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llm驱动的自动驾驶场景测试
在另一侧，在过去的两年中，大型语言模型（LLM）以及所谓的生成人工智能的其他方法吸引了许多研究人员和爱好者的注意。在众多拟议的采用中，LLM也被考虑改善现有软件开发流程。通常，由LLMS [1，3]：1）代码生成的软件开发领域所涵盖以下方面 - 自动生成可执行代码从自由形式的文本描述开始，或者也可能涉及其他输入； 2）调试和代码分析 - 确定提供的代码中的安全缺陷，错误和其他潜在问题； 3）代码说明 - LLM能够提供给定代码摘录的详细文本描述； 4）代码校正 - 在向用户的反馈，代码更正和其他建议改进给定代码时，LLMS也被批准非常有用。
网络值数据的多尺度零假设检验
图 2 将网络顶点集划分为 4 个元素的示例（第 1 列），以及由划分生成的 σ 代数的维度 3 元素 A 诱导的全子网 G full A（第 2 列）、内部子网 G intra A（第 3 列）和子网间 G inter A（第 4 列）（深灰色区域）。在每个面板中，定义相应子网的顶点和边都显示为黑色。
对移动Android应用的GUI测试的比较研究
3相关工作9 3.1评估Android应用程序自动测试的GUI撕裂效率（2014）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2 Android中的本机和混合移动应用程序的增强模型的自动提取（2018年）。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.3图形用户界面测试工具的比较（2021）。。。。。11 3.4深入强化辅助GUI测试（2024）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.5导航移动测试评估：对Android GUI测试指标的全面统计分析（2024）。。。。。。。。。。。。。14 3.6用于基准在Android中对自动测试工具的覆盖范围（2024）。。。。。。。。。。。。。。。。15
使用先进的无损检测进行关键基础设施故障分析和预防的概念模型。
摘要 - 关键基础设施的故障分析和预防对于确保运行可靠性和安全性至关重要。该概念模型探索了先进的无损检测 (NDT) 方法在关键基础设施系统中检测、分析和缓解故障的集成。无损检测技术（例如超声波检测、射线照相术、热成像和声发射分析）可实时洞察结构完整性而不会造成损坏。这些技术能够及早发现裂纹、腐蚀和材料疲劳等缺陷，这些缺陷通常是灾难性故障的前兆。所提出的模型概述了一种将预测分析与无损检测相结合的系统方法，以增强基础设施监控和维护策略。关键组件包括数据采集、预处理、使用机器学习算法进行缺陷分类以及实时决策。结合先进的数据融合技术，整合多种无损检测方法的见解，从而提高缺陷检测的准确性和可靠性。此外，该模型利用数字孪生技术来模拟和预测故障场景，从而实现主动维护和优化资源分配。该模型还强调了结合支持物联网的传感器和基于云的平台进行远程监控和利益相关者之间的实时数据共享的重要性。解决数据安全、可扩展性和测试协议标准化等挑战，以确保在交通、能源和
研究基因表达、生物标志物和多分析物测试
代码 编号 描述 CPT 0006M 肿瘤学（肝脏），利用新鲜肝细胞癌肿瘤组织，测定 161 个基因的 mRNA 表达水平，包括甲胎蛋白水平，以算法报告风险分类器 0007M 肿瘤学（胃肠道神经内分泌肿瘤），利用全外周血对 51 个基因进行实时 PCR 表达分析，以算法报告肿瘤疾病指数的列线图 0019M 心血管疾病，血浆，通过基于适体的微阵列分析蛋白质生物标志物，以算法报告高危人群中 4 年发生冠状动脉事件的可能性 0041U 伯氏疏螺旋体，通过免疫印迹检测 5 个重组蛋白组抗体，IgM 0042U 伯氏疏螺旋体，通过免疫印迹检测 12 个重组蛋白组抗体，IgG 0063U 神经病学（自闭症），通过 LCMS/MS 检测 32 个胺，使用血浆，算法报告为与自闭症谱系障碍相关的代谢特征 0108U 胃肠病学（巴雷特食管），全幻灯片数字成像，包括形态分析、9 种蛋白质生物标志物（p16、AMACR、p53、CD68、COX-2、CD45RO、HIF1a、HER- 2、K20）的计算机辅助定量免疫标记和形态学、福尔马林固定石蜡包埋组织，算法报告为进展为高度发育不良或癌症的风险 0170U 神经病学（自闭症谱系障碍 [ASD]），RNA，下一代测序，唾液，算法分析，结果报告为 ASD 诊断的预测概率 0258U 自身免疫（牛皮癣），mRNA，下一代测序，50-100 个基因的基因表达谱，使用粘性贴片进行皮肤表面收集，算法报告为对牛皮癣生物制剂的反应可能性0263U 神经病学（自闭症谱系障碍 [ASD]），16 种中心碳代谢物（即 α 酮戊二酸、丙氨酸、乳酸、苯丙氨酸、丙酮酸、琥珀酸、肉碱、柠檬酸、富马酸、次黄嘌呤、肌苷、苹果酸、S-磺基半胱氨酸、牛磺酸、尿酸和黄嘌呤）的定量测量，液相色谱串联质谱法 (LC-MS/MS)，血浆，算法分析，结果报告为阴性或阳性（针对 ASD 的代谢亚型）0288U 肿瘤学（肺），mRNA，11 个基因（BAG1、BRCA1、CDC6、CDK2AP1、ERBB3、FUT3、IL11、LCK、RND3、SH3BGR、WNT3A）和 3 个参考基因（ESD、TBP、YAP1）的定量 PCR 分析，福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 肿瘤组织，算法解释报告为复发风险评分 0289U 神经病学（阿尔茨海默病），mRNA，通过 24 个基因的 RNA 测序进行基因表达分析，全血，算法报告为预测风险评分 0290U 疼痛管理，mRNA，通过 36 个基因的 RNA 测序进行基因表达分析，全血，算法报告为预测风险评分
Onome®的药物遗传学测试Onome®
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神经生理测试和监测 - 牛津临床政策
S3900表面肌电图（EMG）的描述神经生理或电诊断测试评估沿周围神经的电脉冲传导。当有细微的电动机或感觉缺陷需要进一步检查以进行明确诊断时，这些测试是对彻底的病史和体格检查的补充。此政策包括有关以下测试的信息：肌电图（EMG）衡量对电或神经刺激的肌肉反应。该测试用于评估单个神经和肌肉的功能，并在运动，人体工程学，康复，骨科，心理学和神经病学方面具有各种应用。存在两种主要类型的EMG类型：针EMG（NEMG）和表面EMG（SEMG）。SEMG是一种诊断技术，其中电极放在皮肤上，并用于测量响应电或神经刺激的基础肌肉的电活动。SEMG记录，也称为肌电图的SEMG记录可能有可能用于检测神经和/或肌肉功能的障碍。副脊髓EMG是一种用于评估背痛的表面EMG。基于SEMG的癫痫发作监测系统，例如SPEAC®系统（BrainSentinel®癫痫发作监测和警报系统）是一个非侵入性监测仪，它放置在二头肌肌肉上，以分析表面触发术（SEMG）信号，可能与广义强调（GTC）癫痫发作有关。系统提供了警报，以提醒护理人员可能的GTC癫痫发作。针肌电图需要通过皮肤插入针头，有助于确定肌肉无力是由控制肌肉，神经肌肉连接的神经中的损伤还是疾病引起的，还是肌肉本身。
未列出代码报告的分子病理学/基因检测 - 医疗保险优势医疗政策
Therascreen ® EGFR RGQ PCR 试剂盒 Therascreen EGFR RGQ PCR 试剂盒对于从非小细胞肺癌 (NSCLC) 肿瘤组织中检测表皮生长因子受体 (EGFR) 基因是合理且必要的。该测试旨在用于选择适合使用 GILOTRIF™（阿法替尼）（一种 EGFR 酪氨酸激酶抑制剂 (TKI)）的 NSCLC 患者。PARP 抑制剂使用的种系检测美国 (US) 食品药品监督管理局 (FDA) 已批准几种聚 ADP-核糖聚合酶 (PARP) 抑制剂治疗方法，适用于卵巢癌、乳腺癌、胰腺癌和前列腺癌患者。评估同源重组修复 (HRR) 基因（例如 BRCA1 和 2）中有害变异的测试结果可用作对根据已发布的指南和已批准的治疗产品标签正在考虑使用 PARP 抑制剂治疗的患者的一种辅助手段。这些基因检测通常是这些癌症患者常规管理的一部分，是询问一组基因的服务的一部分。在极少数情况下，可能只对一组选定的基因进行有限的检测，以确保符合 FDA 指示的药物使用，其中 NCCN 等指南中概述的其他基因是不必要的，因为患者不符合较大组的检测标准。在以下情况下，使用 PARP 抑制剂进行种系检测是合理且必要的：