XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemseg
Healthcare-Network-ragementation-Advisory。 ...
©2024 Cisco和/或其分支机构。保留所有权利。思科和思科徽标是Cisco和/或其在美国和其他国家的商标和/或其分支机构的商标或注册商标。要查看Cisco商标列表，请转到此URL：www.cisco.com/go商标。提到的第三方商标是其各自所有者的财产。使用该词合作伙伴一词并不意味着思科与任何其他公司之间的伙伴关系。（1110r）06/24
ARA PARSEGHIAN医学研究基金奖授予...
美国巴黎大学的ARA Parseghian医学研究基金是一个非营利组织，致力于寻找NPC疾病的治疗或治愈，这是一种遗传性的胆固醇存储障碍，主要袭击了青春期或青春期前死亡的儿童。Parseghian基金是由Cindy和Mike Parseghian创立的，他们的三个最小的孩子于1994年被诊断出患有NPC，APMRF以Ara Parseghian的名字命名，Ara Parseghian是备受喜爱且著名的巴黎圣母院美国足球教练和孩子的祖父母。
骨盆放射疗法中的自动分割
人工智能可以标准化和自动化高度要求的程序，例如手动策略，尤其是在像骨盆一样常见的解剖部位中。这项研究研究了女性和男性骨盆放射疗法（RT）的四种自动化序列工具（CT）图像，从基于ATLAS的简单和著名方法开始到最新的基于神经网络的算法。评估包括定量，定性和时间效率评估。回顾性地选择了一系列40个宫颈癌和40个前列腺癌结构集。在准备阶段后，每个站点的剩余20个测试集由基于Atlas的模型主食，一个基于森林的随机模型以及两个基于森林的模型以及两个基于深度学习的工具（DL），Mvision和Limbusai自动分割。将手动分割设置为地面真理，根据骰子相似性系数（DSC），Hausdorff距离（HD）和距离对验证部分（DAP）比较了200个结构集。自动分割和手动校正持续时间。专业临床医生进行了定性评估。在宫颈癌CTS中，DL的表现优于其他工具，具有较高的定量指标，定性得分和较短的校正时间。另一方面，在前列腺癌CT中，所有分析工具的性能在定量和定性指标方面都是可比的。减少分割时间可以减轻自动化工作流程中骨盆辐射疗法常规的负担。性能结果的这种差异可以通过宫颈癌的各种解剖学变异性在前列腺立体定位疗法（SBRT）中的严格膀胱和直肠填充制剂方面的广泛解剖变异性来解释。
一种新型的神经发育 - 神经退行性综合征，该综合征用纯合子Spag9/jip4 stop-codon decodon缺失
本报告概述了一个复杂的神经系统表型的临床特征和金发）。癫痫发作和脑萎缩后来很明显。在Cosegregation分析中，通过全外观和Sanger测序研究了五个家庭成员和12个家庭对照。探索了蛋白质的结构和功能效应，以定义突变变体的潜在有害损害。进行了神经系统和神经心理学随访以及脑磁共振成像（MRI）。我们确定了SPAG9/JIP4基因（NM_001130528.3）中的单个载体纯合核苷酸缺失：c.2742del（p。tyr914ter），导致过早的终止密码子并截断蛋白质并截断蛋白质并引起了功能的可能丧失。在受影响个体中被视为常染色体隐性性状的变体。硅蛋白功能分析中表明66个磷酸化和29个翻译后修饰位点的潜在损失。此外，突变的蛋白质结构模型显示了折叠的显着修饰，很可能会损害功能相互作用。SPAG9/JIP4是一种用于逆行轴突运输的动力蛋白 - 二奈氏蛋白运动适配器，可调节神经营养因子信号传导和自噬 - 溶酶体产物的组成型运动。在应力条件下，它可以通过p38丝裂原激活的蛋白激酶（p38mapk）信号级联反应增强这种运输。这两个功能都可以与疾病机制相关，改变了轴突的发育和生长，神经元规范，树突形成，突触发生，神经元修剪，回收神经递质的回收，最后，神经元稳态（神经元稳态）（神经元稳态）（神经元稳态） - 可用于神经化疾病和神经衰变的常见机制。
用于深度学习脑转移瘤自动分割的多中心隐私保护模型训练
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即学习而不遗忘 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边合作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在相应的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围为 0.625（NYU）至 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的改善可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和勾勒准确度，但损害了精度。相反，LWF 表现出令人称赞的灵敏度、精度和勾勒准确度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的表现。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性构成挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
心血管药物、高敏性心肌肌钙蛋白 T 浓度以及非 ST 段抬高型急性冠状动脉综合征的长期结果
基于登记的研究调查了三个 NSTE-ACS 队列（n = 43 075、40 162 和 46 698），这些队列的高敏心肌肌钙蛋白浓度升高 > 14 ng/L。使用添加交互项的 Cox 比例回归模型分析高敏心肌肌钙蛋白 T (hs-cTnT) 浓度、新开始使用的三种药物类别以及全因死亡和重大不良事件 (MAE) 的长期风险之间的相互关系。β 受体阻滞剂分别与全因死亡和 MAE 的风险降低 8% 和 5% 相关。没有证据表明与 hs-cTnT 浓度存在相互作用。RAAS 抑制剂分别与 13% 和 8% 的风险降低相关，hs-cTnT 和 MAE 之间的相互作用较弱（P 相互作用 = 0.016）。然而，当 hs-cTnT 浓度 > 100 ng/L 时，未观察到预后益处的增加。他汀类药物分别与 38% 和 32% 的风险降低相关，在整个 hs-cTnT 浓度范围内均具有预后益处，并且与 MAE 的相互作用较弱（P 相互作用 = 0.011）。
设备和技术供应商的网络安全策略：
华为在GLO BAL水平的研发（R＆D）上的投资得到了强调，并且近年来有了显着增长。 div>2022年，研究与开发的投资增长到了公司全球账单的25％，与过去相比，这是一个更好的意义（Verjan，2023年）。 div>此外，华为是世界上第二家投资于研发（R＆D）的第一家公司，2020年的投资约为21亿美元，占其全球收入的15.9％。 div>这种对创新和技术发展的承诺使华为人物能够成为ICT行业的领导者，并在R＆D中投资最多的企业家的排名中保持了更高的地位。 div>
中小学教师调查
人工智能为改善学生学习过程和提高教学效率提供了创新解决方案（AiEd）。目标是促进自适应学习环境的发展并培养灵活的教学媒介（OECD，2024）。教师培训至关重要，首先要分析他们的培训需求以及他们的知识和技能。在我们的样本中——396 名阿布鲁佐地区小学和中学的教师——43.4% 的人认为人工智能有利于教学，47.1% 的人表示它有助于个性化教学，40.2% 的人谈到对学习活动的支持。面对这种情况，35.1% 的样本表示他们没有为使用人工智能做好充分准备，66.9% 的人表示他们对机器学习不太了解。矛盾的出现表明，教师不仅不清楚人工智能的应用，甚至不清楚人工智能的主要类型（ML、DL、NLP、CV）之间的区别。通过教师培训课程改善教育的紧迫性是当务之急。关键词：人工智能|知识 |技能 |教师培训 L'IA 提出了创新的学生学习过程和有效提升 (AiEd) 解决方案。 L'obiettivo è promuovere lo sviluppo diambienti di apprendimento adattivi e sviluppare mediatori didattici flessibili (OCSE, 2024)。不认识的形成是对LORO BISOGN FORMATIV 和 DELL LORO CONOSCEN E CENTE 的分析的一部分。 Nel nostro Campione ‐ 396 insegnanti delle scuole primarie della Regione Abruzzo ‐ il 43,4% sostiene che l'IA può favourire la didattica, il 47,1% indica che è utile per la individualizzazione del l'insegnamento e il 40,2% parla di supporto工作室的一切。前面的 35,1% 是我们为机器学习做好准备的 35,1%，中间是 66,9%。 Emergono contaddizioni che indicano che gli insegnanti non alone non hanno chiare le applicazioni dell'IA, ma nemmeno la distinzione tra iprincipi Tipi di IA (ML; DL; NLP; CV). Viene data Priorità all'urgenza di migliorare l'istruzione attraverso corsi di formazione per insegnanti。假释负责人：IA |凝视 |能力|无名之辈的形成
使用多模态优化进行脑磁共振图像 (MRI) 分割
摘要 医学界高度关注的领域之一是从脑磁共振成像 (MRI) 中分割肿瘤。早期诊断恶性肿瘤对于为患者提供治疗是必要的。如果及早发现，患者的预后将会改善。医学专家在诊断脑肿瘤时使用手动分割方法。本研究提出了一种简化和自动化该过程的新方法。在最近的研究中，多级分割已广泛应用于医学图像分析，分割方法的有效性和精度与使用的分割数量直接相关。然而，选择合适的分割数量通常由用户决定，并且对于许多分割算法来说都是具有挑战性的。所提出的方法是基于 3D 直方图的分割方法的修改版本，该方法可以自动确定合适的分割数量。一般算法包含三个主要步骤：第一步是使用高斯滤波器平滑图像的 3D RGB 直方图。这样可以消除过于接近的不可靠和非主导直方图峰值。接下来，多峰粒子群优化方法识别直方图的峰值。最后，根据非欧几里得距离将像素放置在最符合其特征的聚类中。所提出的算法已经应用于癌症成像档案 (TCIA) 和脑 MRI 图像的脑肿瘤检测数据集。将所提出方法的结果与三种聚类方法的结果进行了比较：FCM、FCM_FWCW 和 FCM_FW。在对各种 MRI 切片进行这三种算法的比较分析中。我们的算法始终表现出卓越的性能。它在这三个指标中都获得了最高平均排名，表明了其在聚类中的稳健性和有效性。所提出的方法在实验中是有效的，证明了它能够找到适当的聚类。
用于 3D 血管形状分割的多尺度知识转移视觉变换器
为了促进从体内磁共振成像 (MRI) 中进行稳健和精确的 3D 血管形状提取和量化，本文提出了一种新型的多尺度知识转移视觉变换器 (即 KT-ViT) 用于 3D 血管形状分割。首先，它以独特的方式在 U-net 架构中将卷积嵌入与变换器相结合，该架构同时以多尺度方式使用卷积层响应局部感受野和使用变换器编码器响应全局上下文。因此，它本质上丰富了局部血管特征，同时促进了全局连通性和连续性，从而实现更准确、可靠的血管形状分割。此外，为了能够使用相对低分辨率 (LR) 的图像来分割细尺度血管形状，设计了一种新颖的知识转移网络来探索数据的相互依赖性，并通过集成多级损失函数，将从高分辨率 (HR) 数据中获得的知识自动转移到多个级别的低分辨率处理网络，包括多尺度特征级和决策级。 HR 图像变换器网络所具有的精细血管形状数据分布建模能力可以转移到 LR 图像变换器，以增强其对精细血管形状分割的知识。在公共图像数据集上的大量实验结果表明，我们的方法优于所有其他最先进的深度学习方法。