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使用地理信息系统和遥感
土地利用和土地覆盖的动态转变已成为有效管理自然资源的关键方面，以及对环境转变的连续监测。这项研究的重点是戈达瓦里河集水区域内的土地使用和土地覆盖（LULC）的变化，评估了土地和水资源开发的影响。利用2009年，2014年和2019年的Landsat卫星图像，该研究通过量子地理信息系统（QGIS）软件的SCP插件采用了监督分类。最大似然分类算法用于评估监督土地使用分类。七个不同的LULC类别 - 耕地，农业用地（休闲），贫瘠的土地，灌木土地，水和城市土地 - 用于分类目的。这项研究揭示了在2009年至2019年的十年中，Go-Davari盆地的土地使用方式发生了很大变化。使用三个卫星/Landsat图像，有监督的分类al-Gorithm和GIS中的分类后变更检测技术对土地使用/覆盖变化的空间和时间动态进行了定量。马哈拉施特拉邦戈达瓦里盆地的总研究区域包括5138175.48公顷。值得注意的是，建筑面积从2009年的0.14％增加到2019年的1.94％。灌溉农田的比例，2009年为62.32％，2019年降至41.52％。灌木土地在过去十年中见证了从0.05％增加到2.05％。主要发现突显了贫瘠的土地，农业用地和灌溉农田的大幅下降，并与林地，灌木土地和城市土地的扩张并列。分类方法的总体精度为80％，卫星图像的Kappa统计数据为71.9％。总体分类准确性以及2009年，2014年和2019年监督土地使用土地覆盖的Kappa价值
Elaine Fuchs的课程
告诉212-327-7953教育与培训：伊利诺伊大学B.S.化学，1972年；课程中最高的区别。普林斯顿大学：博士，生物化学，1977年（查尔斯·吉尔瓦格教授）。马萨诸塞州。技术：博士后研究员，1977 - 80年（霍华德·格林教授）。职位1980-1985芝加哥大学助理教授。生物化学系。1985- 1988年芝加哥大学副教授。生物化学和分子生物学系；分子遗传学和细胞生物学系1989 - 2002年，芝加哥大学的基础科学教授。生物化学和分子生物学系；分子遗传学和细胞生物学系；发育生物学委员会；遗传学委员会；癌症生物学委员会。1988-2002调查员，芝加哥大学霍华德·休斯医学院。2002年 - 研究员，霍华德·休斯医学院，洛克菲勒大学。2002年 - 丽贝卡·兰斯菲尔德教授，洛克菲勒大学，哺乳动物细胞生物学与发展实验室荣誉博士学位荣誉博士学位（Mt Sinai Sch.医学和纽约大学'03）荣誉科学博士学位（伊利诺伊大学，香槟 - 乌尔巴纳大学，'06）荣誉科学博士学位（奥尔巴尼医学院'15）荣誉博士学位博士学位博士学位（哈佛大学'16）荣誉科学博士学位伊利诺伊州。普林斯顿大学。1968-72: Phi Beta Kappa Phi Kappa Phi Alpha Lambda Delta Sigma Xi Agnes Sloan Larson Award for the Outstanding Freshman Chemistry Student Straight A Book Award Iota Sigma Pi Award Reynold Clayton Fuson Award in Chemistry James Scholar Illinois State Scholarship Argonne National Laboratory Scholarship *Bronze Tablet (top 3% Class).1972-77：NIH马萨诸塞州理工学院。1977-79：Damon Runyon博士后研究员
可靠性设计：- NASA 技术报告服务器
中心自 1963 年起聘用他担任航空技术专家。目前，作为任务安全与保障办公室设计、分析和故障指标工作的兼职，他负责产品保证管理，并教授课程以协助 NASA 的培训需求。Lalli 先生毕业于凯斯西储大学，获得理学学士学位和理学硕士学位电气工程。1959 年，作为 Case 的研究助理，后来在 PicatinnyArsenal，他帮助开发了电子引信和特殊设备。1956 年至 1963 年，他在 TRW 担任设计、领导和集团工程师。Lalli 先生是俄亥俄州的注册工程师，也是 Eta Kappa Nu、IEEE、IPC、ANSI 和 ASME 的成员。
智能系统与机电一体化工程
课堂之外的机会。我们的学生享受着活跃而多样的课外体验，拥有 100 多个学生俱乐部和 30 多个运动队。BSISME 学生通常会加入 IEEE 学生分会、美国机械工程师学会、IEEE 机器人与自动化学会学生分会、IEEE Eta Kappa Nu 荣誉学会、Pi Tau Sigma 学会、女性工程师协会和工程产品设计与创新学会等组织。其他受欢迎的活动包括 IEEE 学生日、无人机设计学院、无人机驾驶学院和相扑机器人比赛。我们的学生还喜欢出国实地考察并与美国备受推崇的大学进行交流。
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中心自 1963 年起聘用他为航空技术专家。目前，作为任务安全与保障办公室设计、分析和故障指标工作的兼职，他负责产品保证管理，并教授课程以协助 NASA 的培训需求。Lalli 先生毕业于凯斯西储大学，获得理学学士学位和理学硕士学位电气工程。1959 年，作为 Case 的研究助理，后来在 PicatinnyArsenal，他帮助开发了电子引信和特殊设备。1956 年至 1963 年，他在 TRW 担任设计、领导和集团工程师。Lalli 先生是俄亥俄州的注册工程师，也是 Eta Kappa Nu、IEEE、IPC、ANSI 和 ASME 的成员。
原发性免疫缺陷（PI）的编码信息
D80 Immunodeficiency with predominantly antibody defects D80.0* Hereditary hypogammaglobulinemia Autosomal recessive agammaglobulinemia (Swiss type) X-linked agammaglobulinemia [Bruton] (with growth hormone deficiency) D80.1 Nonfamilial hypogammaglobulinemia Agammaglobulinemia含有免疫球蛋白的B-淋巴细胞常见可变的agammagaglobulinemia [cvagamma] hardogammagagamaglobulinemia nos d80.2*免疫球蛋白A [IgA] D80.3*的选择性缺陷d80.3*选择性缺陷型免疫缺陷效率。免疫球蛋白M [IgM] D80.5*免疫缺陷率提高免疫球蛋白M [IgM] D80.6*抗体缺乏效率近期免疫球蛋白或与临时抗肿瘤的临时抗肿瘤d880.8其他免疫原性D880.8缺陷Kappa轻链缺乏D80.9免疫缺陷，主要是抗体缺陷，未指定的
可靠性设计：- NASA 技术报告服务器
自 1963 年被聘为航天技术专家以来，他一直在中心工作。目前，除了在任务安全与保障办公室从事设计、分析和故障指标工作外，他还负责产品保证管理，并教授课程以满足 NASA 的培训需求。Lalli 先生毕业于凯斯西储大学，获得电气工程学士和硕士学位。1959 年，作为凯斯西储大学的研究助理，后来在皮卡汀尼兵工厂工作，他帮助开发了电子保险丝和特殊设备。1956 年至 1963 年，他在 TRW 担任设计、领导和小组工程师。Lalli 先生是俄亥俄州的注册工程师，也是 Eta Kappa Nu、IEEE、IPC、ANSI 和 ASME 的成员。
Q3 HCPCS I级和II级更新（2024年7月1日）
mepolizumab是白介素5（IL-5）拮抗剂（IgG1 kappa）。il-5是负责嗜酸性粒细胞生长和分化，募集，激活和存活的主要细胞因子。mepolizumab以100 pm的解离常数与IL-5结合，通过阻断在嗜酸性细胞表面表达的IL-5受体复合物的Alpha链的结合来抑制IL-5的生物活性。炎症是哮喘和嗜酸性肉芽肿的发病机理（EGPA）的重要组成部分。多种细胞类型（例如，肥大细胞，嗜酸性粒细胞，中性粒细胞，巨噬细胞，淋巴细胞）和介质（例如组胺，eicosanoids，白细胞素，细胞因子）参与炎症。mepolizumab，通过抑制IL-5信号传导，降低了嗜酸性粒细胞的产生和存活。但是，尚未确定哮喘和EGPA中的巨脂单抗作用的机制。
chatgpt O1 vs. DeepSeek-r1
简介：采用高级推理模型，例如Chatgpt O1和DeepSeek-R1，代表了临床决策支持的重要一步，尤其是在儿科中。Chatgpt O1采用“经过思考的推理”（COT）来增强结构性解决问题，而DeepSeek-R1通过强化学习引入自我反思能力。本研究旨在评估使用MEDQA数据集中这些模型在儿科场景中这些模型的诊断准确性和临床实用性。材料和方法：将MEDQA数据集中的500个多项选择儿科问题提交给Chatgpt O1和DeepSeek-R1。每个问题都包含四个或更多选项，并带有一个正确的答案。在均匀条件下评估了模型，其性能指标在内，包括准确性，Cohen's Kappa以及用于评估一致性和统计显着性的卡方检验。的响应以确定模型在解决临床问题时的有效性。结果：Chatgpt O1达到了92.8％的诊断精度，大大优于DeepSeek-R1，得分为87.0％（P <0。00001）。Chatgpt O1使用的COT推理技术允许更结构化和可靠的响应，从而降低了错误的风险。相反，DeepSeek-r1虽然精确略低，但由于其开源性质和新兴的自我反射能力，表现出了出色的可访问性和适应性。Cohen的Kappa（K = 0.20）表示模型之间的一致性较低，反映了它们的独特推理策略。结论：这项研究强调了Chatgpt O1在提供准确且连贯的临床推理方面的优势，使其非常适合关键的儿科场景。DeepSeek-r1具有其灵活性和可访问性，仍然是资源有限设置中的宝贵工具。将这些模型结合在整体系统中可以利用其互补优势，从而在各种临床环境下优化决策支持。有必要进行进一步的研究，以探索其整合到多学科护理团队中，并在现实世界中的临床环境中进行应用。
研究文章 深度迁移学习人工智能可在便携式胸部 X 光片上准确分期 COVID-19 肺部疾病严重程度
本研究采用深度学习卷积神经网络在便携式胸部X光 (CXR) 上对冠状病毒病 2019 (COVID-19) 感染的肺部疾病严重程度进行分期，并以放射科医生的疾病严重程度评分为基本事实。本研究包括 84 名 COVID-19 患者 (51 名男性 55.1 ± 14.9 岁；29 名女性 60.1 ± 14.3 岁；4 项信息缺失) 的 131 张便携式 CXR。三位专家胸部放射科医生根据不透明度 (0-3) 和地理范围 (0-4) 分别对左肺和右肺进行评分。深度学习卷积神经网络 (CNN) 用于预测肺部疾病严重程度评分。数据分为 80% 的训练数据集和 20% 的测试数据集。分析了 AI 预测评分与放射科医生评分之间的相关性。并与传统学习和迁移学习进行了比较。平均不透明度得分为 2.52（范围：0-6），三位读者的标准差为 0.25（9.9%）。平均地理范围得分为 3.42（范围：0-8），三位读者的标准差为 0.57（16.7%）。评分者间一致性得出不透明度得分的 Fleiss' Kappa 为 0.45，范围得分的 Fleiss' Kappa 为 0.71。人工智能预测的分数与放射科医生的分数高度相关，其中顶级模型的相关系数（R 2 ）为 0.90（范围：传统学习为 0.73-0.90，迁移学习为 0.83-0.90），平均绝对误差为 8.5%（范围：分别为 17.2-21.0% 和 8.5%-15.5）。迁移学习通常表现更好。总之，深度学习 CNN 可在便携式 COVID-19 肺部感染胸部 X 光片上准确分级疾病严重程度。这种方法可能有助于分级肺部疾病严重程度、预测和预测治疗反应和生存率，从而为风险管理和资源分配提供信息。