XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMR
标准验证协议/ICMR 42 附件 VII。......
B 类 这是一种预处理试剂，用于使用 AUTOF MS 识别阳性血培养微生物。它与其他临床和诊断程序结合使用，作为早期诊断（例如血流感染）的辅助手段。
口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
fMRI的多次采集序列：继续谨慎
fMRI的多功能或同时多层采集序列在过去十年中变得流行，部分原因是在大规模研究中采取的方法的影响，例如人类Connectome Project。但是，将这种高度加速的高分辨率序列应用于较小规模的项目可能存在明显的缺点，这在信号与噪声比，可靠性和实验能力方面存在很大的缺点。尤其是，使用较小的体素，较短的重复时间和高水平的多次加速度可能会对信号对噪声，图像伪像和腹侧脑区域的信号脱落产生强烈的负面影响。多功能序列可以是有价值的工具，尤其是对于专业应用程序，但应明智地应用于较小规模的研究，重点关注特定项目的端点，并在适当的测试和试点工作之后。
发展政策与管理评审（DPMR）
在全球新冠疫情爆发后，商业格局发生了深刻的变化，需要实现数字化范式转变，以实现持续的韧性和增长。本文探讨了数字化转型在后疫情时代的关键作用，包括技术创新、组织适应和文化演变。借鉴学术资源的见解，我们深入探讨了疫情引发的加速数字化趋势以及企业在这一转型过程中面临的挑战。数字化转型的重要性在于它在增强韧性、适应不可预见的挑战、改善客户体验和促进数据驱动决策方面的作用。在承认固有挑战的同时，明确的数字战略成为成功的关键决定因素。在我们探索不断变化的商业格局时，本文旨在全面了解数字化转型在促进组织敏捷性和长期成功方面的重要性。
和响应行动计划（CHMR-AP）
在所有情况下都符合相关程序，并在审查平民伤害事件时认真考虑采取额外调查措施。然而，CHMR-AP 代表了国防部对改进工作的下一阶段的持久承诺。通过实施这一行动计划，在 CHMR 委员会的领导和监督下，国防部将继续改进其减轻和应对平民伤害、保护美国国家安全以及应对现代安全环境复杂挑战的方法。1
关于聘用 AMRUT 2.0 顾问的 RFP ...
州城市发展局、住房和城市发展部邀请咨询公司/机构提交密封提案，为州任务主任办公室、公共卫生（城市）总工程师和实地办公室以及 WATCO 办公室的 PMU 聘请 AMRUT 2.0 顾问，分为两个 (2) 个包，详情见附件 A-1，为期两 (2) 年，并通过综合质量和成本选择 (综合 QCBS) 流程进行选拔。投标人必须分别提交单个技术提案和财务提案包。虽然投标人可以对两个包都提交报价，但最多只能中标一个包。
CraterGrader - MRSD 项目 - 卡内基梅隆大学
† 机器人研究所 (https://www.ri.cmu.edu/)，* 同等贡献者 [1] 美国国家航空航天局，空间技术任务理事会。空间技术研究资助计划，月球表面技术研究机会附录，2021 年。[2] Y. Rubner、L. Guibas 和 C. Tomasi，“地球移动者的距离、多维缩放和基于颜色的图像检索”，斯坦福，加利福尼亚州，1997 年 {jharring、ryanlee、apletta、rqwong、byounes、red}@cs.cmu.edu
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。