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人工智能网络研讨会系列的正念方法
9 月 25 日，威斯康星大学麦迪逊分校健康心灵中心 (使用新型幸福感 AI 进行正念和幸福感评估) 的 Richard J. Davidson 博士将与我们交谈。
2021/2022的基本心血管科学亮点
2021/2022的基本心血管科学亮点 - 从新颖的发现工具和生物标志物到精密医学。Paul C Evans^*，Sean M. Davidson^*，Johann Wojta^*，MagnusBäck^*，Sveva Bollini，Mairi Brittan，
人工智能 (AI) 用于识别尿培养结果，无需工作人员干预即可自动发布到患者记录中。Ross J. Davidson、Conor Porter、Charles Heinstein、Audra Russell-Tattrie、Joline Head、Glenn Patriquin
许多实验室虽然历来注重成本，但一直努力以尽可能经济的方式向临床医生同事提供准确的结果。然而，在过去五年里，尤其是疫情后，实验室在人力资源极为宝贵的时代难以管理实验室运营。作为回应，许多实验室正在探索“微生物实验室自动化”（MLA）仪器来补充常规分析，允许技术人员重新部署到实验室的其他区域或执行更复杂或深奥的任务。人工智能（AI）的进步进一步增强了MLA自动化处理标本工作流程的能力，使这些仪器无需人工干预即可报告培养阴性和阳性结果。我们评估了 Copan 的 PhenoMATRIX (PM) 人工智能软件（意大利布雷西亚 Copan），该软件能够准确地将尿液培养结果分配到无生长 (NG)、无显著生长 (NSG；<10 个菌落，单个分离株) 或大肠杆菌 (EC) 类别，以便自动向临床医生发布结果。
Davidson，Matthew J.，Mithen，Will，Hogendoorn，Hinze，Hinze，van Boxtel，Jeroen J.A.和Tsuchiya，Naotsugu（2020）SSVEP引起了注意，而不是意识
摘要。在本文中，我们提出了一个从部分体积（PV）图中合成3D脑T1加权（T1-W）MRI图像的框架，目的是生成具有更多积分率组织边界的合成MRI体积。合成的MRI需要扩大和丰富用于培训脑部分割和相关模型的非常有限的数据集。与当前的最新方法相比，我们的框架利用PV-MAP属性，以指导生成的对抗网络（GAN）来生成更准确和更现实的合成MRI体积。我们证明了在PV-MAP上而不是二进制映射的条件，导致合成MRIS中的精确组织边界更加准确。此外，我们的结果表明，在合成MRI体积中，深灰质区域的表示有所改善。最后，我们表明，在合成图像中反映了引入PV映射的细胞变化，同时保留了准确的组织边界，从而在新的合成MRI体积的数据合成过程中可以更好地控制。
隐私、算法和人工智能
5 这项研究发现，预测高智商的最佳指标包括《雷暴》、《科尔伯特报告》、《科学》和《薯条》，而预测低智商的指标包括《丝芙兰》、《我爱做妈妈》、《哈雷戴维森》和《战前女士》。
高海底拖网渔业及其对脆弱深海生态系统生物多样性的影响：国际行动的选择
掩护摄影作者希望感谢以下贡献者使用其摄影。顺时针从右上置：一种稀有的钓鱼鱼或海蟾蜍（Chaunacidae：Bathychaunax Coloratus），总长度为20.5 cm，在戴维森海山（2461米）上。小，球状，红色，cirri或毛状突起覆盖身体。额头上的诱饵用于吸引猎物。信用：NOAA/MBARI 2002橙色的工业渔业。将充满橙色粗糙的网眼清空为拖网渔船。©WWF / AFMA，信用：澳大利亚渔业管理当局白蘑菇海绵（Caulophecus sp）。在戴维森海山（1949米）上。信用：NOAA/MBARI 2002泡泡糖珊瑚（Paragorgia sp。）和Stylasterid Coral（Stylaster sp。）在阿拉斯加阿达克岛（Adak Island）的150米深处。信用：Alberto Lindner/NOAA封面设计：James Oliver，IUCN全球海洋计划印刷本出版物是通过慷慨的支持
早期心理健康的rcpsych职位声明
rcpsych撰稿人：Hetal Acharya Thomas Hillen Alka Ahuja laura laura kean agnes Ayton Elaine Elaine Elaine lockhart tom Anne McFadyen Jonathan Campion Fifi Phang Sarah Cohen Cohen Cohen Jean Jean Jean Jean Jeanny Strelitz Jenny Cooke Catherine Thomas Zoeke cathomas thomas Zoeoke Davidson Alison diverley
传记 - 劳克林空军基地
凯文·A·戴维森上校是第 47 飞行训练联队的指挥官，该联队位于德克萨斯州劳克林空军基地。该联队由 2,800 名人员组成，每年为 500 多名美国空军和盟军学生飞行员进行专门的本科飞行员培训。该联队拥有 195 架飞机，包括 T-1A、T-6A 和 T-38C，每年飞行超过 66,000 小时，飞行超过 44,000 架次。戴维森上校于 1998 年通过亚利桑那大学预备役军官训练团计划以优秀毕业生的身份获得军官职位。在密西西比州哥伦布空军基地完成本科飞行员专业培训后，他在德克萨斯州伦道夫空军基地参加了 T-37 飞行员教练培训，并在亚利桑那州戴维斯-蒙森空军基地接受了初始 A-10 培训。作为一名 A-10 飞行员，他在持久自由行动期间部署并领导了战斗出动。执行 A-10 任务后，Davidson 上校担任过韩国空军作战司令部司令兼第 7 航空队司令（驻韩国乌山空军基地）的地区事务战略家、副官兼联络官。执行此任务后，Davidson 上校担任过应急行动科科长，随后担任过太平洋空军总部（驻夏威夷珍珠港-希卡姆联合基地）指挥官行动组主任。Davidson 上校是韩国空军联合指挥参谋课程和美国陆军战争学院的优秀毕业生。他是一名指挥飞行员，拥有超过 2,800 小时的飞行经验，其中包括超过 450 小时的战斗经验。在担任现职之前，Davidson 上校曾担任沙特阿拉伯王国苏丹王子空军基地第 378 空中远征联队的副指挥官。教育经历 1998 年，亚利桑那大学图森分校材料科学与工程学士学位 2005 年，麦斯威尔空军基地中队军官学校，阿拉巴马州 2007 年，菲尼克斯大学成人教育与课程教育硕士学位，亚利桑那州 2011 年，麦斯威尔空军基地空军指挥参谋学院，阿拉巴马州，函授 2011 年，国防语言学院蒙特雷分校基础韩语课程 2012 年，韩南大学大田分校韩语课程 2012 年，韩国大田分校韩国联合军事大学指挥参谋学院，优秀毕业生 2015 年，乔治华盛顿大学埃利奥特国际事务学院联合外交事务官第二阶段，华盛顿特区 2018 年，美国陆军战争学院战略研究硕士学位，优秀毕业生，宾夕法尼亚州卡莱尔 2019 年，乔治华盛顿大学埃利奥特国际事务学院联合外交事务官第二阶段