背景:移动健康领域(MHealth)一直在不断扩展。在临床实践中集成MHealth应用程序和设备是一个重大而复杂的挑战。全科医生(GPS)是患者护理途径中的重要联系。由于他们是患者的首选医疗保健中介,GP在支持患者向MHealth的过渡中起着重要作用。目的:本研究旨在确定与法国全科医生对患者开出MHealth应用程序和设备的意愿相关的因素。方法:这项研究是APIAPPS项目的一部分,其总体目的是通过开发一个定制的平台来帮助它们,以帮助消除GPS面部的障碍。这项研究包括从法国多个医学院(里昂,尼斯和鲁恩)的总执业部门招募的GPS,以及学术GPS,医疗保健专业协会以及社交和专业网络的邮寄清单。参与者被要求填写一份基于网络的问卷,该问卷收集了有关各种社会人口统计学变量的数据,他们参与持续教育计划的指标以及他们致力于在患者咨询期间促进健康行为的时间以及表征其患者人群的指标。还收集了有关其对MHealth应用程序和设备的看法的数据。最后,调查表包括了用于测量GPS可接受开处方MHealth应用程序和设备的项目的项目。结果:在174 GPS中,有129(74.1%)宣布他们向患者开出MHealth应用程序和设备的意愿。参与多变量分析,参与持续的教育计划(赔率[OR] 6.17,95%CI 1.52-28.72),是法语的更好的患者基础指挥官(OR 1.45,95%CI 1.13-1.88),对MHEATH APPS和GP的医疗效果的效果以及MHEADE HEADTAR的效果,以及MHEADE效果的效果 - 实践(OR 1.04,95%CI 1.01-1.07),以及通过随机临床试验(OR 1.02,95%CI 1.00-1.04)对MHealth应用程序和设备的验证都与GPS愿意开处方MHealth应用程序和设备有关。相比之下,年龄较大的GPS(OR 0.95,95%CI 0.91-0.98),女性GPS(OR 0.26,95%CI 0.09-0.69),以及那些认为患者或医疗实践风险的人(或0.96,95%CI 0.94-0.99)是不太贴心的贴法。
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在十年内,移动软件领域取得了巨大的成功。景观也重组了,导致了2个移动平台的压倒性优势,这些移动平台现在共享市场:Android(Google)几乎为71%,iOS(Apple)为27%。但是,这个市场分裂仍然是移动开发人员的关注点。他们要么选择本地开发,但必须两次编写该应用程序,或者他们选择跨平台开发来编写单个代码库。无论是从市场上还是用户体验的角度来看[8],每种开发方法的利弊是定期辩论的。但是,随着气候变化的增加,全球经济和政治议程越来越多,越来越多的(移动)开发人员也关心他们创建的软件的可持续性。因此,从环境的角度比较开发实践是有用的,直到软件的脱碳成为主流实践为止。不幸的是,在面对这一挑战时,日常移动开发人员通常会独自发现自己。在[11]中,对经验丰富的开发人员进行的一项调查显示,尽管知识很少,但他们对软件的能源消耗确实很感兴趣。[18]的作者指出了移动开发人员在堆栈中提出的与能源相关的问题,急于了解其他人遇到的与电力有关的问题。从战es中,在实施阶段,环保移动开发人员可能指的是嵌入式系统[12]或移动特异性绿色模式[2]的代码气味目录。在此之前,编程语言的选择最近,他们可能会使用类似绒毛的工具自动清洁其能量代码的代码库[4],[7]。
摘要移动健康(MHealth)应用程序的快速采用通过提供旨在改变个人健康行为的可扩展干预措施,从而改变了公共卫生的景观。本文通过研究理论框架,定量和定性评估方法以及现有研究的关键发现来评估健康应用程序在促进行为变化方面的有效性。证据强调了不同的结果,揭示了改善健康结果和重大障碍(例如用户保留率低和有限的可访问性)方面的成功。行为科学和健康心理学的见解强调了针对个人偏好和环境量身定制应用程序功能的重要性。是针对开发人员,研究人员和政策制定者提出的建议,以促进更具包容性,基于证据和可持续的MHealth解决方案。关键字:健康应用,MHealth,行为改变,数字健康,自我保健,公共卫生干预措施。
医学物理部,纪念斯隆·凯特林癌症中心,纽约,美国摘要这项工作介绍了用于进行人工智能的用户友好,基于云的软件框架(AI)分析医学图像。该框架允许用户通过自定义软件和硬件依赖性来部署基于AI的工作流程。我们的软件框架的组件包括用于放射学研究的Python本地计算环境(Pycerr)用于放射图像处理的平台,用于访问硬件资源和用户管理公用事业的癌症基因组学云(CGC),用于从数据存储库中访问图像,并从数据存储库中访问图像,并安装AI模型及其依赖模型及其依赖。GNU-GPL版权Pycerr从基于MATLAB的CERR移植到Python,使研究人员能够从H IGH维度的多模式数据集组织,访问和转换元数据,以在放射治疗和医学图像分析中构建与云兼容的工作流程,以构建云兼容工作流程。pycerr提供了可扩展的数据结构,可容纳常用的医学成像文件格式的元数据和观众,以允许多模式可视化。提供了分析模块,以促进与云兼容AI的工作流程,用于图像分割,放射素学,DCE MRI分析,放射疗法剂量 - 剂量 - 基于基于剂量的直方图以及正常的组织并发症和肿瘤控制模型用于放射治疗。提供了图像处理实用程序,以帮助训练和推断基于卷积神经网络的模型,以进行图像分割,注册和转换。可以使用CGC提供的API访问部署的AI模型,从而使其在各种编程语言中使用。该框架允许对成像数据进行往返分析,使用户能够将AI模型应用于CGC上的图像,并在其本地机器上检索和查看结果,而无需本地安装专用软件或GPU硬件。总而言之,提出的框架有助于端到端放射图像分析和可重复的研究,包括从源头提取数据,从AI模型中训练或推断出数据,用于数据管理的公用事业,可视化以及简化对图像元数据的访问。
典型的端到端计算机视觉管道从捕获开始,然后是多个级别的预处理数据,这些数据将输入计算机视觉算法或深度学习网络,最后可视化并显示结果或做出一些决定。在实际用例中,可以在具有异质体系结构的SOC上实现多个管道。例如,常见的现代ADAS系统具有360度环绕视图,驾驶员监视,障碍物检测,摄像头,前置摄像头和其他高级功能。这样的特征是各种捕获和计算块的合并,包括但不限于从具有不同分辨率和帧速率的多个相机,视觉处理和深度学习的捕获。这些应用程序通常具有非常严格的延迟和吞吐量要求,并且需要在功率和资源约束的嵌入式SOC上运行。管道的不同部分需要有效地映射到DSP,硬件加速器和计算内核,以获取所需的吞吐量。在如此多样化的计算景观上的汽车用例可能需要许多人来实现,并且可以证明是用户快速评估和原型的入口障碍。还需要学习中间件的坡道,甚至可以整理一个简单的捕获推动键链。所提出的方法实现了OpenVX [3]顶部的一层,这使得开发更快,受到GSTREAMER启发的简单API [2],这是一种流行的基于管道的多媒体框架。
○ 概述:为移动开发者提供战略路线图,帮助他们在量子驱动的世界中创新和发展。本章提供了将量子计算集成到应用程序开发生命周期中的可行指导。○ 关键主题:整合量子算法的步骤、选择正确的量子计算平台和工具、与量子计算专家的合作、为量子进步打造面向未来的应用程序,以及培养持续学习和适应的文化。
成千上万食物的免费营养价值。计算食谱的营养价值的可能性。可能会扫描某些食物的条形码以获得其营养价值并保持记忆力。用户输入的食物已由专业人士团队验证,以确保信息的有效性。使用多个数据库,并可能仅选择加拿大数据库(加拿大营养文件)。可能会删除每天显示卡路里数量的可能性。几个餐厅连锁店(主要是美国)的数据库。创建和保存配方的可能性。追踪睡眠的可能性。
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影,将一个虚构的极简环境(我使用 Chat GPT API 创建)与真实空间重叠,而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改,就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中,通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间,体验到一种缺失或空虚的感觉,这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册(屏幕 7')版本。视频预览:https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
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