糖尿病是全球性的公共卫生问题,发病率和死亡率逐年上升(1),但早期干预可有效延缓和减少高危人群患糖尿病的机会(2-5),而要实现这一目标,及早识别和发现糖尿病高危人群至关重要(6,7)。既往研究表明,糖尿病的患病率和进展存在明显的性别差异(8,9),且这种差异随时间而变化(10,11)。因此,在精准医疗的新时代,量化男女未来糖尿病风险,评估高危人群趋势,为基层医生提供针对性别的干预措施参考,从而降低糖尿病的发病率,刻不容缓。当前,糖尿病正处于迅速蔓延的流行病之中,多数论据支持糖尿病蔓延趋势主要归因于肥胖症的流行(12,13)。肥胖主要表现为皮下脂肪组织 (SAT) 和内脏脂肪 (VAT) 的堆积 (14,15)。然而,越来越多的证据表明,异位沉积的脂肪组织 VAT 与胰岛素抵抗的关联性比 SAT 更强,并且在糖尿病的发展中起着更重要的作用 (16-18)。此外,微环境中内脏脂肪的性别差异显著影响糖尿病的发展 (19,20)。因此,量化内脏脂肪可能提供一种更有效的方法来评估不同性别人群的糖尿病风险,并准确预测其发病率和未来趋势。然而,精确的内脏脂肪测量需要腹部计算机断层扫描或核磁共振成像扫描,而这些扫描价格昂贵且不易获得 (21),阻碍了它们在大规模人群健康筛查中的应用。因此,开发简单而有效的内脏脂肪评估替代方法势在必行。近年来,Kahn 等人利用腰围 (WC) 和甘油三酯 (TG) 水平计算出的 LAP 已成为评估 VAT 的有效替代方法 ( 22 , 23 )。
实现统一的单眼3D对象检测,包括室内和室外场景,在机器人导航等应用中非常重要。然而,涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战,因为它们的特性显着不同,例如,二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战,我们根据鸟类的视图(BEV)检测范式建立了一个检测器,在该检测范式中,当采用多个数据方案以训练检测器时,明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后,我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段,并提出了不均匀的BEV网格设计,以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外,我们开发了稀疏的BEV功能策略,以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来,得出了一个统一的检测器Unimode,它超过了富有挑战性的Omni3D数据集(一个大规模的数据集(一个室内和室外场景))的先前最先进的AP 3D,揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
5 md.devendran@gmail.com 摘要:压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题,影响着人们的身心健康。这个项目名为“使用机器学习算法根据睡眠习惯检测人体压力”,旨在通过利用数据驱动的洞察力来识别压力水平来解决这一问题。所提出的系统分析睡眠模式,包括睡眠时间、中断和质量,以有效地对压力水平进行分类。通过利用决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等先进的机器学习算法,该模型处理来自可穿戴设备或睡眠监测应用程序的数据以提取相关特征。分析睡眠潜伏期、效率和干扰等关键参数以及年龄、生活方式和身体活动等其他影响因素。该项目采用强大的数据集进行训练和测试,确保预测压力水平的高准确性和可靠性。该系统不仅可以识别压力水平,还可以提供可行的见解和建议,以改善睡眠质量和整体幸福感。采用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来衡量模型的性能。该项目的成果展示了机器学习在增强医疗保健应用方面的潜力。它提供了一种可扩展且高效的压力检测工具,促进了压力相关疾病的早期干预和更好的管理。
子宫颈的摘要癌是一个全球问题,近距离放射治疗是用于治疗此类癌症患者的主要放射治疗成分之一。随着治疗计划中的科学和技术发展的出现,有必要在近距离放射治疗中进行反相反的优化,并与传统的手动优化方法进行了彻底的比较。在这项工作中,物理参数;分别使用D 98和D 90代表的目标体积的最低剂量为98%和90%,用于评估相对于目标的治疗计划,而2厘米3卷(d 2cm 3)收到的最低剂量用于研究处于风险的器官的并发症。使用的符合性指数硬币用于描述按规定的剂量和每个器官的分数,每个器官处于接收临界剂量的风险量,这可能会导致并发症。还根据无放射生物学参数并发症控制概率P +进行了治疗计划评估。与同源手动图形优化计划进行了比较,与两种近距离抗体抗体计划算法相对应的物理和放射生物学评估。这项研究的主要观察结果是,反相反优化方法的良好调整类解决方案可能与手动图形优化计划产生的剂量体积直方图产生相似的剂量量直方图,并且反向方法有可能避免有风险的机器人,同时为目标提供可接受的剂量。此外,放射生物学索引(例如P +)可以对治疗计划评估中的物理参数有用。Elekta Leksell GammaKnife®单位已成功用于颅内恶性肿瘤的管理已有半个多世纪。根据国家和国际法规的要求,为了保护患者,工人,公众和环境,必须通过电离辐射工具构成的风险有足够的知识。从这个角度来看,斯德哥尔摩大学物理系(斯德哥尔摩,瑞典)的核物理研究小组与Elekta Instrument AB(瑞典斯德哥尔摩,瑞典)合作进行了调查,对使用高纯度德国人(Hpge)gamma刀的辐射场进行了调查。作为正在进行的研究的一部分,本工作的主要目的是改善伽马刀周围的辐射场的建模和表征,以询问国家辐射保护与测量委员会(NCRP)方法论对Leksell Gamma刀具治疗室的结构屏蔽设计和评估的功效。在Gamma刀 - 完美TM领域中获得高分辨率γ射线光谱和环境剂量等效H*(10)发生在萝洛林斯卡大学医院(瑞典)(瑞典)Neurosurgery(肿瘤学系)神经外科(肿瘤学系)。分别利用了P型同轴HPGE检测器和卫星测量表来获取γ射线光谱和H*(10)。在Pegasos Monte Carlo系统上模拟了测得的配置。圆柱表面上的一个相空间用敞开的门封闭了伽马刀,并且组装的幻影被用作辐射的来源。在对应于2·10 12衰变的相空间上收集了约4·10 7γ光子。在打开伽马刀门的情况下,大多数辐射是在向前方向上测量的,相对于Z轴,沿向前的方向至θ= 45 O。蒙特卡洛模拟重现了测得的结果;因此,在响应测量和模拟光谱之间实现了良好的一致性。最近的Gamma刀模型Perfexion TM,Icon TM和Esprit TM
数学常数(例如π,E和φ)长期以来一直被认为是天然系统中几何,生长和自组织的基础。然而,常规数学将这些数字视为独立领域的新兴特性(几何,微积分和数字理论),而不是统一框架内的内在共振状态。动态新兴系统(代码)的手性提出,这些常数不是任意的,而是在主要驱动的共振字段中作为必要的相锁定结构出现。
英国科尔切斯特埃塞克斯大学的数学,统计和精算学院; b英国坎特伯雷大学的数学,统计和精算学院;伦敦伦敦大学哥伦比伦顿大学的C级; D SchoolofbiologicySciences,英国诺里奇的东安格利亚大学;中国昆明,中国科学院昆明动物学学院生物多样性与生态安全的主要实验室; F Kunming生命科学学院,中国科学院,中国北京; G俄勒冈州立大学野生动植物,保护科学系,科瓦利斯,俄勒冈州渔业系;英国兰开斯特的兰开斯特大学H兰开斯特环境中心; I Durrell保护与生态研究所,肯特大学,坎特伯雷,英国
卫生研究所卡洛斯三世(IDIBAPS),巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那。西班牙,卫生研究院卡洛斯三世,巴塞罗那,西班牙,西班牙,西班牙,维克,西班牙,8年卫生保健南拉瓦尔中心。
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments,Export,宾夕法尼亚州,美国* 通讯作者:p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来,已经开发出了许多故障分析技术,包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层,即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
变量 数值 单位 参考 电解器效率(LHV) 65 % [36] 电解器 H 2 出口压力 30 bar [36] H 2 压缩多变效率 60 % [37] H 2 存储最大压力 350 bar [38] 气网压力 50 bar [39] CO 2 压缩多变效率 85 % [40] CH 4 压缩多变效率 85 % [40] 电解器标称功率 3 MW 本文 甲烷化反应器压力 10 bar [3] 甲烷化反应器温度 350 ºC [3] CO 2 源能耗 0.64 kWh/kg CO2 [41]
●教师/学校秘书应通过AESOP/FRANTLINE系统要求获得认证的代替教师。www.aesoponline.com●登录前线www.aesoponline.com,并按照下面的说明在eesop/Frontline中输入缺席。●输入您缺席的日期。●进入缺席时,如果需要替代,请选择“是,需要替代”●输入缺席的原因:“疾病,PB,PN等”。●由于将实际上/远程学习进行指导,因此RUSD老师必须将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline门户网站●这是您将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline Portal的方式:●准备在Aesop/Frontline中创建课程,请按照pdf附件来节省课程。●单击“选择文件”(请参阅下图)选择当天的PDF课程计划,然后上传文件。●凭证技术员,Jewel Bundy将确保已分配的替代品已经在Google教室接受过培训。
