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I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
放射科医生、非放射科医生和普通人从“墨卡托地图”曲线重建中识别大脑皮层萎缩儿童的准确性
背景：使用文本报告向父母和对赔偿权提出异议的法律专业人士传达患有长期缺氧缺血性损伤 (HII) 的儿童的双侧、对称性和区域性皮质脑萎缩可能很困难。使用标准的横截面图像向外行人解释双侧、区域性脑成像也具有挑战性。大脑表面的单一平面图像，就像从地球仪中得出地球地图一样，可以通过磁共振成像 (MRI) 扫描的曲面重建生成，即墨卡托地图。外行人在未经事先培训的情况下识别异常“墨卡托脑图”的能力需要在非医疗环境中使用前进行评估。目的：确定外行人在未经事先培训的情况下检测异常儿童墨卡托平面脑图的灵敏度和特异性。方法和材料：向 111 名参与者分别提供 10 张墨卡托脑图。这些地图包括 5 个 HII、1 个皮质发育不良和 4 个正常病例。参与者需要识别异常扫描。计算了总体和参与者亚组的敏感性和特异性。结果：总体敏感性和特异性分别为 67% 和 80%。普通放射科医生（n = 12）的敏感性和特异性分别为 91.2% 和 94.6%。外行人（n = 54）的敏感性为 67%，特异性为 80%。结论：放射科医生的高特异性和敏感性验证了该技术在区分皮质病理异常扫描方面的有效性。外行人使用墨卡托地图识别异常大脑的高特异性表明，这是一种向外行人展示儿童 HII 皮质 MRI 异常的可行沟通工具。
科学家的公开信：氢汽车风险使巴黎奥运会的绿色信誉脱轨
4。氢车不是可行的净零解决方案。由于燃料的成本很高，燃料的可用性差，因此氢汽车的销售正在迅速下降。BEV的BEV比世界上的氢车高1000倍，消费者绝大多数选择BEV作为更引人注目的选择。随着高燃料成本，高昂的维持氢能设备的高昂成本以及缺乏氢供应，有限的氢加油基础设施已开始迅速收缩。在加利福尼亚，英国和丹麦就是这种情况。电动汽车充电基础设施在每个国家都更容易获得，消费者能够在家中或在数千个公共收费地点为其车辆充电。在奥林匹克运动会上积极促进氢车辆的后果将不可避免地延迟BEV的推出，从而损害了能量过渡的进度。
已提出法案的财政分析师
25-0094 HB25-1002 医疗必要性判定保险范围众议院二读 Kristine McLaughlin kristine.mclaughlin@coleg.gov 303-866-4776
ZBS2高度致病细菌的指南
PT的任务可以改变整体情况和要求的依赖。pt，以评估有关爆发的特定方法，以确保和提高实验室的响应能力。最常见的方法将是准备的PT。练习的总体任务包括识别涉及PT样品中的靶细菌，并排除在PT样品中的靶标，而PT样品中的靶标和空白样本中的靶标的靶标。为了进行识别，如果没有另有同意，则要求参与者使用其实验室中可用的诊断程序。提供结果时，要求参与者提供有关确定目标以及用于识别方法的信息。取决于PT的要求和描述，定性，如果需要，可以预期定量结果。与PT描述一致，如果没有其他计划，可以要求参与者提供具有可行目标的样本（例如生活测试项目）初步结果等于快速诊断。快速诊断发现很重要，因为某些HPB的生长缓慢，并且在阳性测试结果的情况下必须立即采取特定措施。这些时间的关键结果需要通过最终发现来确认。通常给出两个时间段在两个星期中的可行靶标。对于具有灭活目标的样品（例如灭活的测试项目），通常不需要初步结果，只需要提供最终结果。与PT说明一致，可以要求参与者提供有关测试项目的其他定量信息。用于分析这些灭活样品3至4周的分析。可选，PT还可以包括血清学测试。应测试针对定义靶标的特定抗体，并可以预期定量或定性结果。通常，为参与者提供了四个星期的时间范围，以完成PT并提供最终结果。
动物武器伤人测试涉及……
动物武器伤人试验令人震惊地推翻了过去的禁令 1983 年，善待动物组织 (PETA) 揭露并成功地关闭了美国国防部的一个“伤口实验室”。在这个实验室里，狗、山羊和其他动物被大威力武器射击造成伤害，促使时任国防部长卡斯帕·温伯格 (Caspar Weinberger) 首次永久禁止在伤口实验室射杀狗和猫。4 2005 年，美国陆军颁布了第 40-33 号条例，禁止在“为研制生物、化学或核武器而进行的”实验中使用狗、猫、海洋动物和非人类灵长类动物。 5 然而，2020 年，美国陆军在美国陆军医学研究与发展司令部 (USAMRDC) 的“84 号政策”中显然改变了立场，允许“购买或使用狗、猫、非人类灵长类动物或海洋哺乳动物，以使用武器造成伤害，用于进行医学研究、开发、测试或评估。” 6 重要的是，美国空军第 59 医疗联队最近通过了一项政策，声明其自己的实验项目“不开展涉及非人类灵长类动物、狗、猫或海洋哺乳动物的研究与开发或训练方案” 7 -这与 USAMRDC 的第 84 号政策相反，该政策允许对这些动物进行武器伤人测试。 USAMRDC 试图对动物武器伤人试验保密 2022 年 3 月，PETA 根据《信息自由法》（FOIA）提出请求，要求提供 USAMRDC 批准的“使用武器……对狗、猫、海洋动物和非人类灵长类动物造成伤害”的试验的照片、视频和其他文件。尽管 USAMRDC 最初表示它至少有 2,000 份响应记录，但后来又改口说只有一份这样的测试协议记录。USAMRDC 没有拥抱透明度，而是选择了保密，声称对我们请求的响应记录“出于国防或外交政策的利益……被保密”。 8 我们已提起上诉，要求发布应提供的所要求信息的删节版，9 PETA 认为这是法律要求的。纳税人应该知道美国陆军拒绝公布其令人震惊的动物武器伤人实验细节，到底在隐瞒什么。
供应链提案，旨在降低超市肉类冷藏室的冷藏成本，利马 - 2024 年
摘要——本研究的目的是提出一种优化的供应链，以降低 2024 年秘鲁利马一家超市肉类冷藏室的存储成本。所采用的方法是描述性的、应用性的和命题性的。采用了基于数值数据收集和分析的定量方法。这项研究包括直接观察冷藏室中的过程、对先前研究的文献分析以及应用各种分析工具，如石川图、帕累托图、ABC 分析和 FIFO 方法。进行了情景模拟以预测成本降低。结果表明，库存周转管理不善和 FIFO 方法实施不充分是仓储成本高的主要原因。2024 年前四个月的实际成本与预算成本之间累计负差额为 19,528.11 美元。预计实施库存管理软件以及员工培训和仓库重组是降低这些成本的有效解决方案，估计平均每年可节省 5,190.9 美元。结论是，实施供应链改进，尤其是库存管理和员工培训，对于大幅降低肉类冷藏成本至关重要。
Operando Tem>揭示的氧化还原金属催化剂的相共存和结构动力学
迫切需要过渡到整个更可持续的社会，尤其是化学工业。[1,2]，尽管进行了深入的研究，但我们目前对催化剂的激活，稳定性能，衰老，失活和再生的过程不可能应对这一挑战。[3-14]随后，无论我们在合成和表征方法方面的进步如何，新催化剂的经验发现仍然是常态。这是一个非常低效，耗时且总体上不满意的努力。关于最佳催化剂设计的量身定制设计的主张只有在建立了对工作催化剂的结构活动相关性的原子性理解后才能实现。这要求我们首先了解反应物的化学潜力如何影响催化剂的状态，以及这些气相和温度诱导的修饰如何反馈或在催化过程中进化。为了更多地阐明催化剂和反应性物种之间的相互作用，并遵循导致催化活性，实地和实时观察到高空间分辨率的活性催化剂的出现的过程。[15,16]
垂直农业动态：优化资源使用效率，产品质量和能源成本
2田纳西州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔大学， 2植物科学（IBG-2），ForschungszentrumJülichGmbh，德国尤利希，德国尤利希，4，自然科学系4，麦格理大学，麦奎里大学，澳大利亚，新南威尔士州，新南威尔士州，新南威尔士州，纽约州，伊斯兰教少校，是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡，9个综合生物信号研究中心（CIBSS），德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系102植物科学（IBG-2），ForschungszentrumJülichGmbh，德国尤利希，德国尤利希，4，自然科学系4，麦格理大学，麦奎里大学，澳大利亚，新南威尔士州，新南威尔士州，新南威尔士州，纽约州，伊斯兰教少校，是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡，9个综合生物信号研究中心（CIBSS），德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系10