O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。 方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标,以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。 构建了一个评分系统,用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标,以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。构建了一个评分系统,用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后,同一位作者将模拟更多的专家和新手表演,并允许该工具根据评分系统预测性能水平:初步结果:使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85%和90%。下一步:我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架,能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求,在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
摘要本文分析了在机器人臂中使用的三种材料的机械行为:尼龙,PLA和ABS,重点是三个重要参数:在不同加载条件下的总变形和等效应力。在这方面,通过ANSYS软件进行了有限元分析,以模拟结构刚度,以及它们抵抗用钢加固增强时这些材料会产生的压力的阻力。调查表明,与PLA和ABS相比,尼龙的性能,尤其是在用钢增强的情况下,就可变形性和在应力分布中扩散而言。因此,它更适用于应用负载时包括更高耐久性以及最小变形的应用程序。一般设计和分析应表明在工业和教育机构中使用的小规模机器人武器的设计中有一些有价值的见解。关键字:ABS,ANSYS,等效压力,FEA,材料性能,尼龙,PLA,机器人臂,钢筋,钢筋,总变形简介
超短激光脉冲是诱导材料改性的有力工具 1–4。特别是在透明电介质中,超短激光脉冲可用于局部修改材料块内的化学结构、折射率、色心密度,光聚合,产生纳米光栅、表面纳米结构或内部空隙。大量应用领域受益于基础性进步:外科和生物医学应用、光子学、微流体学、高速激光制造 2,5–7。将这些应用推进到纳米结构需要数值建模的支持 8。在激光诱导的强场下,束缚电子从价带跃迁到导带 1,9,10,在价带中留下一个空穴。电子-空穴等离子体的粒子在激光场中被加速,通过碰撞电离导致自由载流子密度倍增,并可能产生致密的电子-空穴等离子体。最后,在远大于几皮秒的时间尺度上,材料内部发生热和结构事件 1 。我们的模型侧重于等离子体密度的积累,时间尺度可达几皮秒。已经开发了大量不同的模型来研究超短激光脉冲(约 100 fs)在高强度范围内(约 10 14 W/cm 2 )在介电体中的传播以及随后的电离。这些模型可分为两类。第一类是几种
摘要:NACHEV教授的研究计划的指导下是由广泛抵制的观念,即人的大脑太复杂而无法通过田野中主导的典型,低维模型来启用或可见。如果临床翻译是最终目标,则该立场在两种极端的数据尺度上迫使一种两m的方法:采用单独自适应模型和干预措施的单个受试者研究,以及采用机器学习支持的高维推断的大规模研究。它还迫使方法论灵活性,以临床,科学或操作目标为目标,是影响最快的途径。尽管神经系统是最复杂的,但其组织的结构压力可以说是最高的,并且其对正确表达的生成模型的可访问性因此最大。Nachev教授研究了开发多模式,> 3D大脑的深层生成模型的挑战和潜在的回报,这些分析涉及> 10^6的> 10^6个单个大脑体积图像跨越> 10^5的> 10^5截然不同的患者,由> 5 Petaflops驱动的> 5 PETAFLOPS的计算机,在代表性,预测性和处方性任务
Europe Economics 利用人工智能来提升其为客户所做工作的价值。Europe Economics 可能已使用 OpenAI 的大规模语言生成模型 GPT-4o 生成了本报告中部分文本。在生成草稿语言后,Europe Economics 会审查、编辑和修改文本。Europe Economics 在英格兰注册,注册号为 03477100。注册办事处位于 Holborn Gate, 330 High Holborn, London WC1V 7QH。尽管已尽一切努力确保本报告所含信息/材料的准确性,但 Europe Economics 对报告中提供的信息/分析的准确性、完整性或时效性不承担任何责任,也不提供任何保证、承诺或担保,也不承担因任何错误或遗漏而产生的任何责任。© Europe Economics。保留所有权利。除出于批评或评论目的引用短文外,未经许可不得使用或复制任何部分。
由于其特定的强度和海洋功能,薄壁结构越来越多地使用自动动机,以减少易受伤害的道路使用者(VRU),运输和航空航天工业的致命和严重伤害[1-5]。先前的分析[2,6,7],实验[8-10]和计算研究[3,11,12]的结果使恶魔散布在能量吸收和崩溃的结果取决于许多结构和材料参数,包括金属类型,织物/基质类型,制造技术,结构几何,结构性的几何形状,维度和载荷条件[13-15]。由于其出色的机械特性,铝已经被许多作者研究了前几年[16,17]。今天,尽管复合材料和聚合物材料可用于能量吸收应用,但铝仍用于制造能量吸收。基于其延展性特征,轴向载荷下的铝管通过产生琴弦和DIA MOND变形模式通过多种塑性变形机制分散动能[18]。此外,在最近的Deca des中,管道几何形状的影响(即圆形,三角形,正方形和矩形)在薄壁吸收的响应上已得到广泛研究。
案件号168/ap/2024。(AEML Seepz Limited的请愿书寻求采用在竞争性竞标过程中发现的关税,SECI/C&P/IPP/11/0009/22-23,日期为31.03.2023,由SECI发行,用于在ISTS-Tranche-XI计划下采购50 MW ISTS连接的太阳能,以满足需求和RPO。1。我被指示交流这件事上的听力,定于星期二,
主题:- 马哈拉施特拉邦电力配送有限公司 (MSEDCL) 的临时申请,要求对案件编号 173/AP/2024 进行紧急听证。 (MSEDCL 的请愿书寻求批准采用采购存储容量为 250 MW/500 MWH 的电价,另外绿鞋容量高达 500 MW/1000 MWH 的独立电池储能系统,通过竞争性投标程序,安装在 MSEDCL 变电站,根据《2003 年电力法》第 63 条通过竞争性投标来履行可再生能源购买义务。) 1. 我受指示传达此事的电子听证会定于星期二举行,