在智慧城市和可持续发展的时代,越来越强调优化建筑绩效以减少能源消耗,最大程度地减少环境影响并提高建筑项目的整体效率。虽然AutoCAD擅长制定详细的设计计划,但它缺乏基于现实世界变量(例如能源使用,物质可持续性和气候适应性)进行动态优化设计的能力。这是机器学习(ML)与AutoCAD的集成可以提供变革性的好处的地方。通过利用AI的力量,建筑师和工程师可以自动化分析和优化其设计的过程,从而导致更智能,数据驱动的决策。尽管如此,在当代城市环境的背景下,典型的AutoCAD Workflow经常无法满足能源高效,可持续性的建筑设计的越来越多的期望,但仍无法满足其越来越多的期望。
南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/38-6-6001卷38 |数字6 | 2024年11月|第96-117页Eissn 1753-5913 96
• 实时显示:系统几乎可以实时警告异常情况(无视频延迟)。 • 得益于人工智能的额外支持,医生在结肠镜检查期间可能会更加自信。 • 无论操作员经验如何,该系统都可能有助于整体改善临床结果。 • 由于自动冻结功能,检测到的病变最后保留在子图像屏幕上,使用户可以随时检查子图像,从而减轻压力和眼睛疲劳。
2024 年 3 月 4 日发布的简式基本招股说明书和 2024 年 3 月 5 日发布的招股说明书补充文件定价补充文件第 4591 号。没有任何证券监管机构对这些证券发表意见,声称有其他意见是违法的。本定价补充文件连同 2024 年 3 月 4 日发布的简式基本招股说明书和与其相关的 2024 年 3 月 5 日发布的招股说明书补充文件(经修订或补充)以及通过引用纳入该招股说明书的每份文件,仅在可合法出售这些证券的司法管辖区内公开发行这些证券,并且只能由获准出售此类证券的人士在司法管辖区内公开发行。根据本文件发行的证券未根据经修订的 1933 年美国证券法进行登记,也不会根据该法进行登记,并且除某些例外情况外,不得在美国或为美国人士的账户或利益直接或间接提供、出售或交付。
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抽象的急性心肌梗塞(AMI)是一个关键疾病,仍然是世界上主要的死亡原因之一,强调需要有效的早期诊断和风险预测方法。这项研究进行了综合文献综述,重点是评估生物标志物,例如高敏感性肌钙蛋白(HS-CTN),型B纳二肽肽(BNP/NT-PROBNP)和MicroORNES在AMI早期检测中的作用。分析表明,由于其高灵敏度和特异性,高灵敏度肌钙蛋白目前是鉴定心肌病变的金标准,甚至可以在梗塞的早期阶段进行诊断。其他生物标志物(例如BNP和微型)在风险分层中很有用,提供了有关血液动力学状态和炎症过程的互补信息。然而,诸如慢性疾病(例如肾衰竭)的干扰以及MicroERNA实验室测试成本的挑战仍然限制其常规临床应用。得出的结论是,多种生物标志物的整合和更广泛的诊断方案的发展可以显着提高AMI患者的诊断准确性和个性化治疗方法。关键字:急性心肌梗塞;生物标志物;高灵敏度肌钙蛋白;法国微米;早期诊断。
profersional m remberships and S ervice成员,IEEE医学与生物学协会的成员,2014年至今成员,IEEE机器人和自动化协会2016年度trimation trimation and-trement trimics and Automation and Automation and Automation Letters,机器人和自动化信函 on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 2017-present Ad-hoc Reviewer, BMJ Open 2021-present Ad-hoc Reviewer, Mechanism and Machine Theory 2020-present Ad-hoc Reviewer, Royal Society Open Science 2021-present Ad-hoc Reviewer, Journal of Biomechanics 2021-present Ad-hoc Reviewer, PLOS One 2021-present Ad-hoc Reviewer, Science Robotics 2023-Present临时审阅者,IEEE人机系统的交易2021-至今导师,Niles West High School STEM STEM指导计划2016共同老师,Solidworks研究生工作坊2015-2017的Soldworks研讨会2015-2017 igationer 2014-
ICAD 2025 诚邀提交原创研究论文,并将包括口头和海报会议、学生论文竞赛、人工智能主题专家的教程和特别会议。这次新会议将强调人工智能的应用以及影响技术应用和创新的关键人工智能垂直领域。会议旨在为您提供一种体验,让您了解人工智能的新研究和突破,获得宝贵的见解,发展您的网络,并从多方面领域最聪明的人那里获得启发。