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68403-医学研究模型
学生的数量和可用的资源用于正确的学习发展。定义和分类临床和基础研究模型是该计划的重要组成部分。向学生解释这些模型的最佳方法是通过对每个模型的不同特征进行结构化的说明，然后是在该领域工作的专家讲座。在课程中，学生必须准备一个由生物医学科学项目研讨会的小型科学Proyect。
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2024 El Paso记录热 - 媒体/公共统计表
气候记录已经确认，自1887年开始记录以来，2024年成为德克萨斯州埃尔帕索的最温暖的一年。这险些击败了去年的上一张记录。设定了22个新的每日记录高点，以及两个每月的记录高点和历史上最新的100度录音。2023年具有更高的温度，尤其是在夏季和秋季，2024年在高于平均水平的温度和热浪持续时间更长的情况下更加一致。
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
瑞士的长寿和精准医学诊所
考虑到发达国家老龄人口比例的增加（又称银色海啸），基于现代医疗保健进步以及创新方法和技术的长寿和精准医疗概念变得比以往任何时候都更加重要。其最终目标是减缓衰老过程，延长人类活跃而健康的寿命。在方法论和概念上相似，长寿和精准医疗是抗衰老医学不可或缺的一部分。抗衰老医学是医学科学的一个不断发展的分支，它治疗衰老的根本原因并旨在缓解与年龄相关的疾病。其最终目标是延长人类的健康寿命。在瑞士，如果诊所拥有相关产品和服务，例如通过排毒恢复活力、使用生物同质激素恢复激素水平、测量生物标志物等，我们就会将其视为专注于长寿和精准医疗的诊所。预期寿命指数是瑞士长寿和精准医疗表现优异的明显指标之一。 2020年，瑞士的预期寿命在欧洲排名第一（超过83.8岁）。抗衰老医学对人类来说既有风险也有机遇，因此有必要对其进行规范并谨慎地融入临床和社会。
本期内容 - 罗格斯新泽西医学院
我们很自豪能够在我们的设施中为新泽西州各地的患者提供知名的、最先进的神经外科护理。我们的神经外科医生和专家始终处于这一医学领域的前沿，并确保我们的患者拥有世界一流的治疗方案，为成人和儿童提供最综合、最全面的脑部护理。
电池测试解决方案-S.L。Instrumentos de Medida
用于铅酸电池保温材料测试Chroma 19311 19311测试铅酸电池电池的正板和负板之间的绝缘质量，通过在电解质注射前施加高压激增。它具有电涌输出电压，可以达到6kV，四个端子测量，200MHz采样率，并且可以使用谐振波形分析绝缘质量。它在绝缘距离和质量，分离器的存在以及可能的短路上测试正板和负板。此激增测试可以降低铅酸电池的缺陷率并增加电池电池绝缘。19311-10多细胞扫描测试非常有效；节省测试时间（<1.5s的6个单元），降低人工成本，并增加生产线吞吐量。