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生物乳化剂生产生物体降解和芳族化合物的分离
为了确保模型在CAD过程中的准确性和制造准备，其中一个重要的问题之一是基于牙科几何特征的网状分裂。网格分裂，并认为可以根据其几何特征将复杂的网格分成更简单的部分。在将模型形式化为CAD/CAM工作流程之前，这将成为一种至关重要的技术，因为它可以确保可以准确处理和处理网格的每个段。基于几何特征和提供其他设施的网格分裂对于CAD模型的准确性和精度至关重要。此过程允许3D模型更详细和可管理，这对于CAD/CAM的质量牙科计算和准备工作非常重要。精确，因为它可以进行更详细的设计和修复（Kachalia，P。R.和Geissberger，M。J.2010）
使用CAD和GUI
摘要 - 行业中的操纵者日益普及的人增加了对操纵器的运动学和动态知识的掌握的需求。另一方面，操纵器是为了学习目的而不是负担得起的物品，因此建模是正确的解决方案之一，也是一种新的贡献形式来引入物理操纵器，而无需在实验室中进行许多操纵器。通过这项工作，可以将4度（DOF）操纵器的4度操纵器的物理建模与其原始形式作为教育机器人类似，并且可以设计仪表板来控制其运动。使用Autodesk Inventor开发了操纵器的机械物理模型，并且使用图形用户界面（GUI）MATLAB进行操作参数的设置。使用的操纵器模型是Dobot Magician，它具有四个Revolute关节。使用Autodesk Inventor设计工具进行建模的优势是直观的用户界面，易于理解和无学生许可，因此，它比学生（例如在现有研究中）对学生更友好。作为一种学习媒体，这种建模非常复杂，可以学习机械设计，在SIMSCAPE多机上使用XML（可扩展的标记语言）扩展转换为MATLAB，在SIMSCAPE上设置了运动学和动力学，并在MATLAB上使用GUI设计控制界面。这项工作通过基于前向运动学和反向运动学方法的GUI设定的路径计划方法证明了机器人运动的准确性。
同时对LC/HRM的痕量化合物的定性和半定量分析，CAD
LC/HR（高分辨率）MS和MS/MS可有效地分析未知组件的结构分析。CAD（电晕气溶胶检测器）具有非化学结构依赖性敏感性，对未知组件的半定量分析有效。结合了我们的色谱分离技术，同时定性和半定量分析变得可能成为可能。
Future Fertility 获得 760 万加元用于人工智能体外受精
加拿大生育技术领域的参与者包括蒙特利尔的 Eli，该公司去年获得了 190 万加元的种子资金，用于开发基于唾液的每日激素跟踪解决方案。在利用人工智能提高 IVF 成功率方面，Future Fertility 并不是唯一一家这样做的公司，斯德哥尔摩的 Mojo、旧金山的 Life Whisperer 和 Alife 等初创公司也采取了类似的方法。
基于自组织的分布式人工智能CAD体系结构
该研究的目标是开发一种架构并证明其适用于为智能代理创建 CAD 系统。智能代理是一种理性的软件代理，它包含大量其他软件代理，这些代理实现了生命支持系统所需的功能、专业化以及对代理的智能行为的控制。一组相互作用的软件代理——神经元形成一个神经认知架构，其中可以区分执行不同功能的认知节点，它们通过数据相互连接，形成智能决策过程的组织和功能结构的不变量。多智能体神经认知架构的不变量由相互连接的节点组成，用于识别输入图像、评估、设定目标、综合行动计划、建模实施计划的后果以及管理计划的实施。
乳腺筛查部门人工智能 CAD 系统的横断面技术接受度研究
摘要 2021 年 1 月，斯德哥尔摩 Capio S:t Göran 医院首次大规模实施了用于检测乳腺癌的人工智能计算机辅助检测系统 (AI CAD)。用于检测乳腺癌的 AI CAD 前景广阔，但只有被最终用户接受，它才能成功实施。本研究通过应用技术接受模型的第三版，即 TAM3，在放射科专业人员使用 AI CAD 之前，检查并评估了对其接受至关重要的因素。设计了一份问卷，并分发给医院乳腺筛查部门的 28 名专业人员。使用统计工具 SPSS 进一步分析收集到的定量数据。实证研究结果表明，使用 AI CAD 的意图直接受感知有用性的影响，间接受图像、工作相关性和感知易用性的影响。此外，主观规范与图像之间的关联被证明是显著的。本研究进一步揭示了两种与 TAM3 假设相反的新关联，第一种是形象与行为意图之间的关联，第二种是工作相关性与行为意图之间的关联。根据本研究的结果，建议采取组织支持、系统相关活动以及信息和沟通等干预措施，S:t Göran 的乳房筛查部门应利用这些干预措施来提高 AI CAD 系统的接受度。关键词：技术接受模型 3、用户接受度、人工智能、实施过程
2 型糖尿病改变 CAD 基因组风险变异与亚临床动脉粥样硬化之间的关联
冠状动脉疾病 (CAD) 仍然是 2 型糖尿病 (T2D) 患者的主要死因。T2D 和 CAD 都是复杂的疾病特征，既有遗传原因，也有环境原因，因此 T2D 的表现是 CAD 的独特风险因素。一些研究已经检查了 T2D 和 CAD 之间的共同遗传途径，但见解有限。1–5 存在其他动脉粥样硬化指标，这些指标先于临床 CAD 事件发生。这些亚临床动脉粥样硬化指标包括冠状动脉钙化 (CAC)、颈动脉内膜中层厚度 (CIMT) 和颈动脉斑块，可预测未来冠状动脉事件，不受已知风险因素的影响。6,7 此外，亚临床动脉粥样硬化指标与导致 CAD 事件的潜在因果机制更密切相关。8,9 对于 CAC 来说尤其如此，它与 CAD 事件高度相关，并包含在 CAD 风险评估指南中，尤其是对于 T2D 患者。 10 2 型糖尿病患者罹患动脉粥样硬化的风险较高，但还需要进一步研究这些特征之间的生物学相互依赖性。11–16
2 型糖尿病改变 CAD 基因组风险变异与亚临床动脉粥样硬化之间的关联
通信地址：Paul S. de Vries，博士，人类遗传学中心，流行病学、人类遗传学和环境科学系，公共卫生学院，休斯顿健康科学中心，德克萨斯大学，7000 Fannin St 1200，休斯顿，TX 77030，电子邮件 paul.s.devries@uth.tmc.edu；或 Natalie R. Hasbani，公共卫生硕士，人类遗传学中心，流行病学、人类遗传学和环境科学系，公共卫生学院，休斯顿健康科学中心，德克萨斯大学，7000 Fannin St 1200，休斯顿，TX 77030，电子邮件 natalie.hasbani@uth.tmc.edu 本稿件已发送至客座编辑、医学博士 Ruth McPherson，以供专家评审、编辑决定和最终处理。补充材料可在 https://www.ahajournals.org/doi/suppl/10.1161/CIRCGEN.123.004176 上找到。有关资金来源和披露，请参阅第 524 页。© 2023 美国心脏协会。