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大学生采用增强现实技术
近年来，增强现实 (AR) 在教育领域越来越受到重视。由于其易于使用以及学生可以轻松获得技术设备，其重要性得到了提升。本研究的对象是塞维利亚大学教育学院教育学专业的学生。研究目的是了解学生在与生成的 AR 对象交互过程中的技术接受程度、学生的表现以及性别是否影响他们获取知识的方式。为此，我们使用了三种数据收集工具：用于分析学生在交互后的表现的多项选择测试、Davis (1989) 创建的技术接受模型 (TAM) 诊断工具，以及让学生可以评估通过创建的 AR 对象丰富课堂笔记的“临时”工具。这项研究使我们拓宽了戴维斯的 TAM 的科学知识，了解到 AR 对象可以用于大学教学，并且知道学生的性别不会影响学习。
揭开兽医专业人士的人工智能
基础概述就像兽医不会使用新的诊断工具而不理解其基本原则一样，这也适用于人工智能（AI）。尽管大多数兽医不是高级建模方面的专家，也不应该期望是，但基本理解对于关键评估至关重要。以前，即使这些工具存在很大缺陷，对有前途的新工具的不熟悉也导致了盲目的信任。1相反，缺乏有关AI的技术知识似乎与兽医专业人士（VPS）中的更加怀疑相关。2,3如果要广泛采用AI，则需要进行基础。对AI的兴趣在过去两年中迅速增加，4与2022年底Openai的Chatgpt模型的公开发布有关。5但是，Chatgpt和其他大型语言模型只是AI广泛领域的一个方面，它已经发展了数十年。与人工智能的确切诞生约会可能具有挑战性，但是1940年代和1950年代被广泛认为是形成的年份，导致
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
国家安全问题对人工智能和平民关键基础设施
简介我是Magine，您是美国水电坝的值班经理，该水力发电为美国消费者提供能源。主控制室中的一个监视器记录了故障，随后的错误消息表明，关键设备的运行接近其最大阈值，这可能会导致灾难性的控制损失并导致破坏性故障。控制室监视器上的更多错误读数可能会读取，但是您已经排练的应急培训事件不会解决这些类型的问题。您确定无法解决问题。应急响应方案之一是联系网络安全团队以评估问题。网络安全团队在网络监控和控制电厂系统上进行了诊断测试。在到达网络安全团队所需的时间里，对电厂系统进行数字扫描，并在控制室中向您报告，发生了灾难性的事件。司法部调查后来确定具有业余网络技能的非国家演员使用AI开发了恶意软件，这导致了
朝着``超质量''带有纳米材料和纳米植物的
摘要：在发现X射线后，闪烁体通常用作诊断医学成像，高能物理学，天体物理学，环境辐射监测和安全性检查中的高能辐射传感器。常规闪烁体面临的内在局限性，包括闪烁的光的提取效率低和发射率低，导致商业闪烁体的效率小于10％。克服这些局限性将需要新材料，包括闪烁的纳米材料（“纳米激素”），以及提高闪烁过程效率的新的photonic方法，提高材料的排放速率，并控制闪烁光的光的方向性。在这种观点中，我们描述了新出现的纳米弹性材料和三个纳米光子平台：（i）等离子体纳米纳米菌 - （ii）光子晶体和（iii）高性能闪烁体的高Q跨面。我们讨论了纳米激素和光子结构的组合如何产生“超闪烁体”，从而实现最终时空分辨率，同时在提取的闪烁发射中可以显着提升。
Peng Xu，Chaoxiong Cui，Yukun Liu，Kun Fang，Qitang Wang，Chao Liu*，Ruixia Tan*病例报告：化学后中性粒细胞结肠炎的草药治疗
摘要：在这种情况下，一名53岁妇女接受了乳腺癌化疗后患有严重的NE。用多西他赛（140 mg） +表蛋白（130 mg） +环磷酰胺（0.9 g）化学疗法的单个周期治疗乳腺癌患者。然而，根据常规的血液检查，该妇女5天后出现疲劳和腹泻症状，并患有严重的中性粒细胞减少症。计算机断层扫描检查显示了结直肠壁的增厚和肿胀。诊断出NE后，该妇女接受了抗生物药物和支持性治疗，但她的症状没有得到改善。然后，为患者设计了中草药（CHM）诊断模式。用两个CHM致化患者。一种汤包含24种草药材料，另一种被称为纯人参汤。每天2或3次对患者施用这两种浓度，以调解脾脏，nourish气和血液，并消除痰液和潮湿的热症状。CHM治疗持续10天后，患者的症状得到了改善，
Bourneville-Pringle疾病（结节性硬化症复合物 -
Bourneville Pringle病，也称为结节性硬化症复合物（TSC）是一种罕见的遗传疾病，具有显性自动遗传（Alshaiji JM等，2012）。该疾病的发生率在1:12左右，但这在不同的国家可能会有所不同。该疾病的名称来自法国神经科医生De-Sire-Magloire-Bourneville，他在1880年首先描述了它。后来，普林格用皮肤表现来补充综合征的描述，更精确地是面部纤维瘤，也称为腺瘤脂肪瘤。Hamartomatous神经毒作用障碍以它们的名字命名。这是一种罕见的神经皮肤疾病，会影响许多内部器官，例如肾脏，心脏和肺部。多种宫对的形成引起多机构全身受累。结节性硬化是由TSC1（也称为Hamartin）的突变和/或TSC2（也称为Tuberin）基因的突变引起的（Rodrigues Da等，2012）。2012年修订了Bourneville Pringle病的诊断标准。应存在诊断结节性硬化症复合物，2个主要标准或1个主要和2个次要标准（Roach ES等，1998）。主要标准包括低髓质毛细血管（直径≥3的≥3），血管纤维瘤（≥3）或纤维状ceph-
金纳米粒子的主动靶向治疗癌症
肿瘤组织无法满足这种过度需求，而这些血管往往形成不良且“渗漏”。由于纳米粒子与天然小分子和生长因子相比尺寸较大，它们很少穿过正常组织中正常形成的血管壁。然而，肿瘤中渗漏的血管系统允许纳米粒子穿过其壁，并导致纳米粒子在肿瘤内积聚。肿瘤还表现出不良的淋巴引流，这意味着通过渗漏血管进入肿瘤的纳米粒子从癌组织中带走的效率不如从正常组织中带走的效率高，从而增加了这种在肿瘤中的积累。纳米粒子在癌组织中的这种被动积累凸显了它们作为“魔法子弹”的能力。纳米粒子的第二个好处是它们的表面积与体积比大，这意味着一个纳米粒子可以携带大量有效载荷到达目标，从而提供了一种有吸引力的药物输送方法。这种大的表面积还允许将多个不同的有效载荷附着到一个纳米粒子上，4 从而允许它们共同递送到目标，这具有许多治疗益处。诊断工具也可以与有效载荷一起附着在纳米粒子上，以产生治疗效果，其中纳米粒子系统可用于
用于龋齿检测的人工智能：数据的价值......
人工智能 (AI) 和深度学习子领域的应用已迅速进入医疗领域。特别是使用卷积神经网络 (CNN) 进行图像分析已被证明具有提高从业人员的可靠性和准确性的潜力。CNN 通过反复消化图像和图像标签对（例如，“此图像包含某种病理”）来学习图像中固有的统计模式，这些标签通常由医学专家提供，并最终能够评估未见过的数据 (LeCun 等人，2015)。对于检测龋齿病变，我们在诊断准确性研究 (Cantu 等人，2020) 中发现 CNN 的诊断准确度优于单个牙医，并在随机对照试验 (Mertens 等人，2021) 中证实了这一点。检测龋齿病变等病理本身不会给患者或医疗保健系统带来任何有形价值。相反，健康益处（和进一步的成本）来自后续（正确或错误分配的）治疗。对于射线照片上的龋齿检测，在建模研究中发现 CNN 具有成本效益，其中使用马尔可夫模型跟踪患者一生中检测到的（或未检测到的）和治疗的（或未治疗的）病变（Schwendicke
电网公司采用综合诊断设备进行资产管理
摘要 电网数字化预示着电网设备故障诊断、维修和维护将向新模式转变。实施先进生产资产管理战略最有前途的工具是基于机器人诊断平台、各种硬件软件仪器和智能数据分析系统的集成技术。本文分析了其他国家开发架空输电线路故障诊断和维护机器人方法的经验，这对监控、故障预测和局部维修提出了重大挑战。以 Cablewalker 机器人系统为例，确定了集成诊断硬件系统相对于传统电网设备维护和检修方法的优势。提出了在电网公司采用该技术的建议。在一条 2.34 公里长的输电线路上试验该技术时，检测到 112 处缺陷，而通过“人工”检查发现的缺陷只有 3 处。创建了输电线的数字孪生，以管理其与各种风险相关的技术状况。关键词：资产管理、机器人诊断、电网、架空输电线、维护策略、数字孪生。