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2024年7月18日，全球制药行业的客户体验状况，2024年：Dominic Tyer与Tim van Tongeren的HCP互动，HA
当前全球顾客客户体验中全球客户体验的状态对开处方UCB具有可量化的影响，使J＆J Innovative Medicine和Lilly CX的渠道保持较小的领先地位，并继续挑战对新的Turmoil方法的回应，以对6,100个医疗保健专业人士的电子邮件发明的在线调查进行回应
旋转 - 等级的神经网络，用于从卫星图像中删除云 /作者= suhat，suhas; Marks，Tim K. /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习< /div>
摘要在本文中，我们旨在使用深层神经网络从多云的光学图像和对齐的合成孔径雷达（SAR）图像中恢复无云的光学图像。与以前的方法相反，我们观察到卫星图像特征通常没有首选方向。通过使网络层遵守改变输入图像的方向的几何约束，可以将此见解纳入神经座的设计中，只能改变相应的输出图像的方向，而不必影响秘密的质量或细节。我们构建了一个多模式旋转 - 等级神经网络，称为EquICR（Equivariant Cloud Removal），该网络准确地编码了此几何。在接受公共SEN12MSCR数据集接受培训时，我们观察到使用EquiCR的重建图像质量的改善，与使用深度学习无内置旋转等效性相比。有趣的是，在更困难的情况下，当云覆盖量很高或训练数据集很小时，EquiCR对基线方法的改善更大。
Ramy A. Zeineldin*、Alex Pollok**、Tim Mangliers**、Mohamed E. Karar、Franziska Mathis- Ullrich 和 Oliver Burgert 胸罩的深度自动分割
摘要：术中成像可帮助神经外科医生确定脑肿瘤和其他周围脑结构。介入超声 (iUS) 是一种方便的检查方式，扫描时间快。然而，iUS 数据可能受到噪声和伪影的影响，从而限制了它们在脑外科手术期间的解释。在这项工作中，我们使用两个深度学习网络，即 UNet 和 TransUNet，对 iUS 数据中的脑肿瘤进行自动和准确的分割。实验是在 27 个 iUS 体积的数据集上进行的。结果表明，使用带有 UNet 的转换器有利于提供有效的分割建模，从而对每个 iUS 图像之间的长距离依赖关系进行建模。特别是，增强型 TransUNet 能够以超过 125 FPS 的推理率预测 iUS 数据中的腔体分割。这些有希望的结果表明，深度学习网络可以成功部署以协助手术室中的神经外科医生。
专着：杰克逊，蒂姆，加兰特，本和梅尔，西蒙·詹姆斯·奥尔西斯特.org/0000-0001-5143-8668（2023）朝着baumol的成本疾病模型
本工作论文描述了最初由Jackson and Victor（2015）开发的股票流量一致模型的扩展，以测试货币增长势在必行的存在。此处描述的扩展旨在模拟称为鲍莫尔的成本疾病的现象，该现象是由混合经济中的差异劳动生产率造成的。生产率增长较低的部门发现自己的工资成本上升而受到了无法被技术生产力提高所抵消的惩罚。工人的工资率低下，投资者的利润率降低威胁到释放社会和财务上的不可持续性。尽管如此，经济的这一部分，包括护理，手工艺和创造力等活动，对于追求人类的福祉而言至关重要，在过渡到可持续繁荣的过程中至关重要。
Lindsey，Tim和Simon Butt。印尼法律，美国牛津大学出版社 - OSO，2018年。ProQuest电子书中央，http：//ebookcentral.proquest.com/lib/dp
蒂姆也感谢Cilis的工作人员 - 凯瑟琳·泰勒（Kathryn Taylor），阿德·苏哈托（Ade Suharto），海伦·帕萨克（Helen Pausacker），泰莎·肖（Tessa Shaw）和维基·艾克（Vicky Aikman），为这本书提供了支持的机构基础。西蒙同样感谢悉尼大学法学院及其同事在亚洲和太平洋法中心的同事，无论是在综合方面还是鼓励了这一项目。该书的研究部分由蒂姆的联邦奖学金（项目no FF0668730）以及西蒙的澳大利亚研究委员会后博士奖学金（项目no DP110104287）和未来奖学金（Pro-ject no FT150100294）提供资金。我们都感谢牛津大学出版社邀请我们写它。我们还感谢Sri Astari Rasjid，因为她慷慨解囊，让我们能够在封面上使用她的令人回味的绘画“ Saraswati的新任务”。
巴西米纳斯吉拉斯州多塞河州立公园和蒂莫特奥市利什曼原虫属的分子检测和雌性沙蝇的血源
摘要：利什曼病是由利什曼原虫引起的一组疾病，通过雌性沙蝇叮咬传播。本研究在两个地区进行描述性研究：一个位于多西河州立公园的森林地区，另一个位于蒂姆奥特奥-MG 市的城市地区，目的是确定利什曼原虫的存在和收集的雌性沙蝇的血液来源。一部分雌性沙蝇来自多西河州立公园，另一部分雌性沙蝇使用分布在蒂姆奥特奥住宅区的 19 个光诱捕器收集。对于利什曼原虫 DNA 的分子研究，使用了 ITS1 基因，在寻找血液来源时，使用了 CytB 基因并对阳性样本进行了测序。研究表明，研究区域内至少存在三种利什曼原虫：利什曼原虫（Viannia）巴西利什曼原虫、利什曼原虫（Leishmania）亚马逊利什曼原虫和利什曼原虫（V.）圭亚那利什曼原虫。Nyssomyia whitmani 是 Tim ó teo 市区的主要沙蝇种类，经诊断，该沙蝇中存在利什曼原虫 DNA。我们在沙蝇体内发现了鸡和猪的血液。本研究表明，巴西利什曼原虫是研究区域皮肤利什曼病的主要病原体，而惠特曼尼白蛉（Nyssomyia whitmani）作为媒介的有效参与，以及鸡（Gallus gallus）和野猪（Sus scrofa）都是雌性白蛉的食物来源，有助于维持白蛉的生命。
新颖的测试方法（镰刀确认）以区分镰状细胞贫血与镰状细胞性状，以便在发展中国家蒂姆·R·兰多尔
新颖的测试方法（镰刀确认）以区分镰状细胞贫血与镰状细胞特征，以在发展中国家蒂姆·兰多夫（Tim R. R. R. R. R. R. R. Randolph），珍娜·惠纳（Jenna Wheelhouse）摘要这项研究的目的是开发一种诊断测试方法来检测HBS，区分镰状细胞的肉体纯合子，从而使杂质者与杂质测试和胜利的障碍物相处的领域，这些方法是在实验室中涉及的障碍。对镰状细胞阳性和阴性的血液样品进行标准血红蛋白溶解度测试，然后进行多种离心和过滤程序。评估了每个过程的能力，可以从样品中删除不溶性HBS。通过分光光度法或视觉估算的分光光度测量（HBA，HBA 2和HBF）的血红蛋白类型，允许样品分为三种基因型（AA，AS和SS），这是由血红蛋白电泳确认的。从圣路易斯大学和枢机主教Glennon儿童医院获得了识别的EDTA血液样本，并在圣路易斯大学的临床实验室科学系进行了测试。主要结果指标是溶解度溶液的浊度；离心后，上清液的颜色和溶液表面的材料；沉淀被困在滤纸上；滤液的吸光度；和血红蛋白电泳模式。离心和过滤成功地将HBS与HBA /A 2 /F分离，从而使七个镰状细胞与16个杂合子的七个镰状细胞分化，其灵敏度和特异性为100％。索引术语：镰状细胞贫血，血红蛋白病，镰状细胞病，镰状细胞性状，第三世界国家这种方法有可能可靠地区分纯合子与杂合的镰状细胞患者，并且快速，廉价且简单。这些特征使镰刀在海地和非洲等发展中国家确认了一种理想的方法，镰状细胞贫血很普遍，现代诊断方法（如电泳，HPLC和核酸测试）是不切实际的。
田纳西州交通事故管理战略计划
11全州 TIM 指导委员会 STIMSC 负责决定全州 TIM 重点领域、工作组和行动项目。STIMC 成员利用其组织资源来实施工作组提出的 TIM 建议。工作组重点区域工作组与 TIM 组织、区域团队和当地团队合作完成分配的任务并向 STIMSC 提出建议。区域 TIM 团队区域 TIM 团队加强区域 TIM 组织和个人响应者之间的沟通，并支持 TIM 工作组活动。本地 TIM 团队本地 TIM 团队加强本地 TIM 组织和个人之间的沟通，并支持 TIM 工作组活动。