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自2021年7月首次公开募股以来，该小组的所有运营领域的收入增长。使用L波段频谱提供移动卫星服务的移动解决方案部分记录了自
自2021年7月首次公开募股以来，该小组的所有运营领域的收入增长。使用L波段频谱提供移动卫星服务的移动解决方案部分记录了自2018年8月以来Thuraya的。 收入增长了23％，而上一年的收入是设备销售和更高服务收入的驱动。 托管解决方案， *URX \ XC2 \ XB6V第三大细分市场，从收入提供了完全增值的卫星通信解决方案，主要是向阿联酋政府及相关实体提供的，报告了2％的收入增长，建立在异常强劲的上一年表现上。 提供基于卫星的宽带数据解决方案的数据解决方案增加了6％。收入增长了23％，而上一年的收入是设备销售和更高服务收入的驱动。托管解决方案， *URX \ XC2 \ XB6V第三大细分市场，从收入提供了完全增值的卫星通信解决方案，主要是向阿联酋政府及相关实体提供的，报告了2％的收入增长，建立在异常强劲的上一年表现上。提供基于卫星的宽带数据解决方案的数据解决方案增加了6％。
探索图像和3D数据分割方法
1。引言语义细分是计算机视觉和机器学习领域中的关键方面，在一系列应用程序中具有实质性的重要性。这个复杂的过程涉及图像或体积数据中单个像素或体素的细致标记，从而促进了指定的视觉上下文中不同对象类的识别[1]。语义分割中固有的方法学上的精确度使计算系统不仅可以识别和分类图像的内容，还可以为每个像素或体素分配语义含义，从而增强对手头视觉信息的整体理解。在诸如自主驾驶[2]，室内导航[2]，环境监测[3]，映射[4]，虚拟现实系统和增强现实系统[5]等应用程序中，对高性能语义分割的需求显着飙升。图像或体积数据中对象的准确描述对于增强这些技术的沉浸式体验和功能至关重要。但是，语义细分领域面临着需要解决的几个挑战，以确保其有效性。这些挑战包括实现准确和实时的分割[6]，处理具有不同复杂性的不同数据集，并适应了二维（2D）和3D上下文。克服这些挑战对于成功地部署了依靠语义细分的尖端应用程序[7]至关重要。本文旨在通过提供针对语义细分的深度学习技术的全面概述来应对这些挑战。它探讨了2D和3D分割之间的区别[8]，讨论了主要数据集及其复杂性，并调查专门用于语义分割的神经网络体系结构。
基于深度学习的脑肿瘤检测：MRI 分割方法
摘要。从磁共振成像 (MRI) 扫描中检测和分割脑肿瘤对于诊断、计划治疗和监测神经系统疾病患者至关重要。本摘要全面概述了基于深度学习的脑肿瘤检测方法，重点介绍了 MRI 图像分割技术。深度学习模型，尤其是卷积神经网络 (CNN)，通过直接从图像数据中学习独特特征，在准确分割脑肿瘤方面取得了令人印象深刻的效果。各种 CNN 架构，例如 U-Net、DeepMedic 和 3D 卷积网络，都是专门为解决脑肿瘤分割的挑战而设计的，包括肿瘤异质性、不规则形状和不同大小。此外，多模态 MRI 数据（例如 T1 加权、T2 加权和 FLAIR 图像）的集成增强了用于脑肿瘤检测的深度学习模型的稳健性和准确性。本摘要讨论了基于深度学习的脑肿瘤检测的重要进展、挑战和未来方向，强调了 MRI 分割技术在支持临床医生对脑肿瘤患者进行早期诊断和个性化治疗计划方面的潜力。
脑肿瘤分割图像增强技术的比较分析：对比度、直方图和混合方法
摘要。本研究系统地研究了图像增强技术对基于卷积神经网络 (CNN) 的脑肿瘤分割的影响，重点关注直方图均衡化 (HE)、对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 及其混合变体。该研究在 3064 张脑 MRI 图像的数据集上采用 U-Net 架构，深入研究了预处理步骤，包括调整大小和增强，以优化分割精度。对基于 CNN 的 U-Net 架构、训练和验证过程进行了详细分析。利用准确度、损失、MSE、IoU 和 DSC 等指标进行的比较分析表明，混合方法 CLAHE-HE 始终优于其他方法。结果突出了其卓越的准确度（训练、测试和验证分别为 0.9982、0.9939、0.9936）和强大的分割重叠，Jaccard 值为 0.9862、0.9847 和 0.9864，Dice 值为 0.993、0.9923 和 0.9932，强调了其在神经肿瘤学应用中的潜力。研究最后呼吁改进分割方法，以进一步提高神经肿瘤学的诊断精度和治疗计划。
急性心肌梗死，具有st -segment empra
在Stu（IAMCSST）上具有ST段性超肌的抽象急性心肌梗塞是与冠状动脉疾病有关的严重疾病，其特征是高发病率和死亡率。在这项研究中以全面的IAMCSST方法的目的进行，采用了一种方法，其中包括系统文献综述，并在2018年至2023年之间发表了九种相关科学文章。对这些研究的批判性分析提供了对诊断，病理生理学，流行病学，发病率和死亡率，并发症和AIMCSST管理的深入了解。原始治疗干预术，冠状动脉成形术，在受影响的患者的有效再灌注中被强调至关重要，而在特定情况下，纤维蛋白溶治疗作为替代方案。从该分析中得出的结果和讨论极大地促进了临床和科学知识的发展，提供了有价值的见解来优化临床实践，从而改善了这种急性心血管紧急情况下的临床结果。关键字：紧急情况；血管成形术；再灌注。抽象的急性急性ST段抬高心肌梗塞（STEMI）是与冠状动脉疾病有关的严重疾病，其特征是发病率高和死亡率。在本研究中，采用了全面的STEMI方法，采用了包括系统文献综述的方法论，并选择了九种相关的
多部分病毒的基因组公式在单个节段和节段组水平上均受到调控
不同基因组片段的差异性积累是具有节段基因组的病毒的共同特征。宿主内基因组片段积累的可重复和特定模式被称为“基因组公式”。有人推测和一些实验支持基因组公式通过拷贝数变异调节基因表达发挥功能性作用。然而，基因组公式调控机制尚未确定。在本研究中，我们调查了八分体纳米病毒蚕豆坏死矮化病毒 (FBNSV) 的基因组公式是否由作用于单个片段而不是病毒种群水平的过程调控。我们使用叶片渗透系统来表明 FBNSV 的两个积累最多的基因组片段在蚕豆组织中比其他片段具有更大的内在积累能力。然而，作用于单个片段水平的过程不足以产生基因组公式，这表明涉及作用于超片段水平的其他机制。事实上，在系统性感染过程中，具有重要功能的片段的缺失会极大地改变其他片段的相对频率，这表明基因组公式是片段组的一个属性。总之，这些结果表明，FBNSV 基因组公式是由一个复杂的过程形成的，该过程在单个片段和片段组水平上起作用。
心脏结构的进步细分
背景：心脏结构的分割是评估成像心脏的重要步骤。人们对霍蒂智能（AI）方法（尤其是深度学习（DL））的兴趣越来越大，可用于自动化这一过程。现有的心脏分割的AI方法主要集中在心脏MRI上。这项系统的审查旨在评估监督DL工具的性能和质量，以分割CT的心脏结构。方法：搜索EMBASE和MEDLINE数据库，以确定2013年1月1日至2023年12月4日的相关研究。2013年1月1日之后发表在同行评审期刊上的原始研究有资格纳入，如果他们提供了基于DL的基于DL的工具，用于对CT上的心脏结构进行分割和非冠状大船只的分割。从合格研究中提取的数据包括有关被分割的心脏结构，研究位置，DL体系结构和报告的性能指标，例如骰子相似性系数（DSC）。使用清单的医学成像中的人工智能清单评估了纳入的研究的质量（主张）。结果：包括2020年以后发表的18项研究。The DSC scores median achieved for the most commonly segmented structures were left atrium (0.88, IQR 0.83 – 0.91), left ventricle (0.91, IQR 0.89 – 0.94), left ventricle myocardium (0.83, IQR 0.82 – 0.92), right atrium (0.88, IQR 0.83 – 0.90), right ventricle （0.91，IQR 0.85 - 0.92）和肺动脉（0.92，IQR 0.87 - 0.93）。与索赔的研究合规性是可变的。特别是，只有58％的研究表明符合数据集说明标准，大多数研究未在外部数据（81％）上测试或验证其模型。结论：监督的DL已应用于CT上各种心脏结构的分割。大多数表现出与DSC值测量的相似性能。现有研究受到培训数据集的规模和性质的限制，对地面真相注释的描述不一致以及在外部数据或临床环境中缺乏测试。
对细胞分割的计算方法的系统评估
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月31日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.28.577670 doi：biorxiv preprint
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芦可替尼用于治疗 12 岁及以上人群的非节段性白癜风 [ID3998]
背景 • 公司的定位：年龄≥12 岁，面部受累的非节段性白癜风 (NSV) 患者，对局部皮质类固醇或局部钙调磷酸酶抑制剂治疗无效，或不适合这些治疗 → 比营销授权范围更窄（允许一线使用） • 公司认为在局部一线治疗之后和光疗之前，治疗途径中存在一个患者无需接受治疗的位置 → 公司的对照品为无活性治疗（载体霜）
利用微分段做好防范攻击的准备
精心规划的主动网络防御方法，利用微分段技术弥补了这一缺陷。微分段是网络防御不可或缺的一部分。它与 EDR、防火墙和防病毒防御策略的不同之处在于，它假设入侵已经成功发生。微分段通过在企业网络中的每个资产周围建立微边界并阻止其横向移动，在入侵发生后阻止恶意软件或勒索软件的传播。它是一种工具，可以缩小入侵的爆炸半径和攻击者可利用的攻击面。它允许您定义哪些资产组应该通信，哪些资产组通常不应该通信，以及该资产在业务中的上下文。微分段策略基于以下上下文定义：