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开发一种基于人工智能 (AI) 的方法,用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常,并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组,回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中,大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等,Kappa 值为 0.51(范围为 0.25–0.80)。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
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量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度,例如加密,量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型,容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离,但在过去的十年中,使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步,导致嘈杂的中间尺度量子(NISQ)ERA [5]。可以预测,NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6],也就是说,解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7],这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法(QAOA)[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法,可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案
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本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架,遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤,进行系统的文献综述和文献收集设计,重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题:(1)人工智能时代高等教育的想象未来是什么?(2)哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系?(3)学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响?作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致,例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型(如 ChatGPT)的普遍访问,并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向,以恢复大学的主导地位,提高学生、学者和公众的高等教育质量。
目的这项研究调查了综合暴露与高血糖发生率之间的关联,以及夜间工作持续时间与长期夜间工人之间的剂量反应关系。在这项前瞻性队列研究中,招募了来自全国人口的12个716名夜间工人。高血糖发病率是基于空腹血糖水平的一年变化。职业噪声暴露定义为暴露于8小时的平均声音水平≥85分贝。评估了个人面孔,包括体重指数和与工作有关的因素,例如每月夜间工作时间。多变量逻辑和线性回归模型用于探索关联。导致多元逻辑分析,每天的夜间工作都与高血糖的风险增加有关[调整后的优势比1.05,95%置信区间(CI)1.02-1.07]。在正常的快速葡萄糖组中,每天的夜间工作都与 +0.07%(95%CI +0.03% +0.03% - +0.12%)的线性增加有关,而禁食葡萄糖水平的变化和噪声暴露与 +1.34%的线性增加有关(95%CI +0.55%CI +0.55% - +2.12%)。此外,暴露于噪声和工作≥10天的夜间工作的种群显着增加了空腹葡萄糖水平(β +5.71%,95%CI +4.48% - 4.48% - +6.95%),具有显着的相互作用(相互作用<0.01的P)。结论夜间工作持续时间与禁食葡萄糖水平的变化之间可能的剂量反应关系。与单独接触夜间工作相比,夜间工作和噪音的综合暴露构成了高血糖的风险。
通过将APE与机器学习的原子间电位(MLIP)整合在一起,研究人员将其应用于钯表面的早期氧化,这是污染控制的关键系统。当应用于钯表面的早期氧化(用于减少排放量的催化转化器中的关键材料)时,APE发现了近3,000种过程,远远超过了传统KMC模拟的能力。这些发现揭示了在催化中类似于分子过程的时间尺度上发生的复杂原子运动和重组过程。
“当您看某些东西时,您的大脑将其与我们每个人一生中积累的世界的庞大,结构化的知识进行比较:它是独一无二的吗?我理解吗?”作者写道。“由于我们无法直接衡量一个人的内部视觉知识,因此我们将机器学习模型用作备用。”