XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGPCP
监测全球降水 - 洪水的气候诊断
GPCP全球海数似乎仍然是合理的，但是需要通过改进的数据（例如GPM等）再次检查。如果全球降水幅度存在断层（例如，低估），它可能与小雨或雪无关，而可能与热带地区的激流降雨相关。
对阳性血培养的革兰氏污渍解释的绩效评估
从阳性血液培养物（PBC）中的革兰氏染色的抽象手动显微镜对于诊断血液感染至关重要，但仍然是劳动量，耗时，耗时和主观的。这项研究旨在评估将全自动数字显微镜与深卷积神经网络（CNN）相结合的扫描和分析系统，以协助对PBCS的革兰氏污渍的解释，以供常规实验室使用。The CNN was trained to classify images of Gram stains based on staining and morphology into seven different classes: background/false-positive, Gram-positive cocci in clusters (GPCCL), Gram-positive cocci in pairs (GPCP), Gram-positive cocci in chains (GPCC), rod-shaped bacilli (RSB), yeasts, and多数型标本。总共扫描，预先对PBC进行了1,555个污染的PBC幻灯片。通过矩阵辅助激光解吸/电离飞行时间质谱法（MALDI-TOF MS）将辅助革兰氏染色解释的结果与手动显微镜和文化物种鉴定的结果进行了比较。The compari son of assisted Gram stain interpretation and manual microscopy yielded positive/neg ative percent agreement values of 95.8%/98.0% (GPCCL), 87.6%/99.3% (GPCP/GPCC), 97.4%/97.8% (RSB), 83.3%/99.3% (yeasts), and 87.0%/98.5% （否定/假阳性）。与MALDI-TOF MS物种鉴定相比，辅助的革兰氏污渍解释也产生了相似的结果。在分析性能研究中，辅助解释显示出极好的可重复性和可重复性。PBC中的任何微生物都应以10 5 CFU/mL的确定限制检测到。尽管基于CNN对PBC的革兰氏污渍的解释尚未准备好临床实施，但它具有未来的整合和进步的潜力。