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基于人工智能的外科手术预测模型...
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术，但有时可能会很困难，并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病，如胆囊炎或胆结石性胰腺炎，是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测，但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络，从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度（3 级）的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好（准确率 74%）。可以对胆囊炎进行分类，准确率为 91%，对简单病例进行分类，准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
Johns Hopkins Health System
全部网络外考试（眼科医生）全额涵盖了60美元的零售考试（验光师），全额涵盖了最高52美元的零售框架$ 175零售津贴，零售津贴高达112美元，零售零售隐形眼镜配套（标准2）全额覆盖全额覆盖全部零售价（标准的零售价值为37美元的零售价值（Preecial Teblecte），供应$ 37 RETERSER PLESS（pressive 2），$ 37 RETAIL EREDER PLESE $ 37 RETALE $ 37到45美元的零售双焦点，全额覆盖$ 65零售零售三框，全额覆盖86美元的零售零售进步，请参阅描述3最高$ 86零售零售宽面条，全额覆盖全部最高可达$ 119 $ 119的零售零售零售零售零售零售，供零售的儿童全额覆盖，全额未覆盖的票房4美元，可覆盖$ 175 $ 175的$ 175 RECTER，最必要的$ 175 RESTERIDER $ 175 REDERSERIDER $ 158 REDERSE $ 23333333333333零售价为175美元，供您使用。 好处;从网络外访问的共付额是从报销1材料1材料仅适用于镜头和框架，而不是隐形眼镜2标准隐形眼镜拟合适用于当前的隐形眼镜用户，该隐形眼镜用户每天都穿着可支配，每天穿着或扩展磨损镜头。专业隐形眼镜配件适用于新的接触式佩戴者和/或佩戴感谢您，气体可渗透或多焦点镜头的成员。3涵盖了提供商的办公室内标准零售衬里三焦点额；成员在进行性零售和标准零售衬里的三焦点以及适用的共付额之间支付差异。4个隐形眼镜代替眼镜镜头，框架福利
使用计算机视觉和深度
摘要：必须提早发现火灾，以防止可能造成的危险事故。传统的火灾检测系统使用诸如传感器之类的硬件来检测火的存在。使用深度学习和机器学习提供了一种更自动化的方法。本研究谈论使用大型数据集使用卷积神经网络。此数据集有助于减少误报，假否定性，并提供更准确的分类。雾，天气，气候，日出，日落，野火和非火灾图像被收集和组合。这样做是为了使雾与烟雾混淆，并且所有橘红色的物体都不会被误解为火。图像增强是为了增加数据集的大小并使其更通用。CCTV镜头的视频被分为框架并进行了加工。这些框架被馈入经过训练的CNN模型，该模型的精度为0.94。如果任何框架显示出略有火，则会提高火警。这种实时立即检测火将防止大火的蔓延，并有助于尽快扑灭。开发的用户界面具有处理视频和图像的选项。完成此操作后，使用气流，分贝，频率和距离等声波的属性来预测火是否可以熄灭。使用具有所有这些功能的标签数据集对机器学习模型进行了培训。决策树分类器显示上述0.97的精度最高。通过使用这些技术，火灾检测和灭绝的预测变得更加容易，更有效。
发育性静脉异常静脉静脉冠军AVM和动脉自旋标记的MR成像的差异诊断
图像采集多相ASL协议是我们机构中最常用的序列，具有最佳的图像质量。因此，我们将系列限制在接受该方案的人中，以确保研究人群的可能性。我们应用了以下参数：TR/TE¼5871/11.0 ms；平均数¼1;截面厚度¼6毫米；切片数¼26 - 28;读数¼4螺旋臂640个样品； FOV¼240240毫米3;矩阵¼128128;和体素分辨率¼3.83.8 6.0毫米。在上一个报告中描述了用于获取多相ASL图像的技术的详细信息。12与ASL一起使用T2 Star - 加权血管造影（天鹅）检查所有患者。天鹅参数为TE¼21.5ms； Tr¼37.3ms;翻盖角¼300°;厚度¼1.2毫米；矩阵¼416256; FOV¼220220;切片数¼120。DSA是在Innova IGS 630（GE Healthcare）系统或Alluraclarity（Philips Healthcare）上进行的。进行了股动脉的穿刺和5F动脉鞘的插入后，进行了主要的椎动脉的选择性导管插入和双侧颈内动脉。通过对比度输送系统以5-6 mL/s的注射速率注入7 - 9 mL的对比介质。图像获得的频率分为3个阶段：前3秒钟每秒4帧，然后在接下来的3秒内每秒2帧，然后每秒1帧（随后的alluraclarity中为0.5帧）。
很少有时间分布的大脑连接状态预测人类认知能力
人类功能性脑连通性可以在时间上分解为高和低弹性的状态，定义为随着时间的流逝的大脑区域的共激活。具有特别高的共同相处的罕见状态已被证明可以反映固有功能网络结构的基本原理，并且是高度主题的。 但是，尚不清楚这种网络限制状态是否也有助于认知能力的个体变化，这些状态在很大程度上依赖于分布式大脑区域之间的相互作用。 通过引入一个新的基于特征向量的预测框架CMEP，我们表明，只有16个时间分离的时间范围（<10分钟10分钟的静止状态fMRI的1.5％）可以显着预测智力中的个体差异（n = 263，p <.001）。 根据以前的期望，个人的网络限制时间范围特别高，并不是预期的智能。 多个功能性脑网络有助于预测，所有结果在独立样本中复制（n = 831）。 我们的结果表明，尽管人类特异性功能连接的基本面可以从最高连接性的几个时间范围中得出，但需要时间分布的信息对于提取有关认知能力的信息是必需的。 此信息不仅限于特定的连接性状态，例如网络填充高弹性状态，而是在整个大脑连接时间序列的整个长度上都反映了。具有特别高的共同相处的罕见状态已被证明可以反映固有功能网络结构的基本原理，并且是高度主题的。但是，尚不清楚这种网络限制状态是否也有助于认知能力的个体变化，这些状态在很大程度上依赖于分布式大脑区域之间的相互作用。通过引入一个新的基于特征向量的预测框架CMEP，我们表明，只有16个时间分离的时间范围（<10分钟10分钟的静止状态fMRI的1.5％）可以显着预测智力中的个体差异（n = 263，p <.001）。根据以前的期望，个人的网络限制时间范围特别高，并不是预期的智能。多个功能性脑网络有助于预测，所有结果在独立样本中复制（n = 831）。我们的结果表明，尽管人类特异性功能连接的基本面可以从最高连接性的几个时间范围中得出，但需要时间分布的信息对于提取有关认知能力的信息是必需的。此信息不仅限于特定的连接性状态，例如网络填充高弹性状态，而是在整个大脑连接时间序列的整个长度上都反映了。
COSTRUCT-手册.pdf
空间框架技术在大跨度建筑中广泛使用已有 50 多年，因为它们在成本、灵活性和制造和安装速度方面具有诸多优势。随着技术和制造业的进步，空间框架在建筑中的应用越来越广泛。现在可以通过三维设计将“建筑师之梦”变成现实。使用 CoStruct 的专利球形接头，可以轻松实现几乎任何轮廓和表面。空间框架由一系列通过接头连接的杆组成，这些杆共同提供强大的抗外力能力。由于施加的负载分布在所有组件上，因此可以减轻结构的重量，减少钢含量，从而降低成本。如果其中一个组件损坏，这不会导致整个结构屈服，因为负载会重新分布到其他杆上以补偿损失。
优越的愿景计划福利
刮擦外套（工厂）未覆盖未覆盖的未覆盖的未覆盖的紫外线未覆盖的未覆盖的未覆盖的未覆盖的未覆盖的进步镜头请参见描述3最高$ 61 $ 120零售津贴4最高$ 61隐形眼镜5 $ 125 $ 125零售津贴高达$ 100 $ 100 $ 100 $ 150零售价值150美元，高达100美元。共付额仅适用于网络内福利。1材料共付款仅适用于镜头和框架，而不适用于隐形眼镜。2特色隐形眼镜贴合费费用适用于新的接触式佩戴者和/或佩戴感谢您，气体渗透性或多焦点镜头的成员。3在提供商的办公室零售价上覆盖，标准衬里三焦点；成员在渐进率和三焦点减去超额折扣的差额之间差异。适用的共付款适用于标准渐进式镜头上的4次超过4次，这是会员的责任5隐形眼镜代替眼镜镜片和框架受益。
先进制造 | 高
商务部通过国家项目办公室与国防部 (DOD) 和能源部 (DOE) 共同制定了美国制造业计划的长期目标，例如提高美国制造业的竞争力，但尚未制定可衡量的近期目标以及相关指标和时间框架，以评估长期进展情况。GAO 之前的工作表明，绩效衡量体系受益于某些关键做法，例如创建一个层次结构，将广泛的长期目标和目的分解为更具体的近期绩效目标，并制定可衡量的目标和时间框架。商务部官员表示，他们无法为网络范围的绩效衡量设定目标，因为他们不管理或资助单个机构的活动。但是，通过制定和实施具有指标和时间框架的网络范围绩效目标，商务部将更好地确保能够观察和报告美国制造业长期目标和目的的进展情况。
GAO-20-244，FDA 药品批准：申请审查时间很大程度上反映了机构目标
GAO 发现，FDA 各部门完成 NDA 初步审查所需的平均天数有所不同，而这些差异在很大程度上反映了他们所审查的 NDA 的关键特征。GAO 的分析表明，FDA 完成 NDA 初步审查所需的时间受以下因素影响：(1) 该机构的 PDUFA 目标规定的完成审查的目标时间范围，(2) NDA 符合的加急项目数量，以及 (3) 执行审查的部门。GAO 还发现，审查的目标时间范围是造成初步审查时间差异的主要原因。具体而言，具有导致根据 FDA 的 PDUFA 目标审查目标时间范围更短的关键特征的 NDA 具有更短的初步审查时间。控制这些目标时间范围和 NDA 符合的加急项目数量的影响后，GAO 发现大多数部门的平均审查时间彼此相似（相差在 2 周以内）。
乌托邦和反乌托邦之间到底在哪里？框架...
摘要 在过去的 60 年里，媒体一直在报道人工智能 (AI) 和自动化等新兴技术。这项国家级研究希望对美国报纸如何报道这些技术进行细致的概述。首先，对 1985 年至 2020 年《纽约时报》和《华盛顿邮报》上有关人工智能和自动化的文章进行了潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模。其次，进行了归纳性手动框架分析，以区分两家报纸随时间推移应用的框架。主题建模的结果表明，关于人工智能和自动化的文章在“工作”、“艺术”和“教育”中最为突出。关于手动框架分析，随着时间的推移，报道更加乐观而不是悲观。然而，当考虑反乌托邦框架时，结果显示，语料库中对人工智能和自动化对这些技术所涉及的道德难题的影响的关注度更高。