XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCGM
doi：https：//doi.org/10.37745/ejbmsr.2013/vol12n16392出版于2024年8月5日引用：MILITUS I.O.，NDUBUKA G.I.
摘要：新兴技术和控制系统彻底改变了医疗服务，这在糖尿病的自我管理中非常明显，通过整合连续的葡萄糖监测器（CGM），胰岛素泵和混合闭环系统，从而显着改善了血糖控制并降低低血糖风险。在糖尿病管理中，人工智能（AI）技术用于三种主要应用，这些应用是闭环控制算法，通过连续葡萄糖监测（CGM）生物传感器和AI算法的葡萄糖预测，以及在AI算法的帮助下校准CGM生物传感器。将AI技术集成到糖尿病护理中可以支持更好的临床结果，从而减少了与糖尿病管理相关的行政负担和成本。连续的葡萄糖监测（CGM）系统对于立即葡萄糖数据传递起着至关重要的作用，它通过降低HBA1C水平并增强自我保健技能，显示出在改善糖尿病管理方面的有效性。这已经培养了患者在管理医疗状况方面的信心增强。但是，这些技术的成功采用需要医疗保健专业人员和家人的大力支持，以确保依从性和有效使用，尤其是考虑
处理糖尿病技术粘合剂
粘合剂的旋转在连续葡萄糖监测器（CGM）方面，粘合剂的旋转对皮肤本身很重要。在胰岛素泵输注套件方面，旋转对于防止可能影响胰岛素吸收以及皮肤本身的疤痕组织发育更为重要。我们还有另一篇关于旋转胰岛素注入或输注部位位置的重要性的文章。这是一个显示输注集和CGM的位置的图像：
针对2型糖尿病患者的初级保健规定葡萄糖监测的决策
建议使用CGM的2型糖尿病患者仍需要进行毛细血管血糖测量（尽管他们应该比仅对毛细血管血糖测量的频率要频繁地做到这一点）。说明这是因为他们需要使用毛细血管血糖测量值来检查其CGM设备的准确性并用作备份（例如，当他们的血糖水平快速变化或设备停止工作时）。为它们提供足够的测试条，根据需要进行毛细血管血糖测量。
使用生成人工智能模拟地震波场
模拟现实的地震波场对于一系列地震任务至关重要，包括采集设计，成像和反转。传统的数值地震波模拟器对于大型3D模型在计算上昂贵，并且模拟和观察到的波形之间的差异来自波方程选择和输入物理参数，例如地下弹性模型和源参数。为了应对这些挑战，我们采用了数据驱动的人工智能方法，并提出了一个有条件的生成建模（CGM）框架，以进行地震波模拟。新颖的CGM框架工作从观察到的数据中学习复杂的3D波物理学和地下杂音，而无需依赖明确的物理约束。因此，经过训练的基于CGM的模型充当随机波传播操作员，该操作员用局部地下模型和由训练数据集定义的局部矩张量解决方案编码。给定这些模型，我们可以使用源和接收器的几何形状和源参数作为输入条件变量，以模拟观察区域内任意采集设置的多组件地震数据。在这项研究中，我们在CGM框架内开发了四个模型 - CGM-GM-1D/3D，CGM-WAVE和CGM-FAS，并使用两个地震数据集证明了它们的性能：从San Francisco湾区，具有高地震风险的高密度的高密度的高密度的自然地震波形的少量低密度数据集，并具有高密度的数据，并具有高密度的数据，这些密度是高密度的，这些密度是众所周知的，并构成了高密度的信息，这些密度是高密度的，这些密度是高密度的，这些密度是高密度的，这些杂志的范围是高密度的，并构成了良好的杂货。 场地。CGM框架重现了真实观测值的波形，光谱和运动学特征，证明了为任意源位置，接收器位置和源参数生成波形的能力。我们应对关键挑战，包括数据密度，采集几何形状，缩放和发电变异性，并概述了未来的方向，以促进地震应用及其他地区的CGM框架。
使用生成人工智能模拟地震波场
模拟现实的地震波场对于一系列地震任务至关重要，包括采集设计，成像和反转。传统的数值地震波模拟器对于大型3D模型在计算上昂贵，并且模拟和观察到的波形之间的差异来自波方程选择和输入物理参数，例如地下弹性模型和源参数。为了应对这些挑战，我们采用了数据驱动的人工智能方法，并提出了一个有条件的生成建模（CGM）框架，以进行地震波模拟。新颖的CGM框架工作从观察到的数据中学习复杂的3D波物理学和地下杂音，而无需依赖明确的物理约束。因此，经过训练的基于CGM的模型充当随机波传播操作员，该操作员用局部地下模型和由训练数据集定义的局部矩张量解决方案编码。给定这些模型，我们可以使用源和接收器的几何形状和源参数作为输入条件变量，以模拟观察区域内任意采集设置的多组件地震数据。在这项研究中，我们在CGM框架内开发了四个模型 - CGM-GM-1D/3D，CGM-WAVE和CGM-FAS，并使用两个地震数据集证明了它们的性能：从San Francisco湾区，具有高地震风险的高密度的高密度的高密度的自然地震波形的少量低密度数据集，并具有高密度的数据，并具有高密度的数据，这些密度是高密度的，这些密度是众所周知的，并构成了高密度的信息，这些密度是高密度的，这些密度是高密度的，这些密度是高密度的，这些杂志的范围是高密度的，并构成了良好的杂货。 场地。CGM框架重现了真实观测值的波形，光谱和运动学特征，证明了为任意源位置，接收器位置和源参数生成波形的能力。我们应对关键挑战，包括数据密度，采集几何形状，缩放和发电变异性，并概述了未来的方向，以促进地震应用及其他地区的CGM框架。
