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Ray218E 和 Ray55E 船用甚高频无线电用户手册
预期用途 本手册介绍了 Ray218E 和 Ray55E 固定 VHF 海事无线电。Ray218E 和 Ray55E 在所有国际海事频道、预设私人频道以及（如果已编程）所有美国和加拿大及海事频道上提供双向通信。Ray218E 和 Ray55E 包括用于“D”类数字选择呼叫 (DSC) 的设备。 使用的约定 在本手册中，专用（标记）键以粗体大写字母显示（例如：MENU/DSC）。LCD 指示器和功能以正常大写字母显示（例如：TX）。 技术准确性 据我们所知，本手册中的信息在印刷时是正确的。但是，我们持续改进和更新产品的政策可能会更改规格，恕不另行通知。因此，产品和手册之间可能会不时出现不可避免的差异。Raymarine 不承担其中可能包含的不准确或遗漏的责任。
单一陆军物流企业 (SALE) - SAE International
CAISI – 战斗支援系统自动化信息系统接口 DSC – 数字源收集器 IVHMS – 综合车辆健康维护系统 JTDI – 联合技术数据集成 ULLS-A – 单位级后勤系统 – 航空 VSAT – 甚小孔径终端
自卷曲并列薄膜的制备及性能...
摘要 以两种特性黏度差异较大的聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)为原料,采用熔融纺丝制备自卷曲并列双组份长丝(SBSBF),利用广角X射线衍射、差示扫描量热法(DSC)、扫描电子显微镜等研究了体积配比对双组份长丝表面形貌、结晶度、卷曲性能、力学性能和收缩性能的影响。此外，体积比为50:50的双组分长丝的卷曲性能优于其他体积比的长丝。
机器学习与数据科学（EC93）
技术选修课（16个单位）❖任何4个单元，200多个课程，来自ECE，CSE，MAE，Beng，Ceng，Ceng，DSC，Nano，SE，MATS，MATS，MATS，MATH，MATH，MATH，MATH，MATH，MATH，MATH或COGS，可以计算一个字母等级。*此列表的例外需要部门批准。尤其建议使用以下课程：数学245 A-B-C（凸分析和优化），MATH 282 A-B（应用统计），MATH 289C（探索性数据分析和推论），COGS 260（图像识别）。❖最多12个本科ECE课程（仅ECE 111+ **）或最多两个4个单位的本科ECE课程（仅ECE 111+ **）和一门4个UNIT课程的CSE本科课程（CSE 100+仅***）。❖M.S。学生（计划II）被允许作为技术选修课的4个单位研究单位。Ph.D.和M.S. 学生（计划I）作为技术选修课不超过8个研究。 ➢可用于以下研究课程：ECE 299，CSE 298/299，MAE 299，Beng 299，Nano 299，Nano 299，SE 299，DSC 299 *研讨会 *研讨会课程无法计算在内**不计入ECE 195，1995，197，197，197，198，198，198，199，210，210，210，210或1 14 3.Ph.D.和M.S.学生（计划I）作为技术选修课不超过8个研究。➢可用于以下研究课程：ECE 299，CSE 298/299，MAE 299，Beng 299，Nano 299，Nano 299，SE 299，DSC 299 *研讨会 *研讨会课程无法计算在内**不计入ECE 195，1995，197，197，197，198，198，198，199，210，210，210，210或1 14 3.
从磁共振成像中对胎儿大脑进行半自动分割
方法：招募了单胎妊娠成年女性（n = 21），其中 5 名接受了两次扫描，间隔约 3 周[共 26 个数据集，中位孕周 (GA) = 34.8，IQR = 30.9–36.6]。使用 1.5T 和 3T MRI 扫描仪获取胎儿大脑的 T2 加权单次激发快速自旋回波图像。首先将图像组合成一个 3D 解剖体积。接下来，经过训练的示踪剂手动分割丘脑、小脑和总大脑体积。将手动分割与高级规范化工具 (ANT) 和 FMRIB 的线性图像配准工具 (FLIRT) 工具箱中提供的五种自动分割方法进行了比较。使用 Dice 相似系数 (DSC) 比较手动和自动标签。使用 Friedman 重复测量检验比较 DSC 值。
开发HIV疫苗的mRNA平台开发HIV疫苗的mRNA平台
• Trimer design • Timer expression • Timer purification- chromatography • Timer characterisation • Native PAGE and Western blot • Size distribution- DLS • Trimer stability- DSC • Ab binding-BLI Octet • Conformation- NSEM • Trimer design • Timer expression • Timer purification- chromatography • Trimer characterisation
文章：Alandejani, F.、Alabed, S. orcid.org/0000-0002-9960-7587、Garg, P. 等人（另外 23 位作者）（2022 年）人工智能得出的右心房心血管磁共振测量的训练和临床测试。《心血管磁共振杂志》，24 (1)。25。
摘要背景：右心房 (RA) 面积可预测肺动脉高压患者的死亡率，并被欧洲心脏病学会/欧洲呼吸学会肺动脉高压指南推荐。深度学习的出现可能使 RA 面积测量更加可靠，以改善临床评估。本研究的目的是实现心血管磁共振 (CMR) RA 面积测量自动化，并通过评估可重复性、与侵入性血流动力学的相关性和预后价值来评估其临床效用。方法：在 365 名患有肺动脉高压、左心室病变的患者和健康受试者的多中心队列中训练了深度学习 RA 区域 CMR 轮廓模型。在前瞻性队列 (n = 36) 中评估了研究间重复性 (组内相关系数 (ICC)) 和轮廓一致性 (DICE 相似系数 (DSC))。对未用于训练或前瞻性队列的 400 名患者进行了临床测试和死亡率预测，并对 212/400 名患者评估了自动和手动 RA 测量与侵入性血液动力学的相关性。在 ASPIRE 登记处对 3795 名患者进行了放射科医生质量控制 (QC)。主要 QC 观察员评估了所有分割并将其记录为满意、次优或失败。第二位 QC 观察员分析了一个随机子队列以评估 QC 一致性 (n = 1018)。结果：与手动 RA 测量相比，所有深度学习 RA 测量均显示出更高的研究间重复性 (ICC 0.91 至 0.95)（第一位观察员 ICC 0.82 至 0.88，第二位观察员 ICC 0.88 至 0.91）。DSC 在比较自动人工智能和手动 CMR 阅读器时显示出高度一致性。观察者 1 对观察者 2、自动测量对观察者 1 和自动测量对观察者 2 的最大 RA 面积平均值和标准差 (SD) DSC 指标分别为 92.4 ± 3.5 cm 2 、91.2 ± 4.5 cm 2 和 93.2 ± 3.2 cm 2 。观察者 1 对观察者 2、自动测量对观察者 1 和自动测量对观察者 2 的最小 RA 面积平均值和 SD DSC 指标分别为 89.8 ± 3.9 cm 2 、87.0 ± 5.8 cm 2 和 91.8 ± 4.8 cm 2 。自动 RA 面积测量均表现出中等相关性
增加谷物摄入量和减少咖啡摄入量可增加大脑体积：共同的遗传决定因素及其对认知和新陈代谢的影响
作者：康菊娇 MSc 1,2,3†、贾天野博士 2,3,4†*、焦泽宇 MSc 1,2,3、沉春博士 2,3、谢超 MSc 2,3、Wei Cheng 博士 2,3、Barbara J Sahakian DSc 2,3,5,6*、David Waxman 博士 2,3、冯剑峰 博士1,2,3,7,8* 5
分割医学图像：从UNET到Res- ...
摘要 - 这项研究提供了深度学习模型的比较分析 - UNET，RES-UNET，RES-RES-UNET和NNUNET，可评估其在脑瘤，息肉和多级心脏分段任务中的表现。分析侧重于精确，准确性，召回，骰子相似性系数（DSC）和联合（IOU）的相交以评估其临床适用性。在脑肿瘤分割，RES-UNET和NNUNET中明显胜过UNET，在DSC和IOU分数中，RES-UNET领先，表明肿瘤描述的准确性均出色。同时，NNUNET在召回和准确性方面表现出色，这对于临床诊断和计划中可靠的肿瘤检测至关重要。在息肉检测中，NNUNET是最有效的，在所有类别中达到了最高的指标，并将其作为内窥镜检查中可靠的诊断工具证明了它。在复杂的心脏细分任务中，RES-UNET和RES-UNET在描述左心室方面非常出色，RES-UNET也导致右心室分割。nnunet在心肌分段中无与伦比，在精确，召回，DSC和IOU中取得了最高分数。结论指出，尽管有时会在特定指标中表现出色，但差异很小。NNUNET始终在整个实验中显示出卓越的整体性能。索引术语 - 深度学习，UNET，RES-UNET，RES-UNET，NNUNET，医学成像细分，临床应用特别是因为其高召回和准确性而引起的，这在临床环境中至关重要，可以最大程度地减少误诊并确保及时治疗，NNUNET在所有测试类别中的关键指标中的稳健表现将其确立为这些变化和复杂的分割任务的最有效模型。