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通过Lumify工作开发您的SAP授权员工。获得正确的技能，可以最大程度地利用项目成功的机会并消除风险。Lumify工作为SAP S / 4HANA，SAP HANA，SAP BusinessObjects等提供了一系列SAP培训课程。lumify工作可以与您合作，以浏览课程，并帮助您制定学习计划，最终将提高组织整个组织的技术水平。
sap ibp for供应链 - 概述（IBP100）
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对深度学习算法的务实评估可以自动化心脏手术手术室中手持式，护理点的超声心动图
目的：测试通过基于深度学习的自动化算法（自动EF）与辛普森方法估计的EF估计的射血分数（EF）的相关性。设计：一项前瞻性观察研究。设置：宾夕法尼亚大学医院的单中心研究。参与者：研究参与者年满18岁，计划接受瓣膜，主动脉，冠状动脉搭桥移植物，心脏或肺部植物手术。干预措施：这项非干预研究涉及使用飞利浦手动超声设备Lumify获取顶端4腔经胸膜超声心动图剪辑。的测量和主要结果：在对54个剪辑的主要分析中，与辛普森的EF估计方法相比，自动EF的偏差（10.17％）和经验丰富的读取器估计的EF（9.82％）相似，但是自动EF（r = 0.56）的相关性比经验丰富的EDERED EDER-EDEREFER-EXEF（r = 0.80）低于自动EF（r = 0.56）。在次级分析中，当将辛普森方法估计的EF与自动EF估计的EF之间的相关性增加了，当将27种采集应用于分类为足够的27种采集（r = 0.86），但是当应用于27次审判时，将减少为不足（r = 0.46）。结论：适用于对足够图像质量的采集，自动ef产生了与辛普森方法相当的数值估计值。但是，当应用于对图像质量不足的采集时，会在自动EF估计的EF和辛普森方法之间产生差异。经验丰富的读者的视觉EF估计与辛普森在变量和不足的成像条件下的方法高度相关，强调了其持久的临床实用性。2024 Elsevier Inc.保留所有权利。