XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemniam
尼亚美糖尿病患者冠状动脉造影的结果...
结果：共有 217 名患者到该科室进行冠状动脉造影。在研究期间，它是尼日尔唯一的介入心脏病学中心。在这些患者中，59 名患有糖尿病（27.18%）。平均年龄为 56 ± 11 岁，年龄从 18 岁到 84 岁不等。男性占多数（67.8%）。2 型糖尿病最常见（98.30%）。最常用的途径是放射状途径（94.92%）。45.76% 的病例冠状动脉造影异常。在病变中，最常见的是严重狭窄（76.79%），闭塞（23.21%）。33.93% 的病例中前室间受影响最严重，其次是回旋支（23.21%）和右冠状动脉（14.29%）。 25.42% 的置入活动性支架病例接受了血管成形术。病变与糖尿病之间的相关性不具有统计学意义，可能与样本量有关。94.9% 的病例患者临床状况得到改善，5.08% 的病例病情稳定。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
Feldpostmerkblatt-minusma-gao-bamako-niamey-data.pdf
o 根据现有情况，尽快运输野外哨所。现场邮件（发件人 - 作业区域 - 收件人，反之亦然）的投递时间取决于各种因素，例如安全状况、天气状况、运输机器的技术缺陷、边境清关（海关）问题、邮局/航空运输公司的罢工。o 服务范围可根据情况改变/调整。o 对于邮政投递，国内邮资条件适用于往返德国的信件以及包裹和包裹。o 在德国联邦国防军作战区域内（包括训练演习期间的专门野战邮局和野战邮局）免费邮寄的野战邮件仅适用于重量不超过 50 克的普通标准信件和紧凑信件以及明信片（无商品，无附加服务）。o 用于发送数据媒体（例如B.USB 记忆棒； SD 卡等）和其他较小的项目（例如B.项链，戒指等）是带衬垫的外包装或使用指定用于此目的的运输袋。o 现场邮政运输一般受 DP DHL（GTC DHL 信件和包裹国内和国际）一般条款和条件的约束。这些可能是在互联网上（参见第 5.a 点下的链接）或在最近的 DP DHL 办事处。d) 限制
引用：Rajagopal S、Rajkumar S、Subramaniam S、Soangra R。先进计算解决方案在医疗保健系统中的应用 - 第 3 部分。Open Biomed
软计算解决方案集成了医疗物联网 (IoMT)、移动计算、医学图像处理、生物信号处理、网络安全、加密和医疗保健应用的网络安全。基于软计算的服务广泛应用于医疗保健行业，用于疾病诊断和预测、健康数据分析、药物发现和开发等。各种软计算技术与新兴的基于 IoMT 的区块链技术的系统集成对于改善远程患者健康监测、决策和关键医疗数据安全具有巨大潜力。此外，软计算解决方案可以解决几个问题，例如提高用户依从性所必需的数据的严重限制。此外，这些问题还包括资源限制、传输可靠性、安全性和不同平台之间的互操作性。此外，还存在许多挑战，如医疗保健系统与移动平台的集成、异构网络上的实时连接、安全性、隐私等。我们当前的医疗保健系统应对当前形势的能力主要依赖于先进的医疗技术，例如远程医疗、聊天机器人、人工智能 (AI)、人工智能 (AR)、虚拟现实 (VR) 和远程医疗 (AR)，以构建以患者为中心的安全医疗保健系统。因此，本期专题关注计算领域的最新发展
Vijay Subramaniam Mahadevan
– F. M. Hoffman, D. Bergman, P. B. Bochev, P. J. Cameron-Smith, R. C. Easter, Jr., S. M. Elliott, S. J. Ghan, I. Grindeanu, O. Guba, X. Liu, R. B. Lowrie, D. D. Lucas, P. Ma, V. S. Mahadevan , K. J. Peterson, W. J. Sacks, M. Shrivastava, B. Singh, T. J. Tautges，M。A. Taylor，M。Vertenstein，P。H. Worley，K。Zhang，“ ACES4BGC：将计算有效方案应用于生物地球化学周期”，美国企业科学发现部通过高级计算部（SCIDAC-3），2014年11月。
引用本文：Eun Hee Park、Karl Werder、Lan Cao 和 Balasubramaniam Ramesh (2022) 为什么家庭成员拒绝医疗保健中的人工智能？情绪的竞争效应，管理信息系统杂志，39:3，765-792，DOI：10.1080/07421222.2022.2096550
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
再生骨料树脂 (RAR) 在混凝土材料中的作用 Sharifah Salwa Mohd Zuki 1* Shahiron Shahidan 1、Shivaraj Subramaniam 1
利用废弃混凝土建筑作为骨料生产新型再生混凝土是建筑材料和环境保护的重要发展方向 (Pepe et al. 2016; Pandurangan et al. 2016; Shahidan et al. 2013; Md Nor et al. 2011; Kudus et al. 2012; Shahidan et al. 2011; Shahidan et al. 2017)。根据 Silva et. al. (2018) 的说法，2008 年欧洲立法中的 2008/98/EC 指令旨在到 2020 年，所有无害和非天然建筑和拆除废物 (CDW) 中至少 70% 的重量应被再利用和回收 (Silva, de Brito & Dhir, 2018)。而在香港，每天产生 37,000 吨 CDW，因此政府采取了一项政策来支持任何促进使用再生骨料的创新项目（Poon 等人，2004 年）。人们对再生骨料进行了广泛的研究，然而，由于现有标准和规范有限等原因，从业者仍然不确定再生骨料对混凝土性能的影响（Silva、de Brito 和 Dhir，2018 年；Tam、Soomro 和 Evangelista，2018 年）。
Velumani Subramaniam 博士简历
i) Resnick & Halliday；Serway & Jewett 的基础工程物理课程 ii) 基础电子学和数字电子学 iii) 固体物理和材料科学 iv) 可再生和可持续能源 v) 纳米结构材料 5. 出版物：发表了 150 多篇国际同行评审文章和大约 300 次会议演讲（最近在《自然科学报告》中发表了两篇研究论文）以及三篇书籍章节的贡献 6. 论文指导：指导了 19 篇（11 篇已完成，8 篇正在进行）博士论文、17 篇硕士论文和 12 篇本科论文。 7. 引用：我发表的文章被引用超过 2000 次，这表明我的科学贡献和出版物在科学界的重要性。 8. 在墨西哥唯一的石油研究所（Instituto Mexicano del Petroleo）拥有两年的行业导向研究经验，该研究所隶属于墨西哥 PEMEX。 9. 曾在多个国家/地区发表过 35 多次大会/特邀报告，并担任过 30 多次国际会议主席。10. 目前担任多个国际知名期刊的编委