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对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
LED 像素和灯条的电池供电
LED 灯带对从哪一侧接收电源没有要求，只要求接收数据。如果情况真的需要，您可以在灯带的输出端连接电池组（如果使用二极管，则带二极管）然后从输入端的 + 和 - 连接为 Arduino 供电（以及串行数据和时钟信号）。但是不建议这样做，因为电压会沿着灯带的长度略有下降，并且 Arduino（应该运行所有功能）会在电池耗尽时更快耗尽。在靠近电池的地方为 Arduino 供电可确保电压正常，从而尽可能长时间保持控制。
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有关产品适用于某些类型应用程序的陈述是基于Vishay对典型要求的了解，这些要求通常在通用应用中的Vishay产品上放置。此类陈述不是关于产品适用于特定应用的适用性的约束性陈述。有责任验证具有产品规范中描述的特定属性的特定产品适合在特定应用程序中使用。数据表中提供的参数和 /或规格在不同的应用程序中可能会有所不同，并且性能可能会随着时间而变化。客户的技术专家必须为每个客户应用程序验证所有操作参数，包括典型参数。产品规格不会扩展或以其他方式修改Vishay的购买条款和条件，包括但不限于其中表达的保修。
大规模脊髓灰质炎疫苗接种运动将继续在加沙地带
免疫力低或没有免疫力的个体的口袋为该病毒提供了继续传播并可能引起疾病的机会。当前的加沙环境，包括在避难所中人满为患以及促进粪便口传播的严重损坏的水，卫生和卫生基础设施，为进一步传播脊髓灰质炎病毒创造了理想的条件。当前停火造成的广泛人口运动可能加剧脊髓灰质炎病毒感染的传播。
通过差分脉冲吸附伏安法与化学脉冲的降低脉冲剥离，同时测定茶中咖啡因，鲜味和茶碱在茶中的茶素
摘要 - 使用玻璃碳电极与化学计量学结合的吸附性剥离伏安法（ADSV），以同时测定茶样中的咖啡因，obromine和Theopherline，从而提供高选择性，敏感性，简单性，简单性和成本效率。最佳电化学条件为0.01 mol.l -1 H 2 SO 4，吸附电位为0.6V，而AG/AGCL/KCL为0.025 V/s的扫描速率，吸附时间为60 s。每种化合物的线性校准图在1.0×10 -6至4.0×10 -5 mol.l -1，1.0×10 -6至3.0×10 -5 mol.l -1和1.0×10 -6至1.0×10 -6至1.4×1.4×10 -5 mol中获得了每种化合物的线性校准图。l -1分别用于咖啡因，obromine，Theophlilline。在这项研究中，尽管混合物中的咖啡因，鲜红球和茶碱的伏安峰重叠，但作为化学计量技术（例如部分最小二乘（PLS），主成分回归（PCR）和经典最小二乘（Clasical Distical Squares（Cls）），不需要一个前分离步骤。在三个多元线性回归中，选择了PLS方法，因为它的相对误差最小，均小于±11.1％。相比之下，CLS的性能较差，相对达到±83％。提出的新方法被应用于同时确定茶样中的咖啡因，鲜血和茶碱。与使用高性能液相色谱（HPLC）获得的结果相比，结果没有显着差异。
糖尿病测试条首选步骤治疗政策
o Verview市场上有各种各样的血糖计，其功能不同。但是，大多数仪表通常提供较小的样本量，能够在备用位点进行测试（除了指尖），并且具有易于阅读的屏幕。对于视力受损的患者，可以从精选制造商那里获得仪表。有少量的血糖仪与特定的胰岛素泵无线相互作用，该胰岛素泵基于血糖测量提供了基础和推注胰岛素需求的数据。包括设备制造商和美国糖尿病协会（ADA）在内的各种来源维护可用产品的最新列表，包括其功能和兼容性。1-7糖尿病测试条的准确性。8-10目前销售的监视器必须符合他们批准的标准。 1 ADA护理标准（2023）承认，对精度的监视保留给制造商，并且没有经常由独立来源检查；血糖监测系统的准确性可能存在差异。 但是，ADA标准对任何特定品牌的测试带的偏爱都不是其他优先级。 p Olicy S Tatement已开发该程序，以鼓励在使用步骤2产品之前使用步骤1产品。 如果在服务点上未满足步骤2产品的首选步骤治疗规则，则覆盖范围将由下面的首选步骤治疗标准确定。 所有批准的持续时间为1年。8-10目前销售的监视器必须符合他们批准的标准。1 ADA护理标准（2023）承认，对精度的监视保留给制造商，并且没有经常由独立来源检查；血糖监测系统的准确性可能存在差异。但是，ADA标准对任何特定品牌的测试带的偏爱都不是其他优先级。p Olicy S Tatement已开发该程序，以鼓励在使用步骤2产品之前使用步骤1产品。如果在服务点上未满足步骤2产品的首选步骤治疗规则，则覆盖范围将由下面的首选步骤治疗标准确定。所有批准的持续时间为1年。自动化：在130天的外观期内具有一条史产物病史的患者被排除在步骤疗法之外。此外，在过去365天的外观期间，具有一步1和一步2产品的患者被排除在步骤疗法之外。首选产品（步骤1）
血糖测试条 - 最佳
良好血糖护理的基石是医疗保健专业人员与患者之间的支持和教育关系的质量。一个不了解为什么以及何时进行血糖测试的患者，要么测试过于频繁，要么在需要时无法进行测试。鼓励以患者为中心的方法，以解释在机会出现时在不同情况下进行测试的基本原理。nice建议至少每年给他们的血糖自我监测的患者进行结构化评估，其中包括对患者的自我监测技能的评估，测试的频率和质量，了解如何解释血糖结果以及采取什么行动，采取什么行动，对患者使用的质量的影响，对患者的质量的影响以及自我监护的效果继续受益于患者。Cochrane审查表明，SBGM在最多六个月的2型2型糖尿病患者中，SBGM在未处理的2型糖尿病患者中降低了大约3mmol/mol。此后，减少在统计学上没有显着意义。https://www.prescqipp.info/media/1129/b46-bgts-211.pdf 1https://www.prescqipp.info/media/1129/b46-bgts-211.pdf 1
演示：自动驾驶中的交通信号识别的无形对抗条纹
隐身光学对抗性示例攻击，利用了凸轮的滚动快门效果，以欺骗自动驾驶汽车中的交通标志识别。互补的金属氧化物半导体（CMOS）传感器在汽车摄像机中广泛采用[1，2]。他们通常从上到下透露并读出像素值。但是，CMOS摄像机表现出滚动快门效果（RSE）[4]。具体来说，当CMOS传感器的每一行暴露在略有不同的时间时，输入光的快速变化会通过扫描线的各种颜色阴影引起图像失真。重新研究[6-8]已经显示了RSE的安全性含义，即攻击者可以控制输入光，以在捕获的图像上创建彩色条纹，以误导计算机视觉解释。然而，尽管以前的研究已经在受控环境中实现了单帧的基本rse，但它们无法通过一系列框架实现稳定的攻击结果[5]。GhostStripe旨在实现稳定的攻击结果，从而在自主驾驶环境中更清晰的安全含义。首先，它在交通标志附近部署LED，将受控的闪烁光投射到标志上。由于闪烁的频率超过了人眼的感知极限，因此它仍然是看不见的，使LED显得良性。同时，由摄像机误导了交通标志识别的RSE引起的彩色条纹。没有这种稳定性，异常检测器可能会触发故障机制，从而确定攻击的有效性。1。第二，为了误导自主驾驶计划以在不知不觉中进行错误的决定，交通符号识别结果应该是错误的，并且在足够的连续框架之间相同。随着车辆的移动，摄像机视野中包含标志（FOV）变化的签名的位置和大小变化，需要攻击才能适应摄像机操作和车辆运动，以稳定地覆盖条纹，如图所示。为了实现这一目标，GhostStripe根据受害者的实时感知结果来控制LED闪烁
RSA攻击 +修复
的解说旨在恢复二进制可执行文件，从而在源代码表格中恢复，因此在网络安全方面具有广泛的应用程序，例如恶意软件分析和旧版代码硬化。一个突出的挑战是恢复可变符号，包括原始类型和复杂类型，例如用户定义的数据结构，以及它们的符号信息，例如名称和类型。现有的工作着重于解决问题的一部分，例如，仅处理类型（没有名称）或本地变量（没有用户定义的结构）。在本文中，我们提出了Resym，这是一种新型混合技术，结合了大型语言模型（LLM）和程序分析，以恢复本地变量和用户定义的数据结构的名称和类型。我们的方法包括两个LLM的微调来处理局部变量和结构。为了克服当前LLM中固有的令牌限制，我们设计了一种新型的基于原始的算法，以汇总和交叉检查来自多个LLM查询，从而抑制了不确定性和幻觉。我们的实验表明，Resym有效地恢复了可变信息和用户定义的数据结构，从而大大优于最新方法。