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肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
任务：为世界自然基金会高加索分会及其国家办事处（世界自然基金会亚利桑那州分会和美国分会）提供传播战略短期咨询
3. 工作范围 此项任务的目标是制定一项沟通策略，以提高人们对世界自然基金会高加索分会及其在该地区的业务的认识和了解；制定一年的详细工作计划和实施一年工作计划的详细预算；顾问将负责核实所示服务范围，并根据专业经验和项目实施过程中获得的知识，在顾问认为必要时提出扩大、缩小或修改服务范围的建议。顾问工作的所有成果必须符合世界自然基金会的程序和其他要求。
Pegasus 2 线 FMCW 液位变送器 - Inenco
手持通信器 (MRL-HHC) 用于对任意数量的 Pegasus 发射器进行本地编程。它通过飞线连接到 Pegasus 上的编程插座，并可以访问完整的编程菜单。使用简单的菜单结构浏览菜单，设置通常只需几分钟即可完成。如果需要针对特别困难的应用进行一些调整，则可以访问一套工程参数。
Pegasus 用户指南 - Mach 5 简介
图 2-1 刚发射后的 Pegasus XL .............................................................................................. 2-1 图 2-2 Pegasus XL 配置的展开图 .............................................................................................. 2-2 图 2-3 Pegasus XL 的主要尺寸（仅供参考） ............................................................................. 2-3 图 2-4 以公制（英制）单位表示的典型 Pegasus XL 电机特性 ............................................................. 2-4 图 2-5 典型的姿态和制导模式序列 ............................................................................................. 2-5 图 3-1 Pegasus XL 任务剖面图，以 741 公里（400 海里）圆形极地轨道运行，载荷为 227 千克（501 磅米） ............................................................................................. 3-2 图 3-3 Pegasus XL 性能能力............................................................................................... 3-3 图 3-4 典型和最近的 Pegasus 轨道精度.............................................................................. 3-4 图 3-5 典型和最近的轨道精度........................................................................................ 3-4 图 4-1 有效载荷设计和测试的安全系数....................................................................................... 4-1 图 4-2 有效载荷测试要求.................................................................................................... 4-2 图 4-3 Pegasus 设计极限 L