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综合卒中干预综合...
注：心电图：格拉斯哥昏迷量表。 EC：加拿大量表。 VH/AI：血肿体积/缺血面积。 MLD：中线移位。 TTH：总住院时间。 ICU：留在ICU。 SEU：uncal 联锁标志。
Cyient-DLM-Limited-DRHP.pdf
根据班加罗尔卡纳塔克邦公司注册处于 1993 年 6 月 30 日颁发的注册证书，本公司最初在卡纳塔克邦迈索尔注册成立为“Rangsons Electronics Private Limited”，是一家根据《1956 年公司法》成立的私人有限公司。根据股东于 2016 年 12 月 22 日通过的一项特别决议，本公司的名称更改为“Cyient DLM Private Limited”，并于 2017 年 1 月 18 日由班加罗尔卡纳塔克邦公司注册处颁发了一份新的更名注册证书。随后，根据我们股东于 2019 年 8 月 1 日通过的决议，我们的注册办事处发生变化，海得拉巴特伦甘纳邦公司注册处（“ RoC ”）于 2020 年 7 月 3 日就州变更颁发了区域董事命令注册证书。根据我们股东于 2022 年 11 月 25 日通过的一项特别决议，本公司从私人有限公司转变为上市公司，公司名称更改为“ Cyient DLM Limited ”。由于本公司转变为上市公司，公司名称变更，因此 RoC 于 2022 年 12 月 13 日颁发了新的公司注册证书。有关本公司名称和注册办事处变更的更多详情，请参阅第 179 页的“历史和某些公司事务”。
24020/18-E-0130；14-E-0423 PSC 改进以客户为中心的电力分配系统计划
— 电力公司加强现有需求响应计划 — 奥尔巴尼 — 纽约州公共服务委员会 (Commission) 今天指示该州最大的电力公司提交提案，概述他们希望在动态负荷管理 (DLM) 计划中部署的替代采购机制。因此，DLM 计划为客户提供财务支付，以减少在高需求或系统压力期间（例如炎热的夏天）使用的电量。此外，它们为消费者提供了更多选择和对能源账单的控制权，同时也提高了公用事业公司管理其系统需求的能力。“动态负荷管理为客户、电力系统、配电公司和州带来了巨大的好处，”委员会主席 Rory M. Christian 说。“这些计划的好处支持了纽约在全国领先的清洁能源目标，同时减少了全州的排放并帮助降低客户的总公用事业费用。”根据今天的决定，五大电力公司——纽约联合爱迪生公司、奥兰治和罗克兰公用事业公司、中央哈德逊天然气电力公司、纽约州电力和天然气公司、罗切斯特天然气电力公司 (RGE) 和尼亚加拉莫霍克电力公司（国家电网）——被要求提交提案，概述他们希望在 DLM 计划中部署的替代采购机制。十年前，纽约州所有主要电力公司都实施了动态负荷管理计划，这是朝着以经济高效和环保的方式实现纽约的能源、容量和可靠性目标迈出的重要一步。通过动态负荷管理，公用事业公司可以在需求最高时减少用电量，降低能源和容量成本，减少必要的基础设施支出，并提高可靠性。这些行动还有助于减少有害排放，因为峰值电厂通常比基载电厂更脏、效率更低。 2014 年，委员会指示公用事业公司制定三种类型的计划：峰值削减计划，当第二天的预测负荷接近预测的夏季峰值负荷时，提前一天调用；本地配电可靠性计划，用于解决特定电力或地理区域的本地可靠性问题；直接负荷控制计划，允许客户安装一个可以由公用事业公司远程控制的设备，以直接打开和关闭负荷，以补偿高需求或系统压力。客户可以单独或通过聚合器参与这些计划。
官方主持 - gov.gg-根西岛州
与国际，国家和地方科学指导保持一致，DLM建筑师认识到可持续设计的全球重要性。全球建筑物和建筑的地位报告表明，该行业在全球所有二氧化碳排放量的近40％（占加热，冷却和照明的运营排放量为28％，与材料和建筑过程相关的体现排放量为11％）。此外，由于人类诱导的栖息地丧失，污染和气候变化，从1970年到2016年，哺乳动物，鸟类，两栖动物，爬行动物和鱼的人口大小平均减少了68％。我们的生活；我们如何建立社区；我们如何种植食物；以及我们如何采购能源和资源；目前，对这些全球环境挑战产生了巨大的复杂影响。
高价值金属组件的混合减法添加性制造工艺
成功实施了制造链中新设计的组成部分，并且生成合适的过程计划是一项高度复杂的任务，需要大量的人类专业知识。因此，结构化方法和决策工具的开发将有助于制定优化且一致的流程计划[1]是制造业中的主要研究主题。在过去的十年中，新颖的制造技术正在迅速发展并确立其在制造业中的地位。他们的出现伴随着创建工具和支持系统的需求，这将允许最大程度地利用其在制造应用中的潜力，同时减少人类的必要性并在过程计划阶段增加自动化水平[2]。直接激光熔化（DLM）作为关键
lujia chen_cv -dbmi @ pitt
Chen博士的研究集中在开发机器学习方法上，尤其是深度学习模型（DLMS）（例如，深神经网络，Boltzmann机器和主题建模），用于研究癌细胞信号系统，肿瘤微环境中的细胞 - 细胞通信（TME），疾病，疾病，机械疾病，机械学和癌症药物学和癌症药物学的异质性。Chen博士使用从DLM中学到的简洁表示，并通过因果推断来指导分子特征/生物标志物的鉴定，并预测包括药物敏感性和患者存活在内的临床结果。基于陈博士在生物信息学，生物医学信息学，生物学和机器学习方面的强大研究背景，她成功地开发了综合的AI模型，这些模型精确地代表了癌细胞中信号系统的状态，并使用此类信息来改善肿瘤特异性的精度药物（精度肿瘤学）。
使用深度学习的非小细胞肺癌中脑转移的完全自动化MR检测和分割
背景：非小细胞肺癌（NSCLC）是扩散到大脑的最常见肿瘤实体，多达50％的患者发展出脑转移（BMS）。在MRI上检测BMS是具有挑战性的，其固有的诊断风险固有的风险。目的：在临床常规MRI上训练和评估NSCLC中BMS的全自动检测和3D分割的深度学习模型（DLM）。研究类型：回顾性。人口：预处理MRI 315 BMS的98例NSCLC患者分为培训（66例患者，248 BMS）和独立测试（17例患者，67 BMS）和对照（15例患者，0 BMS）同伙。场强/序列：t 1-/t 2加权，T 1加权对比度增强（T 1 CE；梯度回波和自旋回波序列），以及来自各个供应商和研究中心的1.0、1.5和3.0 t的天赋。评估：使用5倍交叉验证对训练队列进行了3D卷积神经网络（DEEPMEDIC），并在独立的测试和控制集中进行了评估。通过神经外科医生和t 1 CE的放射科医生对BMS的三维体素分割，用作参考标准。统计检验：每次扫描的敏感性（回忆）和假阳性（FP）发现，骰子相似性系数（DSC）比较手动分割之间的空间重叠，Pearson的相关性（R）的相关性（R）以评估量化量级的量级测量和WIRCO之间的关系，并评估量级的量级量表，并进行了量级测量。 BMS。p值<0.05在统计学上被认为是显着的。与参考标准相比，自动化结果：在测试集中，DLM检测到67 BMS中的57个（平均体积：0.99 4.24 cm 3），导致灵敏度为85.1％，而每次扫描的FP发现为1.5。错过的BMS比检测到的BMS（0.96 2.4 cm 3）的体积明显小（0.05 0.04 cm 3）。
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。
2020-47 年度研究论文对减轻载荷的贡献...
非常感谢研究所的同事（和前同事），他们以各种方式支持我的工作。Markus Ritter 博士向我介绍了 DLM 及其应用，Matthias Schulze 在我在 DLR 工作初期帮助我学习了阵风载荷。Arne Voß 博士和我大约在同一时期完成了我们的论文，我们的主题有相似之处，因此我们可以互相激励并进行技术讨论。Gabriel Pinho Chiozzotto 博士以其在飞机概念设计方面的专业知识激励了我。我还要感谢 David Quero 博士在技术主题或博士学位方面的有益讨论。此外，我还要感谢 Yasser Meddaikar 的富有成效的讨论，其中包括关于复合材料的讨论。非常感谢 Kjell Bramsiepe 和 Kautuk Sinha 对项目的支持和帮助。我还要感谢整个研究所，我在 DLR 度过了愉快的时光，很高兴能与同事们共度下班后的夜晚、一起度假和一起演奏音乐。