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MRI DBIC 清洁和消毒指南
DBIC - 第 1A 阶段概述：以下指南基于 EHS 为实验室和研究机构提供的信息，旨在帮助确定和实施经批准的工作区域和设备 COVID-19 消毒方法。根据 CDC 指南，达特茅斯脑成像中心 (DBIC) 的研究人员至少应在扫描仪套件中每次扫描开始和结束时执行消毒方案，但不少于每两小时一次。扫描套件内所需的清洁和消毒是研究人员的责任，应按照 CDC 建议执行，如下所述。工作班次期间可能被多人接触的设备和表面必须每两小时消毒一次。高接触位置和设备：以下是 DBIC 中需要消毒的、处理和接触频率高的位置和设备。 o 台面、扫描仪控制台 o 门把手、橱柜把手 o 扫描仪龙门架上的扫描仪台控件 o 内部和外部线圈、电缆、按钮盒、紧急挤压球 o 幻影 o 灯开关和面板 o 电话、计算机键盘和计算机鼠标 o 控制台区域和受试者等候区的椅子扶手 o 更衣室的门把手、灯开关和抽屉 o 钢笔、记号笔、铅笔、订书机、胶带分配器 o 复印机控件 o 清洁产品容器 o 系统开/关按钮 o MRI 对讲系统 o MRI 套件的门铃 批准的消毒剂： DBIC 将提供经 EPA 认证可有效对抗 COVID-19 冠状病毒的消毒剂。 Terry Sackett 和 Courtney Rogers 将负责验证消毒剂是否在 EPA 注册清单上。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
半导体清洗技术 1989
electrochem.org › Semiconductor_cle... PDF 2018 年 7 月 9 日 — 2018 年 7 月 9 日，清洁效率取决于多个因素，并且...在喷气式飞机客舱中分解臭氧，”国际贵金属研究所。410 页
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
使用压电电动传感器的智能鞋
Savitribai Phule Pune University，Pune，Maharashtra，印度摘要：该项目更多地侧重于“遥控无人驾驶的河流清洁机器人”。在印度，水污染日益增加，水污染是一个重大的环境问题，河流经常充当废料的主要载体，例如塑料，碎屑和其他污染物。当前的手动清洁方法效率低下，昂贵和其他污染物。当前的手动清洁方法效率低下，昂贵，无法进入某些水域。本文介绍了旨在应对这些挑战的移动控制河流清洁机器人的开发。机器人可以通过移动应用程序进行远程操作，从而可以精确控制其导航和清洁操作。它配备了废物收集机制和传感器，可检测和清除河流表面的碎屑。该研究涵盖了在现实情况下的设计，硬件和软件组件以及机器人的测试。结果表明，移动控制的机器人提供了一种有效，成本效益和环境可持续性的解决方案，可维护清洁水道。这项创新有可能彻底改变河流清洁过程并大大减少水污染。关键字：移动控制，河流清洁，机器人
EPA有条件批准坦克清洁验证计划
4。目前正在停用的六个坦克（坦克1、13、14、17、18和19）必须经过验证过程，无论其历史清洁和/或检查如何。为了使红山散装燃料箱安全迅速关闭，EPA同意对最近持有燃料的14个储罐的清洁，检查和关闭的优先级，而NCTF-RH则继续评估这6个失败储罐的状况。但是，EPA的期望是，该修订后的储罐清洁验证计划中描述的QV方法也应适用于这六个坦克，除非这样做对检查员的健康和安全构成了重大且无法克服的风险。NCTF-RH将被要求为修改计划的任何请求提供理由，并且必须由EPA批准任何替代验证计划。
关于坦克清洁验证计划的评论
亲爱的后海军上将巴内特，2024年1月11日，美国海军地区夏威夷（海军）为美国环境保护局9（EPA）提供了坦克清洁验证计划。该文件描述了海军将验证所有残留燃料，污泥和蒸气的方法，这些方法已从二十个散装燃料储罐，四个电涌储罐和两个Red Hill Bulk燃料存储设施（RHBFSF）的两个底漆中除去。海军提出的验证方法主要由视觉检查组成，这些检查将由四个独立实体验证。最初在EPA的2024年1月18日关于坦克清洁工作计划的信中所示，目前无法达成验证计划的同意。EPA无法批准书面计划，因为它没有完全描述提出的测试协议，并且没有建立明确的标准表明通过测试。尽管EPA不反对使用视觉检查作为验证设施清洁的主要手段，但当前的计划无法充分描述水珠测试如何有效地实现表明坦克清洁度的目标。请参阅此信中包含的评论以获取更多详细信息。我们期待着制定一项计划，以确保坦克达到可接受的清洁水平。请查看封闭的评论，并在2024年3月15日之前回复。如果您寻求任何澄清，请联系Drew Suesse（808-539-0545，suesse.andrew@epa.gov）。