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使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
城市规划，绿色封面和生物多样性方法
气候马特城市评估框架（CSCAF）3.0是住房和城市事务部智能城市任务的旗舰计划。该框架将支持印度城市评估其从5个主题领域和28个指标的气候镜头的发展。CSCAF的目的是告知城市建立相关的气候行动。
小时 物理 XI（主观）
2022 年 3 月 11 日 — Iscience。物理学的跨学科领域。•天体物理学。•B»opnys»cs。•化学... mil only In Uiitloi•.laittlliiK ilm milvtol'-o, Iml ulm U,pint Hi cl...
尊敬的主席紧急临时建议 1. 我们写信给......
6. 调查委员会迫切需要根据《2005 年调查法》第 24(3) 条行使权力，发布一份中期报告和建议，解决修订现行 IPC 指南的必要性。虽然每个核心参与者必然会在结束语中就这些问题提供进一步的意见，但我们提供这封联名信是为了强调这是一个紧急的公共卫生保护问题。 7. 简而言之，有关当前 IPC 指南的建议不能等到 2026 年春季发布最终模块 3 报告。由于 IPC 指导不充分，临床和非临床医护人员以及患者面临持续且直接的伤害风险。调查委员会听取了有关院内感染、可预防死亡、临床上脆弱患者的风险以及长期新冠疫情的风险和影响的大量证据：需要立即采取行动，防止进一步的可避免伤害。
城市绿色基础设施：通过自适应管理方法弥合生物多样性保护和可持续的城市发展
城市绿色基础设施（UGI）在通过自适应管理方法将生物多样性保护与可持续城市发展的可持续发展方面至关重要。本文介绍了一个综合概念框架，该框架整合了生态原理，城市规划策略和自适应管理方法，以培养有弹性和生物多样性的城市景观。UGI的本质在于它能够增强生态连通性，恢复生态系统功能并为城市环境中各种风水和动物群提供栖息地的能力。统治UGI设计的基本原则强调了其多功能性，连通性，多样性和可访问性，强调了以其迭代性和参与性为标志的适应性管理的重要性。尽管城市化带来的挑战，例如栖息地丧失，污染和气候变化，UGI干预措施为增强栖息地质量，连通性和生态系统弹性提供了有希望的途径。全球案例研究表明，UGI在生物多样性保护中的有效性，利用绿色屋顶，城市森林和社区花园等计划。UGI通过在各个领域提供多种生态系统服务，为可持续的城市发展做出了重要贡献。自适应管理对于有效的UGI规划和实施至关重要，在不断发展的环境条件下确保灵活性。但是，UGI遇到了障碍，包括资金限制，机构分裂和公平问题。应对这些挑战需要创新的培养机制，社区参与和政策创新。ugi提出了一种变革性的途径，可以促进弹性，生物多样性和可持续的城市景观，这对于城市在21世纪必须蓬勃发展。
能源基础设施对冬季风暴URI产生影响-Feb 2021
在卡纳斯市连续13天的冷冻下面。大部分时间都以单位数为单位。俄克拉荷马城和达拉斯将有史以来第二冷的温度记录-14f OKC，-2F达拉斯。vs。 -17F OKC和-8F达拉斯于1899年2月。俄克拉荷马城创下了连续最长的20F，6天的记录，威奇托的10天低于20F秒，仅到1899年的11天。“至少3088每天的低温记录（最低或最大最高）在2月12日至17日在圆锥的车站中绑定或损坏，并具有至少75年的记录。” “在2月15日或从内布拉斯加州到德克萨斯州的2月15日或16日的记录中，总共将76个历史记录（再次最低或最大）捆绑或损坏。” “自1899年2月12日以来，这种寒冷的爆发被认为是南部大平原最极端的。”
tci-对接H2URUGUAY -GUB.UY
●Arichile：巴塔哥尼亚的创新项目。新的电解溶液原型制作（Innowwide Program）●HOASIS：应用于氢行工业（水能食品Nexus）的循环经济。将包括3GW PV设施和2GW电解设施。用于不同应用的氢和氧（氨，采矿迁移率，混合，出口）。●HVALLESUR：开发绿色氢走廊，用于在智利中南部地区进行林木繁重运输以进行林木的重型运输。●绿色氢生产阿根廷的采矿公司的技术和经济研究：
FRV - 配对 H2Uruguay.docx - GUB.UY
主要技术能力和设施 FRV 是可再生能源领域的先驱，它可以建造、运营、资助和维护使用可再生能源及其清洁能源载体氢能的设施。2019 年，它推出了卓越的 FRV-x 平台，专注于开发与可再生能源相关的创新解决方案，以覆盖难以脱碳的行业，例如移动出行。它还成功地开发了储能系统，目前正在开发高达 100 兆瓦的电池项目。在氢能技术方面，FRV 是 Abdul Latif Jamil 的一部分，该实体专注于提供可持续的移动出行服务，其使命是开发将这些清洁能源引入运输部门的解决方案。FRV 建立了可靠而稳定的合作伙伴关系，允许实施与绿色能源市场相关的市场上具有最佳技术和经济选择的解决方案。对于 FRV 来说，质量是一种差异化价值，在所有情况下都会选择市场上最可靠和最可信的解决方案。
原始发表论文（记录版本）的引用：Sadik, M.、López-Urdaneta, J.、Ulén, J. 等人 (2021)。人工智能可以提醒使用 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤患者局部骨骼/骨髓摄取。科学报告，11(1)。http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-89656-9
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常，并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组，回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中，大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等，Kappa 值为 0.51（范围为 0.25–0.80）。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。