷。这些缺陷涉及环，半圆，簇和划痕。（2）Zheng和Gu 7采用了学习算法的机器，以检测具有高准确性的石墨烯中多个空缺数量。（3）Tabernik等。8报道了一项研究，在该研究中，他们利用基于细分的深度学习体系结构从某些工业应用的角度来检测成品中的表面异常。对缺陷的深度学习辅助识别不仅限于材料科学领域，因此已在其他各个领域中用于诸如下水道管道9、10和水果缺陷检测中的缺陷检测。11我们认为，使用这种自动化方法来计算不同类型的缺陷，并指定其在线路和空间（L/S）模式中的位置，可以帮助过程工程师快速收集足够的统计数据，并提供更准确，更一致的方法来评估每个处理条件的组合。通常，需要大量培训样本以确保网络的高精度。不幸的是，如前所述，由于人类的努力和专业知识所需的负载，因此要求SEM图像中存在的缺陷标记的时间耗时的过程。这为收集足够的数据构成了深度学习网络所需的精度的障碍。13，14另一种数据增强方法是通过执行模拟来扩展数据集。数据增强是一种可行的选择，可以通过利用原始数据集中的更多信息来夸大培训数据集。如Shorten和Khoshgoftaar的评论论文所讨论的，12个增强策略包括几何和颜色变换，随机擦除和特征空间扩展。翻转图像是最简单，最便宜的策略之一，结合了其他几何形状转换，旋转和缩放的几何变换可提高深度学习算法的准确性。在Carrasco-Davis等人的天文事件的分类中探索了这种策略，15，其中作者依靠基于物理的模型来生成模拟数据集。参考。16，如Holtzman等人所述，使用点散射模型生成的模拟数据集为雷达图像模拟。17与真实的数据集混合在一起，可以提高船舶合成孔径雷达图像中目标识别的准确性。在这项工作中，使用最小的SEM数据集进行培训[O（100）图像]，我们使用了一个受良好版本3的启发的对象分类和检测网络。在剪切 - 索尔沃退火条件下使用圆柱体组成共聚物进行实验后，收集了SEM数据集。19网络中的卷积层和过滤器的数量已针对网络的准确性进行了优化。实施了各种激活功能和不同损失功能的进一步检查。使用两种策略夸大了具有有限数量SEM图像的初始数据集：（1）几何转换
我、你和人工智能 - 管理计算机辅助智能诊断中的人类人工智能协作 我、你和人工智能 - 管理计算机辅助智能诊断中的人类人工智能协作
这篇正在进行的研究论文重点研究了医生和人工智能在决策中的协作配置。从先前的文献中，我们知道医院的复杂决策是团队中医生之间协作决策过程的结果。然而，从信息系统 (IS) 的角度来看，该领域的研究迄今为止主要集中在个人与人工智能的互动上，而复杂临床病例的决策协作也反映了技术支持环境中的常见做法。因此，我们旨在阐明“哪种人类人工智能协作决策配置最适合人工智能系统？”的问题。 我们计划进行一项基于场景的实验，以调查在计算机辅助智能诊断 (CAID) 系统背景下医生人工智能协作各种配置的准确性、速度和满意度。我们的主要贡献是对旨在通过技术改善医疗保健的选定协作配置进行多维评估。
2023 IEEE/ACM 国际计算机辅助设计会议 (ICCAD) 论文集
这又是 ICCAD 创纪录的一年！我们收到了 750 份最终提交的论文，分为 18 个分会，并由来自学术界和工业界的 349 名杰出国际 TPC 成员进行评审。TPC 会议在线进行，双盲评审过程的质量没有受到影响。最终，172 篇论文被接受，竞争录取率为 22.9%。分会分为 39 个会议，中间穿插海报会议。我们还收到了创纪录的 29 份特别会议和教程提案提交。最终，9 个特别会议和 2 个嵌入式教程被接受，28 篇受邀论文被纳入会议记录。这些特别会议和教程完美地补充了常规会议，形成了强大的技术 ICCAD 2023 计划！
SEN信息报告-St Peter's CE（Aided）主要牛fold
学校必须发布的SEN信息的规定于2014年9月1日生效。根据规定，学校必须发布一份SEN信息报告，该报告必须在其网站上提供。必须包含在SEN信息报告中的规定信息51：为了第69（3）（a）条的目的，该法案的SEN信息是每个维护的学校的管理机构或所有人，维护的托儿所和学院学校（除了在医院建立的特殊学校外）必须包括在计划中包括SEN信息中的SEN信息，包括SEN SEN Inspecion 1（Appendix b）（Appendix b）。报告的出版方式52：学校的理事机构或所有人必须在学校网站上发布其包含SEN信息的报告。1 Sen Provision
慢性腰痛的人工智能和计算机辅助诊断：系统评价
摘要：腰痛 (LBP) 目前是全球第一大致残原因，具有巨大的社会经济负担。LBP 的诊断和治疗通常涉及多学科、个性化方法，包括多种结果测量和成像数据以及新兴技术。在此过程中产生的数据量不断增加，导致了与人工智能 (AI) 相关的方法的发展，尤其是计算机辅助诊断 (CAD)，旨在协助和改善 LBP 的诊断和治疗。在本文中，我们系统地回顾了有关使用 CAD 诊断和治疗慢性 LBP 的现有文献。对 PubMed、Scopus 和 Web of Science 电子数据库进行了系统研究。搜索策略设置为以下关键词的组合：“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“神经网络”、“计算机辅助诊断”、“下腰痛”、“腰椎”、“椎间盘退变”、“脊柱手术”等。搜索共返回1536篇文章。在删除重复和评估摘要后，排除1386篇，而在全文检查后排除93篇论文，符合条件的文章数为57篇。CAD在LBP中的主要应用包括分类和回归。分类用于识别或对疾病进行分类，而回归用于产生数值输出作为某种指标的定量评估。性能最佳的系统已开发用于从图像数据中诊断脊柱的退行性变化，平均准确率 >80%。然而，CAD 工具执行不同任务（包括分析临床、生物力学、电生理和功能成像数据）也取得了显著成果。需要进一步研究以更好地定义 CAD 在 LBP 护理中的作用。
激光医学图像重建和聚甲基丙烯酸甲酯的计算机辅助设计，用于儿科可拆卸间隙保持器的应用
背景：乳牙过早脱落是儿童牙科的常见问题，导致牙弓完整性被破坏。因此，用于维持空间的间隙保持器 (SM) 是必需的。然而，目前制作可拆卸间隙保持器 (RSM) 的方法存在一些局限性。方法：利用扫描技术结合激光医学图像重建获得牙列缺损的数字模型。使用 3 shape 软件设计数字 RSM。它们使用两种方法制造：聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA) 和传统方法。用硅胶替换 RSM 的组织表面和模型之间的间隙，测量最大、平均距离和标准差。使用三维变异分析来测量这些空间。方差检验比较了不同材料之间的距离差异。结果：PMMA RSM 可以很好地拟合模型。PMMA 组的最大距离和平均距离明显小于传统组 (p < 0 0 01)。 PMMA组与传统方法组之间的标准差无显著差异。结论：数字化设计集成的RSM具有良好的适用性，优于传统方法。采用CAD/CAM技术制造的PMMA RSM可以应用于临床。
数字孪生辅助桥梁基础设施在极端条件下的脆弱性评估和基于风险的维护规划
摘要：在过去的几个世纪中，全球已建成数以百万计的桥梁基础设施。其中许多桥梁已老化并表现出巨大的潜在风险。基于风险的公路桥梁频繁检测和维护管理对于公共安全尤为重要。目前，大多数桥梁依靠人工检查方式进行管理。效率极低，导致桥梁劣化和缺陷风险日益增加，降低了桥梁的承载能力，制约了桥梁的正常和安全使用。目前，数字孪生在建筑行业的应用势头强劲，行业逐渐进入信息时代。为了获取和共享相关信息，工程师和决策者在项目的整个生命周期中都采用了数字孪生，但其应用仍然局限于数据共享和可视化。本研究进一步展示了数字孪生在可持续性和脆弱性评估方面的前所未有的应用，这可以实现下一代基于风险的检查和维护框架。本研究以中国浙江省中城村大桥施工人员获得的数据为案例研究。重点介绍了数字孪生在桥梁模型建立、信息收集和共享、数据处理、检查和维护规划中的应用。然后，建立了“数字孪生（或建筑信息模型，BIM）+桥梁风险检查模型”的集成，这将成为所有利益相关者在整个生命周期内减轻极端天气条件下的风险和不确定性的更有效的信息平台。
稳健高斯和非线性混合不变聚类特征辅助方法加速脑肿瘤诊断
1 纳季兰大学医学院内科放射学系，纳季兰 61441，沙特阿拉伯；yealmalki@nu.edu.sa 2 世宗大学无人驾驶车辆工程系，首尔 05006，韩国；umair@sejong.ac.kr 3 Secret Minds，创业组织，伊斯兰堡 44000，巴基斯坦；engnr.waqasahmed@gmail.com 4 国立科技大学（NUST）机械与制造工程学院（SMME）机器人与智能机械工程系（RIME），H-12，伊斯兰堡 44000，巴基斯坦； karamdad.kallu@smme.nust.edu.pk 5 伊巴达特国际大学电气工程系，伊斯兰堡 54590，巴基斯坦 6 卡西姆大学医学院放射学系，沙特阿拉伯布赖代 52571；salduraibi@qu.edu.sa（SKA）；al.alderaibi@qu.edu.sa（AKA） 7 纳季兰大学工程学院电气工程系，沙特阿拉伯纳季兰 61441；miditta@nu.edu.sa 8 扎加齐格大学人类医学学院放射学系，埃及扎加齐格 44631；maatya@zu.edu.eg 9 纳季兰大学应用医学科学学院放射科学系，沙特阿拉伯纳季兰 61441； hamalshamrani@nu.edu.sa * 通信地址：amad.zafar@iiui.edu.pk † 这些作者作为第一作者对这项工作做出了同等贡献。