XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVG
使用VGG16深度学习算法和Python成像库SulejmanKaramehić1，SamedJukić2
抽象的早期诊断和治疗脑癌取决于脑肿瘤的检测和分类。深度学习算法在包括肿瘤鉴定在内的医学成像应用中产生了惊人的结果。该领域的大部分研究都集中在将CNN算法（如VGG16，DNN和ANN）应用于此问题上。这项工作描述了使用Python Imaging库（PIL）和VGG16深度学习算法对脑肿瘤的识别和分类。由肿瘤类型分类的7000张MRI图片的数据集成为研究的基础。这项研究的主要目的是开发高效的高临界模型。我们建议利用VGG16结构和使用PIL进行预处理图像，以确保在大脑磁共振成像（MRI）图像的大量数据集上进行训练的一致图像。我们在工作中使用的一种新技术是可以分析单个图像并从结果中预测肿瘤的存在的技术。该研究的方法以96％的精度在整个数据集上产生了稳健的肿瘤检测，这表明该方法在诊断出肿瘤的存在时做出明智的决定方面的价值。
DNA 疫苗 (pTVG-HP) 和 nivolumab 的 2 期试验......
摘要 目的 我们之前曾报道，编码前列腺酸性磷酸酶的质粒 DNA 疫苗 (pTVG-HP) 与帕博利珠单抗联合用于转移性去势抵抗性前列腺癌患者时具有更高的临床活性。本试验旨在评估使用 nivolumab 进行 PD-1 阻断疫苗接种对早期复发性 (M0) 前列腺癌患者的影响。方法 M0 前列腺癌患者每 2 周接受 pTVG-HP (100 µg 皮内注射) 和 nivolumab (240 mg 静脉输注) 治疗，持续 3 个月，然后每 4 周治疗一次，共治疗 1 年。然后对患者进行额外一年的随访，停止治疗。主要目标是安全性和完全前列腺特异性抗原 (PSA) 反应 (PSA<0.2 ng/mL)。结果 共招募了 19 名患者。没有患者达到完全 PSA 反应的主要终点；然而，4/19 (21%) 患者的 PSA 下降 >50%。治疗前 PSA 倍增时间中位数为 5.9 个月，治疗中为 25.6 个月（p=0.001），停止治疗后一年为 9.0 个月。未达到总体中位放射学无进展生存期。3 级或 4 级事件包括肾上腺功能不全、疲劳、淋巴细胞减少和淀粉酶/脂肪酶升高。9/19 (47%) 患者出现免疫相关不良反应 (irAE)。irAE 的发展和 CXCL9 升高与 PSA 倍增时间增加有关。定量 NaF PET/CT 成像显示亚临床病变的消退以及每个时间点新病变的发展。结论 在这一人群中，联合使用 nivolumab 与 pTVG-HP 疫苗是安全的，并且具有免疫活性，延长了疾病进展的时间，但并不能根除疾病。定量成像表明，可能需要针对耐药机制的额外治疗来消除肿瘤。试验注册号 NCT03600350。
目录Pro 2024在LR.PDF中 - 蓝色泻湖
[m³/h]灯功率数（kW）40-76 1” 3 1 x 40 W 0.05 75-76 3/4” 6 1 x 75 W 0.08 140-76 1 1/2” 12 1 x 140 W 0.16 200-16 200-76 200-17 1 x 17 1 x 200 W 0.23 75-114 2“ 200-154 DN65 38 1 x 200 W 0.23 420-168 3” 78 3 x 140 W 0.47 400-204 DN100 92 2 x 200 W 0.45 600-219 DN125 140 3 x 200 W 0.68 975-306 DN250 306 3 x 325 W 1.11 1950-306 DN250 600 6 x 325 W 2.21
Anton-Alexeev-EVG.pdf
缩小 SiPh 封装与晶圆级 HVM 之间的差距 万亿级 PhotonicPlug 和 PhotonicBump：由 NIL 完成 在 SiPh 晶圆上对透镜或镜子等复杂光学微结构进行纳米压印 重要 图案保真度和可重复性 可扩展性 最高对准精度 残留层控制 薄而均匀 光纤沟槽与镜子完美对准
VGS 批准的监管计划
1 该比率近似于 VGS 的典型劳动力和福利比率。 2 https://data.bls.gov/timeseries/CIU1010000000000A 3 https://data.bls.gov/pdq/SurveyOutputServlet?series_id=CUUR0100SA0,CUUS0100SA0 4 折旧费用应基于 3 年费率基准计划中规定的总投入使用工厂。FY2026 折旧费用将根据 VGS 将于 FY2026 完成的最新折旧研究进行更新。
使用 VGG16 架构的迁移学习进行皮肤癌分类（Kaggle 数据集案例研究）
皮肤癌是一种严重且可能危及生命的疾病，影响着全球数百万人。早期发现和准确诊断对于成功治疗和改善患者预后至关重要。近年来，深度学习已成为医学图像分析的有力工具，包括皮肤癌的诊断。使用深度学习诊断皮肤癌的重要性在于它能够快速准确地分析大量数据。这可以帮助医生就患者护理做出更明智的决定并改善整体结果。此外，可以训练深度学习模型来识别人眼可能无法看到的细微模式和特征，从而实现更早的发现和更有效的治疗。本研究使用预先训练的视觉几何组 16 (VGG16) 架构对皮肤癌图像进行分类，并将图像转换为其他色阶，称为：1) 色相饱和度值 (HSV)、2) YCbCr、3) 灰度以供评估。结果表明，在现场条件下使用 RGB 和 YCbCr 图像创建的数据集很有前景，分类准确率为 84.242%。还用其他流行的架构对数据集进行了评估和比较。分析了 VGG16 对每个色阶图像的性能。此外，还从不同的层中提取了特征参数。用 VGG16 感受提取的层，以评估特征参数对疾病进行分类的能力。
探索 VGG-16 架构利用深度学习准确检测脑肿瘤的潜力
1 纽约大学坦登工程学院电气与计算机工程系，纽约大学坦登工程学院，纽约，美国 11201 2 马尼帕尔理工学院电子与通信系，马尼帕尔高等教育学院，马尼帕尔，卡纳塔克邦，印度 576104 3 GITAM 大学电子与通信系，Gandhi Nagar，Rushi Konda，维沙卡帕特南，安得拉邦，印度 530045 4 梅奥诊所神经外科系神经信息学实验室，美国明尼苏达州罗切斯特 55905 5 哈佛医学院麻省总医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 02115 6 GLA 大学药物研究所生药学系，马图拉 281406，北方邦，印度 281406
使用聚合物纳米的非病毒基因传递 (NVGD) ...
Battelle 的 NVGD 平台有助于解决基因编辑疗法面临的最大障碍：递送。它使用的纳米粒子能够装载至少十倍于病毒载体 5 千碱基限制的负载。1 通过将强大而多功能的合成平台与体内跟踪和机器学习定向设计相结合，它解决了有效载荷挑战，解锁了数千个纳米粒子的高通量体外和体内并行筛选。2,3