Wi-Fi6/6e和5G留在这里!许多企业正在确定他们希望使用5G或Wi-Fi6实现的数字化旅程中引人注目的新用例。然而,对于许多运营商来说,引入任一通常也是新领域。本届会议从用例和技术角度比较这两种技术。本届会议提供了对Cisco的私人5G解决方案集成到企业体系结构中的见解。是在两种技术之间创建的协同作用,以合并运输,对齐访问,应用程序和细分策略或简化操作。与会者将学习如何在一起5G和Wi-Fi6将提供灵活性,以将正确的技术应用于适当的用例。
本研究论文探讨了增强学习(RL)与数据分析的整合,并将其与传统方法进行对比。随着数据分析师在整个行业的决策过程中的作用变得越来越重要,因此对更复杂的工具和方法的需求已经增长。强化学习是机器学习的一部分,为通过试用和错误学习最佳策略来增强决策的有前途的途径。本文研究了强化学习的理论基础,其在数据分析中的应用,并将其有效性与传统方法进行了比较。我们通过讨论RL在数据分析中的未来含义以及进一步研究的潜力来得出结论。
使用每个计划的质量评级(或“星级”)比较 Marketplace 中的健康计划。计划的评级范围为 1-5。这些评级为您提供了每个计划与您所在州和全国其他 Marketplace 计划相比的质量的客观快照。五颗星表示该计划质量最高。在某些情况下,可能没有星级,例如当计划是新计划或注册人数较少时。没有星级并不意味着计划的质量评级低。有关星级的更多信息,请访问 HealthCare.gov/quality-ratings。
手动进行大脑形态测量分析是一项困难且耗时的任务。解读和量化萎缩通常最终只能得出“最佳猜测”。AI-Rad Companion Brain MR 通过自动分割、测量体积和突出显示大脑的 30 多个不同区域,节省了放射科医生的时间。为了进一步支持解释,AI-Rad Companion 将不同的体积与规范数据库进行比较,并根据用户设置自动生成突出显示的偏差图,因此可以手动监控体积变化。然后,在结果表中提供自动组织体积提取和分类,所有相关信息都唾手可得。
虽然对替代的“ befast”(平衡,眼睛,脸部,手臂,语音,时间)筛查方法引起了很多兴趣,但并没有广泛的研究将其直接与快速进行比较。对院前筛查工具的Cochrane评论(Zhelev等,2019)并未考虑Befast的有效性,而是考虑了其他几个尺度。回顾性研究表明,Befast可以捕捉到的中风比快速(Aroor等,2017),尽管BEFAST可以提高成人缺血性中风的识别敏感性,但它并不能识别出儿科种群中快速的额外动作(O'Connor等人,2021年)。