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用于龋齿检测的人工智能：数据的价值......
人工智能 (AI) 和深度学习子领域的应用已迅速进入医疗领域。特别是使用卷积神经网络 (CNN) 进行图像分析已被证明具有提高从业人员的可靠性和准确性的潜力。CNN 通过反复消化图像和图像标签对（例如，“此图像包含某种病理”）来学习图像中固有的统计模式，这些标签通常由医学专家提供，并最终能够评估未见过的数据 (LeCun 等人，2015)。对于检测龋齿病变，我们在诊断准确性研究 (Cantu 等人，2020) 中发现 CNN 的诊断准确度优于单个牙医，并在随机对照试验 (Mertens 等人，2021) 中证实了这一点。检测龋齿病变等病理本身不会给患者或医疗保健系统带来任何有形价值。相反，健康益处（和进一步的成本）来自后续（正确或错误分配的）治疗。对于射线照片上的龋齿检测，在建模研究中发现 CNN 具有成本效益，其中使用马尔可夫模型跟踪患者一生中检测到的（或未检测到的）和治疗的（或未治疗的）病变（Schwendicke
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
优化用于检测绵羊的聚合酶链反应
SPV的抽象准确和快速诊断对于控制利比亚疾病的快速传播至关重要。本研究旨在优化和开发利比亚阿尔扎维耶市绵羊农场绵羊病毒鉴定的PCR分析。总共收集了120个口头拭子样品，如下：临床怀疑的绵羊痘（n = 67），临床怀疑具有传染性的外生体（n = 18）和健康的绵羊（n = 35）。对收集的样品进行DNA提取，然后进行针对p32基因的聚合酶链反应，该反应用特定的引物。所有67个临床怀疑的绵羊痘样品的SPV呈阳性，并产生预期的扩增子大小为390 bp。所有临床上怀疑的传染性胚膜（CE）样品和健康样品均为阴性。当前基于p32基因的PCR分析的结果表现出良好的敏感性和特异性，可用于分子诊断绵羊痘病毒疾病。关键字。绵羊痘病毒，p32 Gene，PCR，Alzawiyah City，Libya。引言绵羊病是绵羊中最严重，最感染的病毒疾病[1]。在临床上，Sheepox病毒（SPV）可以通过发烧，厌食症，抑郁症，肺部病变发展，无羊毛区域的痘病变的出现以及表面淋巴结肿胀来识别。[2]。SPV是严重的绵羊皮肤病。SPV属于Poxviridae家族的Capripoxvirus（CAPV）属。该属的成员，还包括引起皮肤肿块和山羊痘的病毒，感染绵羊，山羊和牛，并引起经济上重要的疾病（LSDV）[3,4]。绵羊痘病毒是动物的最重要的蛇毒，在OIE的A组疾病中列出[5]。由于对绵羊的羊毛和皮革损害，牛奶产量降低，堕胎率降低，体重增加和高死亡率降低，可能会造成严重的生产损失[6-8]。即使在许多国家中消除了这种疾病，但仍有从北非，中东，西亚，印度和中国在内的世界各地据报道[8,9]。在利比亚，该疾病通常具有enzootic外观。它威胁着农业部门的发展，造成了与羔羊死亡率有关的经济损失，成人的繁殖和生产下降[10]。SPV的诊断通常基于高度特征的临床体征，病毒的分离，中和 - 中和血清学测定[11,12]和聚合酶链反应（PCR）分析[13,11]。用于识别SPV的常规病毒学和血清学测定是耗时，费力的，大多数的特异性低[14]。但是，包括PCR分析在内的分子方法是潜在的工具，可以用作传统实验室技术检测SPV的替代或互补测试。被证明是可靠，敏感，快速和特定的方法，这些方法通常用于世界上许多病毒的检测和表征，包括卡皮托病毒[15,16,12]。[17]。这项研究的目的是创建一种快速，敏感的方法，用于在短时间内检测现场样本中的SPV，从而实用和高效。此外，对于识别SPV的识别，需要进行快速，特异性和敏感测试，因为在现场样品中及时检测SPV对于成功的SPV控制至关重要，并且降低了可能由流行病引起的潜在严重经济损害。方法样本该研究是在利比亚黎波里的利比亚生物技术研究中心（BTRC）的基因工程系进行的。当前的研究总共收集了120件口腔拭子，从可疑的绵羊痘病例中获得了67件，从可疑的绵羊传染性ecthyma（CE）中获得了18例，以及各种羊群中的健康绵羊（阴性对照）的35例。在2013年5月至2014年4月之间，标本是从利比亚阿尔扎维亚市的绵羊群中收集的。使用由英国的公司Isohelix提供的颊拭子管进行了口服拭子样品。随后将这些样品运输到基因工程
notAffict检测解决方案和移动性平台
一旦安装并运行，这种高性能的多模式检测系统就可以在本地运行，而无需外部连接，可以迎合那些喜欢（或无法）在交叉点上连接其设备的基础架构所有者。该系统独立运行，通过train of traf oc柜中指定的通信总线链接到tra -of Controler。用户可以通过连接到机柜内的notra -of接口模块来直接访问设备，配置并直接检索train -uct数据。
在非洲对在线暴力极端主义的计算机视觉和建立弹性：虚假新闻检测的计算机愿景
在2007年仅1％（经济与和平研究所，2022年）。在非洲，与世界其他地区一样，技术创新一直塑造了冲突的动力。在计算和人工智能的发展方面的进步（AI）对推进暴力极端主义（VE）产生了广泛的影响（海德堡国际冲突研究所（HIIK），2022年； RAN，2021年）。一个典范，合成的计算机音频和所谓的深色假货继续捕捉到计算机图形和计算机视觉社区的想象力，同时，对技术的访问的民主化，可以创建一个可以创建任何人说话的任何人的访问权限，因为任何人都会继续关注任何事情，因为它会担心它的力量，因为它会破坏民主竞选活动，并宣布了大型竞选活动，并宣布了大型范围，并宣布了大型范围，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是狂热的狂热狂热狂欢。意识形态（Agarwal，Farid，El-Gaaly和Lim，2020年； Crawford，Keen和Suarez De-Tangil，2020年）。人们不仅可以在线聊天室，游戏平台和其他在线开放式和黑暗的空间在线访问恐怖分子和极端分子的恐怖分子和极端分子的目标，而且现在可以更容易地将他们访问综合视频和那些放大暴力意识形态的人的综合视频（RAN，2021; Albahar，2017年）。通过人工智能，社交世界已成为算法，这些算法不是读取情感或面部，而是结构化的数据，可以包含在数据文件中的列表。这越来越多地是数码相机的工作。这与隶属于ISIS的非洲其他极端主义团体没有什么不同。远没有生成图像，数码相机产生的产品不仅是标准化的数据文件，其中包含数据读取器可以显示图像的数据，而且除了指定如何读取文件以及可能包含其内容的缩略图预览外，还可以启用打开标签，以及geotags，timestamps，timestamps和creptiations corpor，and timeStamps和cratecro crous和sergriations copo和sercriations coper和其他cortiation copo和sercriatiation copo和sercriations coper和其他运营（我的含量） Al。，2021）。Gambetta和Hertog先前的伊斯兰国家（ISIS）案例研究表明，工程师和技术专家在暴力的伊斯兰极端主义者中占据了由人工智能驱动的计算机视觉以推动暴力极端主义推动的计算机视觉的暴力伊斯兰极端主义者（Muro，2017年）。因此，如果可以将新技术用于错误的课程，那么它可能对人类造成的危害比人类造成的弊大于利，尤其是计算机算法，这些计算机算法可能不符合编程所需的道德规范，或者是由AI驱动的，而与人类可以区分对与错不同。由于新技术不会消失，因此需要建立人类的能力来应对其有害影响。因此，拟议的一章提供了计算机愿景的分析以及如何在非洲对在线VE建立弹性。
与Blynk IoT集成的危险动物检测的深度学习用于实时警报
人们的安全，农业和生物多样性都受到与动物有关的威胁的严重威胁，例如野生动植物与车辆和牲畜入侵之间的碰撞。伤害，死亡，经济损失和对自然生态系统的干扰都是这些灾难的结果。由于这些事件变得越来越频繁，创造性的方法来识别和成功降低这些风险。在实时管理危害方面，诸如物理障碍和手动监控之类的传统技术通常不足。物联网（IoT）和深度学习的新发展提供了令人鼓舞的答案。卷积神经网络（CNN），尤其是使深度学习能够在包括保护区，农场和道路在内的各种环境中准确识别和分类动物。深度学习可用于训练模型以识别各种物种并预测其运动模式，从而使先发制人的行动能够阻止不幸和伤害。深度学习与物联网技术相结合，提高了系统的实时功能。可以通过摄像机，运动探测器和温度传感器等物联网设备的互联网进行可以不断监视动物活动，这些设备也可以引发瞬时反应，例如自动屏障或警报。 通过Blynk IoT等平台使这些系统的遥控和管理可行，该平台可以保证利益相关者可以及时收到通知并从任何位置采取必要的步骤。 这个物联网和深度学习组合为危险动物检测提供了完整的解决方案。可以不断监视动物活动，这些设备也可以引发瞬时反应，例如自动屏障或警报。通过Blynk IoT等平台使这些系统的遥控和管理可行，该平台可以保证利益相关者可以及时收到通知并从任何位置采取必要的步骤。这个物联网和深度学习组合为危险动物检测提供了完整的解决方案。通过降低事故的数量，它不仅可以提高安全性，而且还可以通过使牛摆脱困境和保护作物来帮助农业。此外，它对于野生动植物保护至关重要，因为它在受保护区域提供了非侵入性监测。对于人和野生动植物，这种方法通过提供可扩展，有效和实时系统来帮助创造更安全和可持续的环境。
通过详细的病理检查检测到的乳头状甲状腺癌的多个肺转移：病例系列
该受试者是一名79岁的男性，被发现六年前的宫颈淋巴结肿大。进一步检查后，怀疑PTC的宫颈淋巴结转移。五年前，患者接受了甲状腺全切除术和左宫颈淋巴结清扫术。两年前，在肺的右上叶中观察到一个结节，但通过观察进行了管理。胸部计算机断层扫描显示出一个不规则的结节，在右上叶的S1段中测量15×14 mm。在怀疑原发性肺癌的情况下，决定进行术中快速诊断，如果恶性肿瘤，将进行右上叶切除术，并进行纵隔淋巴结清扫术。术中快速诊断证实了恶性肿瘤，并进行了右上叶切除术和纵隔淋巴结清除术。组织病理学检查揭示了乳头状腺癌的发现，导致诊断为继发性肺癌（PT1CN0CM0，PSTAGE IA3）。此外，还观察到了提示PTC多种转移酶的发现。同样，没有针对PTC肺转移酶进行辅助治疗，并且采用了仔细观察的政策。
田间注释：在废水中检测疫苗衍生的脊髓灰质炎病毒2型 - 五个欧洲国家/地区，2024年9月至12月
欧洲CVDPV2分离株的测序鉴定出与Sabin 2疫苗菌株的43-50个核苷酸的VP1衣壳蛋白编码区的差异。总体而言，在所有欧洲分离株中都发现了这些核苷酸差异中的38个。它们具有13个核苷酸的常见差异，与最接近的NIE-ZAS-1分离株发生了变化，这些分离株先前在阿尔及利亚，几内亚和马里被检测到。在这些欧洲国家中检测到的病毒群体呈现出单个谱系（即它们表现出核苷酸变化的共同模式，这使得它们与彼此之间的关系更紧密，而不是与Nie-Zas-1出现中的任何其他非欧洲分离物更紧密相关）；但是，集群中存在一系列遗传差异，同一国家不同地点的同时分离彼此之间表现出很大的差异（4）。
在2025年接受德克萨斯州奥斯汀市的IEEE PES股东大会（PES GM 2025）接受，使用STO
摘要 - 本文引入了一种分布式的应急检测算法，用于使用随机混合系统（SHS）模型在功率分配系统中检测不可观察的意外情况。我们旨在应对分销网络中有限测量能力的挑战，这些挑战限制了迅速检测意外事件的能力。我们将分布网络连接，负载馈线，PV和电池储能系统（BESS）混合资源的动力学结合到完全相关的SHS模型中，该模型代表分布系统作为意外情况下不同结构之间的随机切换系统。我们表明，SHS模型中的跳跃对应于物理功率网格中的突发事件。我们基于幅度调制输入（MAMI）采用探测方法，以使意外情况可检测到。通过对样本分布系统的模拟来验证所提出的方法的有效性。索引术语 - PV-BESS，分布系统，不可检测的偶性，随机混合系统，偶然性检测。