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标准化 MR 灌注评分系统用于评估...
和 MMD 中的 CT 灌注。10-14 鉴于辐射的不利影响，MRP 是一种有效的非侵入性评估工具。一项比较通过 DSC MR 成像测量的 MTT 与通过 PET 测量的氧提取分数的研究显示，MTT 延迟 2 秒（与小脑相比）表明灌注不良。15 据报道，血运重建手术后 TTP 图的变化与 MMD 患者的临床结果相关。16 在临床实践中，TTP 图的评估通常是定性的而不是定量的。一种作为临床医生之间简单沟通方法的评分系统，例如用于急性卒中治疗的 ASPECTS 17，将有助于 MMD 的治疗。在这项研究中，我们的目的有两个：首先，开发一个适用于评估纵向灌注变化的 MRP 标准化 TTP 图评分系统；其次，在提出的评分系统的基础上，研究 MMD 患者间接血运重建的结果预测因素。
医疗 VR 训练模拟器中的评分和评估...
摘要 本研究提出并评估了虚拟现实 (VR) 训练模拟器的评分和评估方法。VR 模拟器可捕获详细的 n 维人体运动数据，这些数据可用于性能分析。开发了定制的医疗触觉 VR 训练模拟器，并用于记录来自 271 名具有多种临床经验水平的受训者的数据。提出了 DTW 多元原型 (DTW-MP)。VR 数据被分为新手、中级或专家。用于时间序列分类的算法的准确率为：动态时间规整 1-最近邻 (DTW-1NN) 60%，最近质心 SoftDTW 分类 77.5%，深度学习：ResNet 85%，FCN 75%，CNN 72.5% 和 MCDCNN 28.5%。专家 VR 数据记录可用于指导新手。评估反馈可以帮助受训者提高技能和一致性。动作分析可以识别个人使用的不同技术。可以实时动态检测错误，发出警报以防止受伤。
AP® 物理 1：基于代数的 2022 年评分指南
碰撞前粘土-块体和球体-块体系统的动量在两种情况下都是相同的，因为动量在碰撞中不会改变；碰撞后也一样。情况 B 中的球体从块体上弹起，因此碰撞后的动量小于情况 A 中的粘土（或为负）。为了使两种情况下的系统在碰撞后具有相同的动量，块体 B 的动量必须大于块体 A，因此速度也更大。块体下落所需的时间相同，因此块体 B 行进的水平距离（发射速度 x 下落时间）大于 d A 。
molScore：从头开始的评分和评估框架
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-c4867-v2 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-1610-3499 consemrxiv notect content consect consentrxiv contemr-rxiv notect content。许可证：CC由4.0
AP® 物理 1：基于代数的 2023 年评分指南
• 所用材料的物理因素（例如，车轮具有不可忽略的转动惯量、斜坡颠簸、车轮摇晃或不是完美的圆形、斜坡底部不平、地板不平。）• 环境中的物理因素（例如，房间正在加速、电梯、实验是在高海拔或不同的星球上进行的。）• 测量收集中的物理错误（例如，时间、位置或角度测量不正确。）
AP® 物理 2：基于代数的 2024 年评分指南
离开该装置后，粒子进入磁场为指向+t方向（离开粒子）的恒定均匀磁场（如图1所示）。当进入该区域时，每个粒子都沿-y方向移动。当离开该区域时，每个粒子都沿+y方向移动。
睡眠卫生指数 (SHI) 评分指南。...
评分指南：• 大于 39.5 = 睡眠卫生状况不佳。请考虑您的结果，写下 1 个优点和 1 个目标，以在 7 天内关注。• 26 至 39.5 = 睡眠卫生状况一般。请考虑您的结果，写下 2 个优点和 1 个目标，以在 7 天内关注。• 12.5 至 26 = 睡眠卫生状况中等。请考虑您的结果，写下 3 个优点和 1 个目标，以在 7 天内关注。• 小于 12.5 = 睡眠卫生状况极佳。请考虑您的结果，写下 4 个优点，并确定哪些情况可能导致您损害您的睡眠习惯。
生物学项目和评分抽样器2023–2024
对齐。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2知识深度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2考试格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2项和评分采样器格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3生物学考试方向。 。 。 。 。 。3生物学考试方向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4生物学评分指南的一般描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5生物学模块1
人工智能作为自动论文评分工具
摘要：本研究探讨了使用人工智能（AI）语言模型Chatgpt作为自动论文评分（AES）工具（AES）工具的有效性，以将英语作为外语（EFL）学习者的论文进行评分。该语料库由50篇论文组成，代表各种类型，包括分析，比较和对比，描述性，叙述和意见论文，由10个EFL学习者在B2级别撰写。人类评估者和Chatgpt（4o Mini版本）使用国际英语语言测试系统（IELTS）任务2写作乐队描述符得分。采用定量方法，使用Wilcoxon签名的秩检验和Spearman相关测试来比较产生的分数，这两种得分方法之间存在显着差异，而人类评估者分配了比Chatgpt更高的分数。同样，各种类型的论文中的每一种都显而易见，与不同程度的显着差异也很明显，这表明论文的流派不是影响人类评估者与Chatgpt之间一致性的参数。毕竟，讨论的是，尽管Chatgpt表现出作为AES工具的承诺，但观察到的差异表明它尚未达到足够的实际使用水平。这项研究强调了在AI语言模型中需要改进的必要性，以满足EFL环境中论文评估的细微差别。
ap®物理2：基于代数的2024评分指南
•将光子的频率与光子的能量相关联。•将电子的动能或速度与电子的DE Broglie波长相关联。•将入射光子的能量与从金属样品弹出的电子的能量相关联。•分析光电效应以比较当入射光子的能量超过工作函数时，比较了弹出电子的动能。•分析光电效应，以确定当入射光子的能量不超过工作函数时是否会弹出电子。•通过分析e和p或v之间的关系以及k和p或v之间的关系，从给定的de Broglie波长中计算电子的动能。•分析最大k hf将入射光子的能量和弹出电子的动能与不同材料的工作函数相关联。