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Wi-Fi 6/6e和企业的私人5G
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。
传统与AI驱动方法的比较研究
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。
选择计划时要问自己的问题
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。
AI-Rad Companion 脑部 MR 用于形态测量分析
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。
胸部心脏和中风苏格兰提交2024年2月26日
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）。