XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemaut
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
自动疾病阶段阶段分类的glioblastoma- ...
摘要在计算组织病理学领域，计算机辅助诊断系统对于获得各种疾病的患者诊断和有助于精确医学很重要。因此，已经报道了许多关于数字病理图像的自动分析方法的研究。在这项工作中，我们讨论了一种自动提取和疾病阶段分类方法多形胶质母细胞瘤（GBM）组织病理学图像。在本文中，我们使用深层卷发神经网络（深CNN）同时获取功能描述符和分类方案。此外，在这个充满挑战的分类问题中，与其他流行的CNN进行了客观和定量的比较。使用癌症基因组图像的胶质瘤图像的实验表明，我们的网络平均分类准确性为96：5％，而对于更高的交叉验证，其他网络的性能相似，较高的精度为98：0％。深CNN可以以高精度从GBM组织病理学图像中提取显着特征。总的来说，具有深CNN的组织病理学图像的GBM疾病阶段分类非常有前途，并且在大规模组织病理学图像数据的可用性中，深CNN非常适合解决这个挑战性问题。
在汽车应用中从12-V转移到42-V系统
版权所有©2004 IEEE。从2002年5月27日，路易斯安那州新奥尔良的52个电子组件和技术会议（ECTC）的会议记录中转载。此材料已在IEEE的许可下发布。IEEE的这种许可并不意味着IEEE认可Vishay Intertechnology，Inc。的产品或服务。允许内部或个人使用此材料。但是，必须通过写信给pubs-permissions@ieee.org来从IEEE获得转售或重新分配的新材料或重新出版此材料以进行广告或促销目的或创建新的集体工作。选择查看本文档，您同意保护其版权法的所有规定。在汽车应用中从12-V转移到42-V系统Kandarp I. Pandya和Klaus Pietrczak Vishay Vishay Siliconix 2201 Laurelwood Road，Santa Clara，CA 95054电子邮件：
视频 + AI 解决方案可自动捕获外周水肿数据，无需患者遵守
简介：慢性心力衰竭导致许多患者住院，尤其是那些年老且不遵守治疗 1 的患者。这种住院通常可以通过前几周体重增加 2 和外周水肿增加来预测。对于不遵守每日体重记录的患者，我们假设从零依从性全自动远程监控解决方案中收集可靠的数据以评估外周水肿将减少住院并改善护理。
3D Biopinting和Rigenera®MicrograftingTechnology
自身免疫性疾病的特征是免疫反应的巨大改变，但发病机理仍然具有复杂性，尚未完全阐明。调节细胞分化，成熟和死亡的多种机制至关重要，其中与线粒体相关的细胞细胞器功能中，最近引起了人们的注意。线粒体作为真核生物中高度保存的细胞器，在对化学能转化中基本功能的外源性和内源性应激的细胞反应中具有至关重要的作用。在这篇综述中，我们的目的是总结有关线粒体在先天免疫反应中的功能及其在自身免疫性疾病中的异常（例如类风湿关节炎，全身性狼疮等）的功能，主要集中在其指导上对细胞代理和其机器的指导响应，这主要集中在其指导上，这主要是对电脑的反应。更重要的是，我们总结了在自身免疫性疾病的情况下在线粒体调节中发现的潜在治疗靶标的现状，并希望阐明未来的研究。
海洋机器人技术中的博士学位候选人
该博士职位将集中于研究实现机器人系统的研究，这些机器人系统大多以无监督的方式表征和监测海洋环境。自主系统可以在海洋中进行具有成本效益的广泛数据收集，监视和检查，并为执行持续操作的可能性较少，而对人类运营商的依赖较少。这些属性使自主系统对于执行操作以探索，映射和监视具有挑战性的海洋环境的机器人组织是可取的。但是，在非结构化和苛刻的海洋中，成功的任务需要通过优化的观察平台系统和监督风险控制来提高安全性，智能和操作能力，该操作是在保障项目中解决的（“智能自治系统，用于保护海上的保护操作和基础设施””。该立场对正在进行的项目保障和CARO（“自动机器人操作中心海底”）中的研究补充，这些研究正在开发类似的功能，重点是海底基础架构。具体来说，该职位将解决这些领域的一个或多个：
儿科标准胸骨预防措施与改良胸骨预防措施
■ 问题是如何提出的？我们的 PICO 问题是根据我们的从业者导师的临床经验以及与 EBP 教授的后续会议而提出和修改的。我们最初的问题是针对儿科的，但我们的教授和研究图书管理员建议我们将研究结果扩展到成人，以收集更多研究。■ 如何确定搜索标准和选择数据库？搜索标准包括人群、干预和比较。数据库是通过 UTHSC 图书馆资源选择的。■ 如何应用纳入和排除标准？由于儿科人群的证据数量有限，我们将人群扩大到包括成年人群。我们扩大了搜索范围，包括更多基于改良胸骨入路（即 Keep your Move in the Tube）的文章。■ 如何对每项研究完成单独的分析？本质上，您是如何完成单个 CAP 的？我们为每种类型的研究完成了适当的 CAP，并计算了证据水平以确定总体质量。■ 您做了什么来确保过程中的质量控制？例如，该内容领域的导师或专家是否审阅过您的分析，或者您是否使用了其他同行评审方法？我们通过与我们的从业导师、教师导师会面以及同行评审其他成员的文章和表格来确保质量控制。
fMRI的多次采集序列：继续谨慎
fMRI的多功能或同时多层采集序列在过去十年中变得流行，部分原因是在大规模研究中采取的方法的影响，例如人类Connectome Project。但是，将这种高度加速的高分辨率序列应用于较小规模的项目可能存在明显的缺点，这在信号与噪声比，可靠性和实验能力方面存在很大的缺点。尤其是，使用较小的体素，较短的重复时间和高水平的多次加速度可能会对信号对噪声，图像伪像和腹侧脑区域的信号脱落产生强烈的负面影响。多功能序列可以是有价值的工具，尤其是对于专业应用程序，但应明智地应用于较小规模的研究，重点关注特定项目的端点，并在适当的测试和试点工作之后。