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网络切片与人工智能的结合：基于人工智能的切片管理框架
网络切片是移动网络中一种新兴的模式，它利用 NFV 在同一物理网络基础设施上实现多个虚拟网络（称为切片）的实例化。运营商可以为每个切片分配专用资源和定制功能，以满足现代移动服务高度异构和严格的要求。管理网络切片下的功能和资源是一项具有挑战性的任务，需要在所有网络级别做出有效决策，在某些情况下甚至是实时决策，这可以通过在网络中集成人工智能 (AI) 来实现。我们概述了基于 AI 的网络切片管理的总体框架，在切片生命周期的不同阶段引入 AI，从准入控制到网络核心和无线接入的动态资源分配。在网络切片中合理使用 AI 会为运营商带来巨大的利益，在代表性案例研究中，预期性能提升在 25% 到 80% 之间。
2026 年负荷损失预期研究（包括每日时段工具分析）
与前几年不同的是，工作人员围绕加州能源委员会 (CEC) 的综合能源政策报告 (IEPR) 加州能源需求预测管理峰值而非消费峰值进行了分析。3 经过大量分析，工作人员确定 2023 年 IEPR CAISO 同步管理峰值预测似乎比消费预测更符合历史趋势。与前几年相比，2023 年 IEPR 反映了 CAISO 同步消费和管理峰值之间的巨大差距，这主要是由 LOLE 研究和 IEPR 使用的需求模型不同导致的每小时消费需求曲线不同。通过调整 LOLE 模型中的中位管理峰值以匹配 IEPR 管理峰值，工作人员确认，使用更新的基线资源集和晚间高峰时段 CAISO 同时进口限制为 2,500 MW，而不是之前假设的 4,000 MW，该模型达到了 10 年内 1 天（0.1 LOLE）的目标可靠性水平。
预测切片水平的大脑年龄：卷积神经网络和对解释性的后果
问题：以后生活的年代老化与脑退化过程以及中风和痴呆等疾病的风险增加有关。随着衰老人群的趋势，寿命，心理健康和精神病研究的增加，人们越来越关注理解与大脑相关的衰老变化。最近的发现表明脑年龄差距（按时间年龄和大脑成像指数预测的脑年龄之间的差异）；间隙的大小可能表明脑老化过程和疾病的早期发作。人工智能允许在年代和预测的脑时代的差距上缩小差距。但是，驱动大脑年龄预测模型预测的因素仍然未知，并且这些因素并不多，这些因素可以从机器学习模型的黑盒本质中收集。本研究的目的是测试一种大脑年龄回归方法，该方法更适合研究人员和临床医生的解释。
联系电话/电话传真：011-23234334 128 片双能 CT 扫描仪技术规格：
watch 或同等产品）：一种基于网络的剂量管理解决方案，可直接从医疗设备、多模态和供应商中捕获、跟踪和报告辐射剂量。它应该在整个医疗系统中进行累积剂量跟踪，以评估对接受各种成像程序的患者所施加的辐射剂量。应该通过检测过度辐射的原因并以较低的曝光量产生清晰、聚焦的诊断图像来提供正确的剂量。b) 分割：自动分割功能 c) 结肠镜检查和支气管镜检查飞行：结肠造影无创
Microsoft Word - 关于资源充足性每日实施和年度展示的最终报告.docx
2022 年 6 月，委员会批准了 D.22-06-050，该提案确定南加州爱迪生公司 (SCE) 的 24 小时 SOD 提案（以 PG&E 的原始 SOD 提案为基础）最符合 D.21-07-014 的原则和目标。6 根据 24 小时 SOD 框架，每个负荷服务实体 (LSE) 必须证明有足够的容量来满足其特定的总负荷曲线，包括计划储备裕度 (PRM)，在加州独立系统运营商 (CAISO) 当月“最差一天”的所有 24 小时内。委员会在 D.22-06-050 中将“最差一天”定义为当月包含最高同步峰值负荷预测的小时的那一天，同时它承认，如果发现另一个属性（例如，最陡峭的爬坡要求）比同步峰值对可靠性更具挑战性，则该定义可能会随着时间的推移而发生变化。7
与高分辨率多层胸部X光片相比，人工智能对胸部X光片病理检测的价值
2. Bluemke DA、Moy L、Bredella MA、Ertl- Wagner BB、Fowler KJ、Goh VJ 等人。《评估人工智能放射学研究：作者、审稿人和读者的简要指南——来自放射学编辑委员会》。北美放射学会；2020 年。
放射科创伤病例 CT 扫描脑部检查中切片厚度变化导致图像质量差异分析
提交日期：2024 年 5 月 4 日 修订日期：2024 年 6 月 11 日 接受日期：2024 年 7 月 3 日 发布日期：2024 年 7 月 3 日 摘要 在 RSI Siti Rahmah Padang 的放射科设施中，对创伤病例 CT 扫描脑部检查中切片厚度变化对图像质量的差异进行了分析研究。本研究旨在确定创伤病例 CT 扫描脑部检查中 3 毫米、5 毫米和 7 毫米不同切片厚度的图像质量差异，以及在创伤病例的 CT 扫描脑部检查中，哪种切片厚度能够产生最佳图像质量以确立诊断。本研究于 2022 年 1 月至 2022 年 6 月进行，采用定量研究和实验方法，采用目的抽样技术，并使用加权平均分数公式和 SPSS Friedman 方法处理分发给受访者的问卷数据。根据加权平均得分公式，切片厚度变化3 mm、5 mm和7 mm的最高均值为3 mm的切片厚度，均值为3.64，对比度分辨率均值为3.67，噪声为3.49，创伤病例CT脑部检查骨窗结果平均为t3.74。根据Friedman方法的SPSS结果发现，创伤病例CT脑部检查中3 mm、5 mm和7 mm切片厚度变化的结果存在显著差异（p值<0.05），这表明Hₒ被拒绝而Hₐ被接受。CT脑部检查中显示创伤的良好切片厚度变化是骨窗中3 mm的切片厚度，因为如果有非常小的骨折，可以更清楚地看到。关键词：脑 CT 扫描，创伤，切片厚度，对比度分辨率背景
个性化皮质网络地形的遗传力
与成年人相比，新生儿的大脑很小。在一个典型的分辨率（例如一个立方MM）上进行成像会在新生儿中比成年人在新生儿中产生更多的部分体积伪像。对新生儿脑的MRI的解释和分析是通过较高的空间分辨率可以实现的部分体积平均而有益的。不幸的是，高空间分辨率MRI的直接采集速度很慢，这增加了运动伪像的潜力，并且遭受了信噪比降低。因此，这项研究的目的是，与快速成像协议结合使用超分辨率重建，以合适的信号噪声比和更高的空间分辨率构建新生儿脑MRI图像，而不是通过直接傅立叶编码来实际获得的。，我们在6分钟成像时间的各向同性0.4 mm的空间分辨率上实现了高质量的大脑MRI，使用了从三个短持续时间扫描，具有切片选择方向可变的超分辨率重建。运动补偿是通过将三个短持续时间扫描结合在一起来实现的。我们将此技术应用于20个新生儿，并评估了我们重建的图像的质量。实验表明，我们对超分辨率重建的方法在空间分辨率和信噪比的比率方面取得了显着改善，而与直接高分辨率采集相比，与直接降低了扫描时间。实验结果表明，我们的方法允许对科学研究和临床研究进行快速和高质量的新生儿脑MRI。
分析序列T2空间在MRI脑冠状切片检查中使用
这项研究以临床癫痫患者的脑MRI检查为中心，以其他T2空间深色液体序列为特征。脑部MRI检查与NA脑中心中心医院的临床癫痫病经常检查。癫痫病是这种疾病，其特征是由大脑功能障碍引起的复发性癫痫发作。与之相关的是，本研究旨在分析深色液体T2空间序列的使用，并分析深色流体T2空间的MRI图像的结果，以获取有关国家脑中心中心医院临床癫痫的冠状MRI MRI脑解剖图像的信息。至于所使用的研究设计具有描述性的定性，案例研究方法是从2月至2023年5月在国家大脑中心医院进行的，使用Siemens Sky-Ra MRI飞机，具有3 Tesla的力量。这项研究的种群是患有临床颞叶癫痫（TLE）的患者，样本的数量为10例。这项研究的结果表明，使用T2空间深色液体序列的使用会产生更详细的海马结构图像。此外，它为评估海马结构提供了良好的空间分辨率，从而使海马内异常信号强度的可视化以及促进海马异常的检测。因此，可以得出结论，在诊断癫痫病例中，使用T2空间深色液体非常重要，并且非常有用。
2022; 18(15): 5885-5896. doi: 10.7150/ijbs.78997 综述 器官型组织切片培养在抗癌药物开发中的新进展
器官型组织切片培养是从动物或患者组织中建立的，并在体外生态系统中培养。该技术具有众多优点，例如可以保存细胞库和免疫成分、识别肿瘤的侵袭能力、确定化合物的毒性、快速评估治疗效果以及对药物反应的高预测性能，为抗癌药物开发做出了无数贡献。重要的是，它是将治疗反应者与无反应者进行分层并选择最佳标准治疗方案的可靠工具，以实现个性化医疗，预计在不久的将来将成为个体化抗癌药物筛选的有力平台甚至金标准。