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创造 创造 酷 测试 学习
热设计与分析 ATS 的热管理分析和设计服务包括使用专有工具和计算流体动力学软件包（如 FLOTHERM 和 CFdesign）进行实验和计算模拟。ATS 研究整个封装领域，包括组件、电路板 (PCB)、支架、底盘和系统封装。该公司的设计服务包括散热器、电路板和风扇特性；散热器和风扇托盘设计和优化；液体冷却设计；散热器和完整冷却系统的原型设计；以及组件、PCB、底盘和外壳的风洞测试。
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热设计与分析 ATS 的热管理分析和设计服务包括使用专有工具和计算流体动力学软件包（如 FLOTHERM 和 CFdesign）进行实验和计算模拟。ATS 研究整个封装领域，包括组件、电路板 (PCB)、支架、底盘和系统封装。该公司的设计服务包括散热器、电路板和风扇特性；散热器和风扇托盘设计和优化；液体冷却设计；散热器和完整冷却系统的原型设计；以及组件、PCB、底盘和外壳的风洞测试。
军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 NGS方法可以提供更高的测试（5），识别和创建军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 NGS方法可以提供更高的测试（5），识别和创建
军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 ngs方法可以提供更高直通的测试（5），对新型或意外生物的新分类单元的鉴定和创建（6），以及分子表征，例如对新兴病原体的遗传研究；例如，在Bennett等人中。 （7）。 使用测序进行病原体监测和爆发调查的GEIS资助监视计划的一些早期例子是DOD全球呼吸监测计划（8）和多种耐药的有机体reposito-ry和监测网络（9，10）。 随着时间的流逝，GEIS资金用于购买和维护测序平台，生物信息学软件以及用于基因组数据收集和分析的计算基础架构。 随着NGS技术变得越来越成熟且普遍使用，GEIS组合的不断增长的部分包含了测序和生物启发性工作，因此需要更好的协调来设定监视优先级，并发展和实施病原体基因组测序努力的战略方向。 2017年，GEIS创建了一个NGS Laboratories的财团，以更好地管理有限的资源，并合作由GEIS资助的NGS和生物信息学活动。 新成立的联盟的主要目的是开发一个可持续可靠的实验室网络，能够完全使用测序技术进行传染病监测和流行病反应活动。 建议包括指定的合作伙伴提供技术支持和培训。 以及军事和全球健康重要性疾病（3，4）。ngs方法可以提供更高直通的测试（5），对新型或意外生物的新分类单元的鉴定和创建（6），以及分子表征，例如对新兴病原体的遗传研究；例如，在Bennett等人中。（7）。使用测序进行病原体监测和爆发调查的GEIS资助监视计划的一些早期例子是DOD全球呼吸监测计划（8）和多种耐药的有机体reposito-ry和监测网络（9，10）。随着时间的流逝，GEIS资金用于购买和维护测序平台，生物信息学软件以及用于基因组数据收集和分析的计算基础架构。随着NGS技术变得越来越成熟且普遍使用，GEIS组合的不断增长的部分包含了测序和生物启发性工作，因此需要更好的协调来设定监视优先级，并发展和实施病原体基因组测序努力的战略方向。2017年，GEIS创建了一个NGS Laboratories的财团，以更好地管理有限的资源，并合作由GEIS资助的NGS和生物信息学活动。新成立的联盟的主要目的是开发一个可持续可靠的实验室网络，能够完全使用测序技术进行传染病监测和流行病反应活动。建议包括指定的合作伙伴提供技术支持和培训。以及在GEIS NGSBC（下一代测序和生物信息学联盟）战略计划的第一次迭代中，财团的领导层制造了用于在DOD内建立和维持病原体基因组监测能力的程序推荐。
通过对抗性推理从 EEG 中学习不变表征 /作者=Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 4 月 18 日 /主题=人工智能、机器学习
摘要 在基于脑电图 (EEG) 的分类任务中发现和利用共享的、不变的神经活动对于跨受试者或 EEG 记录会话的解码模型的通用性具有重要意义。虽然深度神经网络最近成为通用的 EEG 特征提取器，但这种迁移学习方面通常依赖于先前的假设，即深度网络自然表现为受试者（或会话）不变的 EEG 特征提取器。我们建议在模型训练期间以系统的方式进一步实现 EEG 深度学习框架的不变性。我们引入了一种对抗性推理方法来学习在判别设置内对受试者间变异不变的表示。我们使用公开的运动想象 EEG 数据集和基于卷积神经网络的 EEG 解码模型在提出的对抗性学习框架内进行实验研究。我们展示了跨学科模型转移场景中的结果，展示了学习网络的神经生理学解释，并讨论了对抗性推理为不断发展的 EEG 深度学习领域提供的潜在见解。
人工智能可以帮助科学写作吗？
© 作者 2023，更正出版物 2023。开放获取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 。知识共享公共领域贡献豁免 ( http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ ) 适用于本文中提供的数据，除非数据信用额度另有说明。
超声心动图领域的人工智能
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基于人工智能的患者特定临床决策支持系统，帮助骨关节炎患者选择是否进行手术：单中心、平行组、非劣效性随机对照试验的研究方案
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累积高血压负担对糖尿病患者房颤风险的影响：一项全国性人口研究
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儿童执行功能测试的临床应用
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高致病性 H5N1 禽流感病毒爆发前及爆发期间，城市野生鸭群的传播和免疫力
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