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调查多模式增强对...的贡献
摘要：本研究旨在调查多模态模式对远程塔台环境的贡献。使用交互式空间声音和振动触觉反馈设计了 4 种不同类型的交互和反馈，以响应 4 种典型的空中交通管制用例。实验涉及 16 名专业空中交通管制员，他们被要求在生态实验条件下管理 4 种不同的 ATC 场景。在其中两种场景中，参与者只需控制一个机场（即单远程塔台环境），而在另外两种场景中，参与者必须同时控制两个机场（即多远程塔台环境）。增强模式以平衡的方式激活或不激活。行为结果强调，当在单远程塔台环境中激活增强模式时，参与者的整体表现显着提高。这项工作表明，某些类型的增强模式可用于远程塔台环境。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
多模态系统
自然，人类使用多种模式来传达信息。在人类大脑中，这些模式既按顺序处理，又并行处理，以进行交流，当人类与计算机交互时，这种情况会发生变化。使计算机能够以多模式处理输入是人机交互 (HCI) 的主要研究领域。技术的进步（强大的移动设备、先进的传感器、新的输出方式等）为研究人员设计允许多模式交互的系统开辟了新的途径。多模式输入取代传统的交互方式只是时间问题。本文介绍了多模式系统领域，解释了其简要历史，描述了多模式系统相对于单模式系统的优势，并讨论了各种模式。讨论了输入建模、融合和数据收集。最后，列出了多模式系统研究中的挑战。文献分析表明，与单模式系统相比，多模式界面系统提高了任务完成率并减少了错误。多模式交互的常用输入是语音和手势。对于多模态输入，研究人员更喜欢输入模态的后期整合，因为它可以轻松更新模态和相应的词汇。
马萨诸塞州法案设立能源从业者贸易委员会
俄勒冈州消费者使用和实践能源模式护理法案的权利。章节：1.01：定义 1.02：引言 1.03：立法意图 1.04：能源模式注册委员会的成立 2.01：能源模式学校的批准 2.02：教育和临床培训要求 3.01：执业者执照规定 3.02：机构执照规定 3.03：申请规定 3.04：费用 3.05 执业者非活跃状态的要求 3.06 执业者执照失效 4.01：机构标准 4.02 安全实践标准 4.03：禁止行为 4.04：纪律处分 4.05：补救措施和例外 5.01：杂项规定 5.02：客户记录 5.03：报销5.04：记录请求 5.05：回应委员会的要求 5.06：退休 5.07：歧视
社论：人工智能与多模态医学成像数据融合改善心血管疾病护理
当今的数字健康旨在提高医疗服务效率以及个性化、及时的疾病护理。心血管疾病 (CVD) 是全球领先的死亡原因。在美国，三分之一的成年人患有某种形式的 CVD。预计到 2035 年，美国近一半的人口将患有至少一种 CVD，直接和间接总成本可能超过 1 万亿美元 (1-3)。医学成像数据涵盖多种主要以孤岛形式使用的模式。这些包括计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI)、CT 衍生的血流储备分数 (CT-FFR)、心脏 MRI、全心脏动态 3D 心脏 MRI 灌注、3D 心脏 MRI 晚期钆增强、心脏正电子发射断层扫描 (PET)、超声心动图和冠状动脉造影。然而，在混合配置中仅使用少数几种模式，例如正电子发射断层扫描与计算机断层扫描 (PET/CT)、单光子发射计算机断层扫描与 CT (SPECT/CT)、超声心动图和侵入性血管造影。整合这些不同的成像模式会给临床医生带来负担，因为它会增加复杂性、潜在的不准确性并增加医疗成本。本研究课题侧重于融合技术，该技术能够整合和建模这些多种模式，以提供互补信息，帮助改善心血管疾病护理。这些模式将利用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术以及其他最先进的技术。以下是本研究课题的一些见解和发现：
深度学习技术在自动多
摘要 多发性硬化症 (MS) 是一种脑部疾病，会导致视觉、感觉和运动问题，并对神经系统功能产生不利影响。为了诊断 MS，迄今为止已提出了多种筛查方法；其中，磁共振成像 (MRI) 引起了医生的极大关注。MRI 模式为医生提供了有关大脑结构和功能的基本信息，这对于快速诊断 MS 病变至关重要。使用 MRI 诊断 MS 既费时又繁琐，而且容易出现人为错误。基于人工智能 (AI) 的计算机辅助诊断系统 (CADS) 诊断 MS 的实施研究涉及传统机器学习和深度学习 (DL) 方法。在传统的机器学习中，特征提取、特征选择和分类步骤是通过反复试验进行的；相反，DL 中的这些步骤基于深层，其值是自动学习的。本文全面回顾了使用 DL 技术与 MRI 神经成像模式执行的自动 MS 诊断方法。首先，研究了使用 MRI 模式和 DL 技术进行 MS 诊断的各种 CADS 所涉及的步骤。分析了各种工作中采用的重要预处理技术。介绍了大多数关于使用 MRI 模式和 DL 进行 MS 诊断的已发表论文。还提供了使用 MRI 模式和 DL 技术自动诊断 MS 面临的最大挑战和未来方向。
获得的脑损伤后感觉敏感性-Lirias
图3研究了不同感觉方式的感觉性低和/或超敏反应的研究次数。超过一半的研究（58％）研究了对多种感觉方式的敏感性，并进行了多次分类。多感官敏感性是指同时存在并属于不同感觉方式的多种感觉刺激的敏感性（例如，对视觉和听觉刺激的组合具有非典型的敏感性）。
医疗政策 - 替代物理治疗方式-实验性/研究性
实验/研究 描述/背景 物理治疗 (PT) 使用特定的活动或方法来治疗功能丧失时的残疾；这些方式由既定的物理治疗/职业治疗 (OT) CPT 代码表示。本政策不涉及既定的 PT/OT 治疗方式。 定义 通常，物理治疗是通过使用治疗性锻炼和应用旨在恢复或促进正常功能或发育的方式治疗身体功能障碍或损伤。物理治疗方式是产生特定治疗反应的物理剂。最常用的物理方式包括热、冷、声音、电、机械力和光。这些方式用于增强物理治疗计划，帮助个人恢复正常的功能活动能力。然而，在 PT/OT 领域还有其他疗法和计划被认为是既定护理程序的替代方案，这些替代方案将在下文讨论。 交互式节拍器程序 交互式节拍器 (IM) 程序旨在提高处理速度、注意力以及协调性。受训者戴上耳机，听到固定、重复的参考节拍；他们按压手或脚传感器，试图匹配节拍，同时接收视觉和听觉反馈。IM 计划已被推广为治疗患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的儿童和其他有特殊需要的儿童，以提高注意力、专注力和协调能力。它还被推广用于提高运动成绩、评估和提高正常儿童的学业成绩，以及提高儿童在艺术方面的表现（例如舞蹈、音乐、戏剧、创意艺术）。此外，IM 计划还
Yris Brice Wandji Piugie、Joël Di Manno、Christophe Rosenberger、Christophe Charrier。人工智能如何用于行为识别？2021 年网络世界国际会议 (CW)，2021 年 9 月，法国卡昂。�hal-03281104�
摘要 — 如今，用户与计算机系统交互。行为生物识别包括分析用户交互以进行识别和验证应用程序。这种方法对于增强安全性和改善用户体验非常有用，并且还涉及许多隐私问题。在本文中，我们解决了考虑用户行为的用户识别问题。经典机器学习方法对此类数据的效率如何？深度学习方法呢？我们在两种行为模式上说明了这项工作，即使用智能手机的人类活动和笔记本电脑上的击键动态。由于大多数行为生物识别模式的准确率低于形态学模式，我们考虑了两种可以表示为时间序列的这些模式的方法：经典机器学习和深度学习技术。我们打算表明，许多算法可以在不同模式下获得非常好的性能，而无需对所考虑的模式进行任何特定的调整。通过这种比较分析，我们可以表明行为生物识别技术可用于安全应用（即谁在访问公司信息系统），但可能会引起隐私问题，因为用户在浏览互联网时可能会被识别。