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对象管理组 (OMG) 数据分发服务 (DDS)
§ 传感器开放系统架构 (SOSA) § 开放任务系统/通用指挥和控制接口 (OMS/UCI) § 未来机载能力环境 (FACE) § 车载集成 C4ISR/EW 互操作性 (VICTORY) ......“对我们的成功至关重要”
内容：使用人工智能 (AI) 进行中风分类
UCI 的 TAVR CT 方案包括心电门控心脏 CT 扫描和全身 CT 血管造影，可用于评估主动脉瓣、主动脉根部和冠状动脉以及管腔大小。它还评估主动脉和髂动脉或锁骨下动脉的曲折度，以便制定 TAVR 手术入路计划。UCI 最先进的多层 CT 扫描仪具有 256 个探测器和 0.27 秒机架旋转，具有高空间和时间分辨率，心电门控可实现对主动脉环的最先进评估。该 CT 扫描仪对主动脉瓣和根部解剖结构的高度可靠描绘可用于适当选择瓣膜假体尺寸，这对于预防潜在的术后并发症（如假体栓塞或瓣周反流）至关重要。
母亲关于基本免疫的知识与在Pukesmas工作区域中授予Baduta的免疫的完整性
基本免疫是一种努力，不仅要积极提高对疾病的免疫力，不仅保护一个人，而且还保护社区，社区或所谓的群体免疫力。来自2020年UCI Universal Child（普遍儿童免疫化）的Menteng Puskesmas卫生服务数据为57％，UCI 2021服务的覆盖率为43.6％，该数字仍然低于95％的国家目标，UCI Kelurahan 80％。这表明免疫服务的范围尚未达到目标。这项研究的目的是确定母亲对基本免疫的知识与Menteng Health Center在工作区的Baduta免疫的完整性之间的关系。使用具有横截面方法的分析调查的研究方法。使用的采样方法是目的抽样。样本采集了多达64名受访者，即访问Menteng Health Center≥0-24个月的婴儿的母亲。该研究数据是在使用计算机辅助的卡方进行单变量和双变量分析后使用问卷进行了调查表。研究结果显着的p值值=0.005≤α（0.05）得出的结论是，母亲对基本免疫的知识之间存在显着的关系，并且在曼登卫生中心工作区的Baduta的免疫接种完整性之间存在显着的关系。结论这项研究越高，母亲对基本免疫的知识越高，她的婴儿接受完全基本免疫的可能性就越大。知识使人们按照对基本免疫的良好知识的行为，他将根据自己的知识来补充婴儿的免疫。
人工智能与癌症管理：VIRGO......
参与中心 • 加州大学洛杉矶分校：Tiffany Lai，医学博士（PI），Cortney Eakin，医学博士 • 加州大学旧金山分校：Lee-May Chen，医学博士 • 加州大学圣地亚哥分校：Amy Chen，医学博士，Rebecca Brooks，医学博士 • 加州大学圣地亚哥分校：Pratibha Binder，医学博士 • 加州大学欧文分校：Jill Tseng，医学博士
使用
糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是血液中高水平的葡萄糖（血糖）。人体通常通过胰腺产生的激素胰岛素调节血糖水平。但是，在糖尿病中，胰岛素的产生不足，或者人体细胞对胰岛素的反应不足，导致血糖水平升高。管理糖尿病涉及通过药物，饮食，定期体育锻炼和监测血糖水平的组合将血糖水平保持在目标范围内。不受控制的糖尿病会导致各种并发症，包括心血管疾病，肾脏损伤，神经损伤和眼睛问题。用于预测糖尿病的梯度增强分类器和用于预测糖尿病患者胰岛素剂量的线性回归算法。您计划使用PIMA糖尿病数据集训练模型和UCI胰岛素剂量数据集来预测胰岛素剂量。您选择了PIMA糖尿病数据集来训练梯度提升分类器和UCI胰岛素剂量数据集用于预测胰岛素剂量。确保您可以访问这些数据集，并为您的机器学习算法正确格式化。在训练模型之前，您可能需要预处理数据集。这可能涉及处理缺失值，标准化或标准化功能，并将数据分配为训练和测试集。使用PIMA糖尿病数据集训练梯度提升分类器。训练分类器后，您将上传一个没有类标签的测试数据集。该算法将学习数据中的模式和关系，以预测糖尿病的存在。使用训练有素的模型预测测试数据集中每个样本的糖尿病的存在。对于预测的样品，可以通过梯度提升分类器患有糖尿病，您可以使用UCI胰岛素剂量数据集预测胰岛素剂量。必要的预处理数据集，并提取胰岛素剂量预测的相关功能。预处理的UCI胰岛素剂量数据集以训练线性回归模型。该模型将学习输入特征和胰岛素剂量之间的关系。一旦训练了线性回归模型，就将其应用于预计由GBC患有糖尿病的样品。该模型将预测每个样品的胰岛素剂量。评估梯度提升分类器和线性回归模型的性能。您可以使用诸如准确性，精度，召回，MSE等指标来评估模型的性能。
“UCI-国家实验室联系”
（联合负责人：UCI：Tirtha Banerjee、Efi Foufoula-Georgiou 和 Jim Randerson；LANL：Andy Wolfsberg）包括对洪水、干旱和火灾等区域极端事件的预测、气候变化对沿海和北极等脆弱环境的影响、流域和生态系统管理解决方案、用于全球气候建模的 AI/ML 以及气候适应战略。
加利福尼亚空气资源委员会-CA.GOV
本报告研究了重型车辆（HDVS）和越野设备（矿石）中清洁技术和较低碳强化燃料使用的市场份额，以更好地了解监管措施和激励计划如何并且可能影响市场。它还预测了低碳运输（LCT）的技术的吸收，并确定了在各种操作条件下都可以改善和优化HDV和矿石的技术功能。研究小组由加州大学欧文分校（UCI）运输研究所（ITS）的首席研究员（PI）教授斯蒂芬·里奇（Stephen Ritchie）教授与UCI先进的Power and Energy计划的Scott Samuelsen合作。研究合作伙伴加利福尼亚大学，洛杉矶大学（UCLA），加利福尼亚大学河滨大学（UCR）的Kanok Boriboonsin博士（UCLA）和Fuad Unoor博士以及来自阿肯色大学（UARK）的Suman Mitra。研究合作伙伴加利福尼亚大学，洛杉矶大学（UCLA），加利福尼亚大学河滨大学（UCR）的Kanok Boriboonsin博士（UCLA）和Fuad Unoor博士以及来自阿肯色大学（UARK）的Suman Mitra。
推进肺癌治疗的领导者
UCI CHAO家族综合癌症中心是橙县唯一的国家癌症研究所综合癌症中心。这是橙县及周边地区人民的重要资源，产生和传播有关癌症原因，预防和治疗的新知识，以及培训下一代癌症提供者和看护者，并减轻我们人群的整体癌症负担。
综合卒中干预综合...
注：心电图：格拉斯哥昏迷量表。 EC：加拿大量表。 VH/AI：血肿体积/缺血面积。 MLD：中线移位。 TTH：总住院时间。 ICU：留在ICU。 SEU：uncal 联锁标志。