XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQuEST
QDMOQ371任务诊断优先级结果报告策略（客户端概要）
**不包括鳞状/基底细胞皮肤癌和/或重新验证最近已诊断为的恶性肿瘤，但包括活检是细胞学报告的后续报告的病例。不打算在诸如CIN3，高级引脚，复杂子宫内膜增生等诸如之前的恶性状况。被认为是“可疑的恶性肿瘤”。可以决定在办公时间后确定是否需要将发现引起临床医生的注意。
制定和执行战略：追求竞争优势，概念，第 22 版
1. 我们对战略管理中两种最流行的观点——定位理论和基于资源的理论——的综合报道是任何其他领先的战略教材都无法比拟的。定位视角和基于资源的视角的原则和概念被突出而全面地融入到我们对制定单一业务和多业务战略的报道中。通过强调公司的资源和能力与其在价值链上开展的活动之间的关系，我们明确地展示了这两个视角是如何相互关联的。此外，在第 3 章至第 8 章中，我们反复强调，公司的战略不仅必须与其外部市场环境相匹配，还必须与其内部资源和竞争能力相匹配。
探索麻醉深度：阿尔伯特·福尔科纳、脑电图和伺服控制麻醉机
简介 1996 年 10 月，美国食品药品管理局批准使用一种新型麻醉效果监测设备，该设备将各种脑电图 (EEG) 描述符整合为一个无量纲、经验校准的数字，即双谱指数 (BIS，Aspect Medical Systems，马萨诸塞州内蒂克)。1BIS 监测器是寻求可靠的麻醉深度监测设备的最新创新，是麻醉师监测的“圣杯”。2这种新型监测器正在获得麻醉界的认可，但该理念的基本概念可以追溯到 20 世纪 50 年代初。当时，梅奥诊所的 Albert Faulconer 和 Reginald Bickford 首次系统地研究了各种麻醉剂引起的 EEG 变化。 3-5 在一个开创性的项目中，他们更进一步，试图创建第一个闭环麻醉输送装置，即伺服控制麻醉机，旨在通过脑电图引导麻醉剂输送来自动控制麻醉深度。6 下面说明了与这一突破性想法相关的一些问题。
远距离预警线雷达：自动信号检测的探索
I 20 世纪 50 年代初，载人轰炸机携带核武器飞越北极地区的威胁是大陆防御的首要问题。麻省理工学院 1952 年夏季研究建议开发一条贯穿阿拉斯加和加拿大北部的预警雷达线，从阿拉斯加西北角的利斯伯恩角到加拿大东海岸巴芬岛的戴尔角。这是一项雄心勃勃的工程，特别是因为当时雷达系统尚未开发或设计，新的检测过程也尚未发明。除其他创新外，雷达网还建议使用自动检测技术，以大幅减少当时手动雷达操作的繁重人力需求和不可接受的时间延迟。美国空军于 1952 年 12 月接受了夏季研究的建议，林肯实验室签订了合同，在 1953 年 4 月 30 日之前交付 10 套雷达，期限不到五个月。F. Robert Naka 被指派开发自动雷达信号处理和警报系统。本文回顾了主要作者参与这一具有挑战性的雷达项目的经历。虽然这些技术问题在当今的雷达能力下听起来很原始，但它们的解决速度却比当今国防部的发展速度快十倍。我
如今 Bowditch 会如何导航？百年来对导航弹性的追求
不鼓励他在空闲时间学习，甚至在工作清闲时也不鼓励他学习。借助镇上博学之士借给他的书籍，鲍迪奇自学了代数和微积分，以及几门语言，以便学习外国书籍。为了学习物理，他首先自学了拉丁语，以便能够阅读艾萨克·牛顿的《自然哲学的数学原理》。他甚至发现了文中有一处错误，但直到许多年后才有信心指出这个错误。十几岁时，鲍迪奇学习了航海和测量，并被招募去协助对镇进行调查。18 岁时，两位当地牧师说服哲学图书馆公司允许他使用其书籍。21 岁时，当他的学徒期结束时，鲍迪奇被公认为该国最杰出的数学家之一。1
IDS：我们能设计出“更好”的人类吗？我们应该吗？ - 探索 2
几十年来，创造具有特定特征或超能力的人类一直是科幻小说的中心主题。一个“创造”超人的杰出例子来自一个标志性的故事，讲述了 1940 年曼哈顿下东区一个瘦小的孩子如何变成美国队长。虽然改变身体的“超级血清”似乎不太可能，特别是在青霉素刚刚开始广泛使用的时期，但利用我们目前对人体的理解，有可能创造超人吗？70 多年来，人们已经知道我们每个细胞中存在的 DNA 是让我们成为人类的蓝图。2003 年，蓝图（即“人类基因组”）免费提供给全世界。蓝图中包含了制造人体每个部分并控制其运作的说明。随着人类基因组的公布，理论上可以修改蓝图的特定部分以生成具有特定特征的人类（即“设计人类”）。但我们应该这样做吗？在本课程中，我们将探讨两个大问题：1. 人类能否被创造出来并具有特定的特征？2. 我们是否应该设计出“更好的”人类？我们将研究以下技术
寻求灵长类动物中对象识别的一组集成的神经机制
视觉对象识别 - 快速和凝固将许多视觉遇到的对象分类的行为能力 - 是认知的核心。这种行为能力在算法上具有很大的作用，因为具有无数个身份的观点和场景，这些观点和场景极大地改变了同一观察的视觉图像。直到最近，支持这种帽质的大脑机制仍然非常神秘。然而，在过去的十年中，这种科学的谜团通过发现和开发脑启发的，可与图像计算的，人工神经网络（ANN）系统相媲美，这些系统在这种行为壮举中与灵长类动物相提并论。除了有效地改变人工智能的景观（AI）外，这些ANN系统的模式版本是灵长类动物腹视觉流中一组综合机制的当前领先的科学假设，这些假设支持对象识别。将这些系统的脑映射版本与以前的概念模型区分开的原因是它们是可感知的，机械的，解剖学上引用的和可测试的（SMART）。在这里，我们审查并提供有关当前领先智能模型的大脑机制的观点。我们回顾了这些当前模型的经验大脑和行为一致性的成功和失败。鉴于神经虫测量和AI的持续进展，我们讨论了下一个边界，以了解更准确的机械理解。，我们概述了基于智能模型的理解的可能应用。
解释是营销问题吗？对人工智能的信任追求和两种相互冲突的解决方案
在过去的几十年里，人工智能 (AI) 越来越多地成为我们生活的一部分，从个人生活到职业环境。在护理方面，人工智能充当决策支持工具，提供仅靠人类能力无法获得的信息 [1–3]。基于机器学习、深度学习或决策树的软件可以分析大量患者数据，以识别导致诊断或治疗确定的模式。人工智能在许多医学领域的测试已经取得了令人印象深刻和令人鼓舞的结果，但其临床价值仍有待完全了解 [4]。这不仅需要测试人工智能作为医疗保健环境中诊断支持工具的有效性，还需要考虑其在临床环境中实施可能产生的后果。例如，虽然一些医疗保健专业人士对新技术的实施表现出明显的热情，但在日常临床实践中使用此类工具则是另一回事。医护人员需要不断做出影响患者生死的重要决定，处理患者敏感的复杂情绪[5–7]，也面临越来越大的争议和法律诉讼风险。这些风险可能会影响医生的态度及其
基金会长期寻求接受亨廷顿氏病的追求速度
从1968年成立于1968年，遗传性疾病基金会培养并资助了围绕亨廷顿氏病的高度协作，透明，国际研究界。基金会目前有八名员工（鉴于工作的异常合作性质，所有妇女都很有趣）。它还拥有一个积极的志愿者科学顾问委员会，该委员会由近三十名高级研究人员和临床医生设定了基金会的科学优先事项，计划讲习班，审查赠款和奖学金申请，并建议提供最有前途的资金研究项目。在这两个新奖项之前，HDF通常每年赠送约150万美元的年度赠款资金。