XiaoMi-AI文件搜索系统
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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。
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。
提供AI管理的临床研究数据Parexel的端到端自动化策略
框架。该框架必须具有管理新类型数据的能力 - 包括电子健康记录（EHR），患者和医疗保健专业文本以及语音通信的真实数据。随着临床评估扩展以解决现实世界中医学用途的药物影响，它必须能够处理大量数据。该框架必须为学习操作提供实时可见性，这是有效利益相关者协作和简化操作的关键能力。关键组件包括数字安全性；以云为中心的数据湖；以及数据流和共享技术。全面的数据治理将定义和直接：数据收集策略；数据标准；数据集成方法；以及数据分布，安全性，保护和与法规的整体映射。
对自动乳房超声和光谱乳房摄影的诊断性能的比较分析作为乳房X线摄影检查的补充方法
乳房D类型是乳腺癌造成疾病的独立危险因素，研究人员进行了数量测试，这可能是在这组患者中进行筛查的补充工具。对比增强乳房X线摄影（CEM）是一种具有对比剂施用的诊断方法，可进行对比剂的应用，可进行低能图像采集（这是FFDM等效性）和带有脂肪组织衰减的减法图像和可见的后交换后病理学增强灶[7-9]。该检查使用新血管生成现象，发生在局灶性病变中[10-13]。contrast增强，并显示了恶性病变的真实程度，使病变成分的可视化和其他焦点可以被FFDM上的脂肪组织重叠[14,15]。根据进行的研究，CEM比FFDM显示出更高的灵敏度和准确性，并促进了对更多局灶性病变的检测[16-18]。到目前为止进行的研究表明，CEM具有可比且经常具有更高的诊断效率作为乳房杂志的共振成像（BMRI），这被认为是最准确的方法[19-22]。因此，CEM性能的指示与BMRI相似，即基本成像检查（FFDM或手持超声 - HHU）的不确定结果，在实施治疗前的分期，新辅助化学治疗过程中的治疗反应监测以及乳腺癌手术后的患者检查[23]。CEM为患有幽闭恐惧症或BMRI禁忌症患者构成了替代方案。EXA的开采比BMRI更快，通常由患者容忍。它的缺点是在小剂量中进行电离施用的必要性，静脉内碘对比剂的给药，这可能会导致潜在的染色体反应和肾脏损害和乳房压缩，这是患者不适的来源，以及运动型工件的产生者。在CEM指南下的活检尚不广泛。自动乳房超声（ABUS）是一种基于超声的新诊断方法。与HHUS相反，此EXA开采是由电 - 放射学家进行的。患者仰卧位置，超声头放置在4个沿着乳房移动的基本定位中。一个典型的EXA矿化由前后，侧面和内侧视图中每个乳房的3张自动扫描组成。获得的图像被发送到可以重复审查的工作站，或者可以创建多平台重建[24-27]。检查不需要任何特殊的准备，并且患者可以很好地耐受。到目前为止进行的研究证实，使用ABU作为FFDM的附加工具允许检测更多局灶性病变，主要是在腺体乳房的情况下[28-31]。进行ABU的主要指示是在无症状患者中，尤其是那些乳房密集的患者中进行互补筛查。ABU的优点包括脱落操作员的依赖，图像存储在专用
人们对标记为AI生成的头条持怀疑态度，即使是真实的或人为的，因为他们假定完全AI自动化
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
机器学习完全自动化的正畸照片分析
简介：颅面人体测量比在牙科，颌面外科，发育研究和整形外科等科学中非常有用。分析面部照片的手动方法需要大量时间和精度。这项研究的目的是引入一种应用工具，该工具完全自动化面部照片的分析并将其与手动方法进行比较。材料和方法：在这项横断面研究中，数据库由395张个人资料照片，271张微笑的额叶照片和346张额叶照片组成。使用具有里程碑意义的两阶段完全卷积网络体系结构。在测量8个变量的测量中比较了两种手动和自动分析方法，包括颊走廊空间，中间的高度与面部下部的高度的比率，总面部凸角，面部凸角，鼻腔侧面角度，刺激性角度，刺激性角度和鼻孔角度。使用配对t检验和类内相关系数（ICC）评估两种方法之间的一致性。p <0.05的值被认为是显着的。结果：对于总面部凸度（p = 0.005），鼻叶（p = 0.001）和鼻labial（p = 0.02）角，两种方法之间的差异很大。然而，两种面部凸，刺，鼻孔，鼻孔，颊走廊空间的两种方法之间没有发现显着差异，并且中间的高度与面部下部的高度之比没有两种方法之间的显着差异。除了鼻角角外，所有变量的ICC大于0.69。对于大多数测量变量，自动方法的准确性与手动方法相似。结论：机器学习有可能用于临床软组织分析。它提供了在大图像数据集上执行可靠且可重复分析的能力。关键字：正畸，面部，摄影，机器学习引用了本文：Soleiman Mezerji M，Sheikhzadeh S，Mirzaie M，Gholinia H.通过机器学习完全自动化的正畸照片分析。caspian j dent res 2023; 12：70-81。©作者。出版商：Babol医学科学大学
AI，自动化和税收
本文中表达的任何观点都是作者的意见，而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法，但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所，在劳动经济学领域进行研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下，伊扎（Iza）拥有世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究，决策者和社会之间建造桥梁。IZA政策论文通常代表初步工作，并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
电缆线束测试系统的设计和自动化
电缆线束测试系统的设计和自动化摘要凭借测试多样的电缆线束配置的能力的自动电缆线束测试系统（ECHTS）的设计，开发和应用。ECHTS能够通过可互换的连接器测试多达32个导体，可以通过使用扩展板扩展到32个导体，从而检测出开放和短路，并在测试的线束中固定不正确。使用LCD屏幕显示线束状态，可确保在ECHTS中易于理解和显示故障，同时与常规测试和/或测量系统相比，提供了更全面的检测到故障的通信。与常规系统相比，ECHT显示了1：1和一到多型连接器配置的测试时间的改善，分别为73％和15％，以及一个简短的操作员的学习时间。关键字微电子系统设计；电子系统测试；电缆线束；电子电路设计1简介自动化在现代制造业中起着越来越重要的作用，因为它为制造业企业（ME）提供了一种具有成本效益的方式，可在高度全球化的商业环境中保持市场竞争力。mes在很大程度上取决于旨在以高生产率提供高质量产品的自动化过程，同时使生产成本较低[1，2]。电气线束（又名必须在实施之前对所有线束组件进行测试以检测任何缺陷。几个ME，包括生产电缆线束系统的ME，尽管自动化的进步取得了进步，但仍依赖于手动工作的高输入，这在很大程度上是由于电缆线束组装涉及的过程的幅度和复杂性[3，4]。线束，布线线束，电缆组件，接线组件或布线织机），电缆/导线的组装，它们传递信号和/或电力，并在许多行业和应用中使用终端隔离材料并使用终极制造的电缆（例如，飞机或自动化的电子系统）用于连接电缆，并使用终端制造的电缆连接[例如在某些应用中，引脚配置并不总是1：1，其中组件的一端的导体连接到另一端的同一引脚号，并且某些线束在电缆的任一端使用不同的连接器类型终止。有针对电缆和线束可接受性的监管机构和标准，例如IPC/WHMA A-620标准[6]，用于质量保证，取决于组件的分类和使用区域。由于主要的手动制造过程，共同的制造缺陷包括开放和短路和错误连接故障，所有这些缺陷都可以通过使用测试板设备来测量线束的电气功能并确保其质量和功能[7]，例如Bi et eT报告，所有这些缺陷都可以筛选和消除。al [8，9]对于有限数量的导体，并在艾伦·布拉德利（Allen Bradley）可编程逻辑控制器（PLC）董事会上实施。目前，只有少数ME能够以有限的成功，制造，制造和测试电气安全带的自动化。这是由于手动生产提供了一种制造这些复杂工业产品的更具成本效益的方法，尤其是对于小批量尺寸[1,2,8]。市场上有各种各样的电缆线束测试系统，包括Cami Research的Cableeye®，CirrusSystems®，Molex®，Synor®等，它们符合大量配置并具有广泛的测试方法。这些系统倾向于设计为支持已知的线束架构和较大的电缆线束束。需要单个电缆组件，覆层和电线终端与动态变化的市场中的特定定制电气系统集成在一起 - 这一需求使使用商业解决方案的定制制造线束测试了一个挑战性的小型MES，这通常依赖于机械测试系统，每个测试系统都适用于特定的电缆组件组件终止。ME通常需要适应性的电缆线束测试系统，以减少与手动和机械测试系统相关的维护和测试时间，这要求商业安全带测试制造商通常无法解决。本文介绍了低成本自动电缆线束测试系统（ECHTS）的设计，操作和实施原理，能够测试电缆线束以识别带有空路的组件，短
通过语音帮助增强情报和行业的自动化机器学习5.0
增强智能将人类和人造代理人汇集在一起，以创建一个社会技术系统，以便它们通过学习和优化直觉接口（例如对话，启用语音的接口）来共同发展和优化决策。但是，关于语音助手的现有研究工作依赖于知识管理和仿真方法，而不是数据驱动的算法。此外，在现实生活中的实际应用和评估稀缺，范围有限。在本文中，我们建议将语音援助技术与自动化机器学习（AUTOML）集成，以便在行业5.0的背景下实现增强情报范式。以这种方式，用户能够通过语音到文本（STT）和文本对语音（TTS）技术与助手进行交互，因此，通过语音自动创建的机器学习（ML）管道来通过语音自动创建的管道，以便在执行任务的同时获得立即的见解。在实际制造环境中评估了所提出的方法。我们遵循一种结构化的评估方法，并分析了结果，这证明了我们提出的方法的有效性。
Alarity Therapeutics宣布董事会授权$ 5 ...
CNH使用自动化来提高零件仓库巴西尔顿的生产率和可持续性，2025年3月4日，在世界工程日CNH上，CNH发布了最新的“可持续年度”系列中的第一部分。文章“工程师在一个带有许多活动部件的仓库中的工程师策划自动化”，着眼于在我们位于美国印第安纳州黎巴嫩的北美零件仓库之一的AutoStore™自动化计划的影响。这个占地19英亩的仓库每周7天每天运行近24小时，为我们的全球经销商网络服务。作为全球关键仓库，黎巴嫩必须为我们的投资组合中的许多不同型号管理各种备件。每年，当我们推出新机器时，更多的新零件流入其库存中以加入现有股票。了解我们的计划和过程工程师如何设计新的自动化流程来解决此存储问题，并导致停机时间为零，生产率提高，成本节省和可持续性福利。在以下网址阅读我们的故事：https：//publications.cnhindustrial.com/a-sustainable-2024-2024-2025/autoStore-Project CNH工业（NYSE：CNH）是世界一流的设备，技术和服务公司。以破坏新的基础为基础，该基础以创新，可持续性和生产力为中心，该公司提供了战略方向，研发能力和投资，从而使其全球和地区品牌的成功。在全球范围内，Case IH和New Holland Supply 360°农业应用程序从机器到工具以及增强它们的数字技术；案例和新荷兰建筑设备提供了完整的建筑产品阵容，使行业更加生产。该公司以地区为重点的品牌包括：Steyr，用于农业拖拉机；乌鸦（Raven），数字农业，精确技术和自治系统发展的领导者；半球，高精度卫星定位的领先设计师和制造商，以及标题技术；弯曲木板，专门从事耕作和播种系统；米勒，制造应用设备；和Eurocomath，为建筑领域（包括电力解决方案）生产了各种各样的迷你和MIDI挖掘机。在两个世纪以上的历史中，CNH一直是其领域的先驱，并继续充满热情地创新并推动客户效率和成功。作为一家真正的全球公司，CNH的40,000多名员工构成了多元化和包容性工作场所的一部分，致力于赋予客户发展和建立更美好的世界。有关更多信息和最新的财务和可持续性报告，请访问：CNH.com CNH及其品牌的新闻访问：Media.cnh.com媒体联系人：