胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上,不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙,例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外,产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测(UDAOD)的方法主要集中在自然场景中的特定物体,例如雾gy的城市景观中,自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息,以遵循局部拓扑知识,以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验,实验结果表明,M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
抽象背景:由于缺乏形成血红蛋白所需的矿物质,年轻女性非常容易受到贫血的影响。与食物消费抑制剂有关的研究很重要,这是贫血风险的描述。目的:本研究旨在确定与蛋白质摄入,维生素C和铁(FE)以及FE抑制剂的消耗有关SMAN 6 Tambun Selatan年轻女性贫血的患病率。方法:使用横截面设计中的定量研究中使用配额采样。在这项研究中,将155名高中生用作学科。轻松触摸GCHB用于测试医务人员的血红蛋白水平。使用半定量食品频率问卷(SQ-FFQ)检查了铁抑制剂的消耗,而蛋白质摄入,维生素C和FE则使用3x24小时的召回来测量。使用卡方(X²)测试的数据分析。结果:统计测试表明,蛋白质摄入量(P = 0.042),维生素C摄入量(P = 0.043),Fe(P = 0.037),食物消耗抑制剂Fe的频率与进餐时间不相邻(P = 0.016)(P = 0.016),咖啡因摄入量(P = 0.040)和融合(P = 0.04)(P = 0.04)(P = 0.04)贫血。结论:由于缺乏FE,蛋白质和维生素C,可能发生贫血。即使铁抑制剂因素不接近进餐时间,也经常消耗抑制剂。以及高摄入咖啡因和单宁。
裂变过程于1939年首次报道,并于1942年实现了世界上第一个人造的自我维持裂变反应。创建自我维持的裂变链反应在概念上非常简单。所需的一切都是要放置在正确的几何形状中的正确材料 - 无需极高的温度或压力 - 系统将运行。自1942年以来,裂变系统已被政府,工业和大学广泛使用。裂变系统独立于太阳接近或方向运行,因此非常适合深空或行星表面任务。此外,裂变系统的燃料(高度富集的铀)本质上是非放射性活性的,含有0.064 curiedkg。这与当前的空间核系统(放射性同位素系统中的PU-238包含17,000个Curiedkg)相比,并且某些高度未来派的推进系统(D-T融合系统中的Tritium将包含10个,OOO.W CURIEDKG)。zyxw的另一个比较是,在启动时,典型的空间裂变推进系统将比火星探索者的寄居者漫游者(Sojourner Rover)使用放射性病来进行热控制。裂变系统的主要安全问题是避免无意系统开始 - 通过适当的系统设计解决此问题非常简单。裂变的能量密度比最好的化学燃料大7个数量级,如果正确使用,则足以使能够快速,负担得起的访问太阳系中的任何点。
简介:在克里唑替尼和alectinib中,已批准了几种肿瘤淋巴瘤激酶(ALK) - 抑制剂(ALKI)(ALKI)用于治疗ALK转移的晚期或转移性非小细胞肺癌(NSCLC)。这迫使医生根据肿瘤的遗传学作用选择最合适的化合物,但也要在毒性和潜在的辅助处理方面选择。可能将靶向疗法与免疫疗法结合或之后,这强调了获得有关这些抑制剂潜在免疫调节作用的详细知识的重要性。我们在这里的目的是1。)确定ALKI是否对人类树突细胞(DC)表现出免疫抑制作用,作为抗原特异性免疫的重要介体和2。)剖析这种免疫抑制在ALKI之间是否有所不同。
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步,它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而,教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱,特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架,调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生,并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明,使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识(即自我调节学习和数字素养),教师支持更好地满足了关联性需求,而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解,并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
2024年6月17日,参议员安德鲁·布拉格(Andrew Bragg)主席参议院经济委员会参考委员会邮政信箱6100堪培拉法案第2600号法案至:Economic.sen@aph.gaph.gaph.gaph.gaph.gaph.gaph.gaph.gaph.au ASIC补充提交提交ASIC调查和执法主席和委员会成员的调查调查,并在询问委员会之前,在询问委员会之前就提供了该补充提案的审查。提交的目的是清楚地证明,ASIC尽其所能地试图协助调查,而无意掩盖或破坏委员会的工作。委员会通常要求从两个广泛类别的ASIC生产材料 - ASIC的机密调查文件(包括以机密的基础向第三方提供给ASIC的信息),以及与ASIC治理有关的材料。ASIC的调查材料
ABSTRACT (i) LIST OF TABLES (ii) LIST OF CHARTS (iii) 1 INTRODUCTION 1.1 Introduction 1 1.2 Industry profile 8 1.3 Company profile 12 1.4 Statement of the problem 17 1.5 Needs of the Study 17 1.6 Scope of the Study 18 1.7 Objective of the study 18 2 REVIEW OF LITERATURE 2.1 Review of Literature 20 3 RESEARCH METHODOLOGY 3.1 Research Design 36 3.2 Sample size 37 3.3 Source of Data 37 3.4 Tools of Analysis 38 4 DATA ANALYSIS AND INTERPRETATION 4.1 Percentage分析41 4.2卡方64 4.3相关66 5调查结果,建议和结论5.1研究结果68 5.2研究建议69 5.3研究限制70 5.4结论70参考附件 - 问卷
自1993年以来,MSF一直在坦桑尼亚进行间歇性工作,在各个领域为MOH提供了支持,尤其是提供初级和次要卫生保健,以及对霍乱,疟疾和艾滋病毒/艾滋病等流行病的反应。MSF在该国的最新干预始于2015年5月,紧急回应霍乱疫情影响了基戈马地区的难民和寄宿种群。 在紧急阶段,无国界医生将医疗和水/卫生活动扩展到该地区的所有三个难民营。 Liwale项目于2022年12月正式启动,Liwale Project是一个综合项目,支持MOH的基于社区的,基于社区的,初级和中等卫生保健,适用于5岁以下的母亲和儿童。 MSF目前正在为7个医疗机构提供支持,包括4个中学卫生保健设施(1家地区医院,3个医疗中心),在那里提供CEMONC和3家提供BEMONC的初级卫生保健。 此支持包括促进招募102名卫生保健工作者,包括50名社区保健工作者,医疗供应,授权团队(培训,团队管理,改善护理质量),推荐,Watsan活动和康复。MSF在该国的最新干预始于2015年5月,紧急回应霍乱疫情影响了基戈马地区的难民和寄宿种群。在紧急阶段,无国界医生将医疗和水/卫生活动扩展到该地区的所有三个难民营。Liwale项目于2022年12月正式启动,Liwale Project是一个综合项目,支持MOH的基于社区的,基于社区的,初级和中等卫生保健,适用于5岁以下的母亲和儿童。MSF目前正在为7个医疗机构提供支持,包括4个中学卫生保健设施(1家地区医院,3个医疗中心),在那里提供CEMONC和3家提供BEMONC的初级卫生保健。此支持包括促进招募102名卫生保健工作者,包括50名社区保健工作者,医疗供应,授权团队(培训,团队管理,改善护理质量),推荐,Watsan活动和康复。
59 Jensen,482 A.2d,112。60 Statev。Pulgini,374 A.2d 822,823(del。1977)(引用美国诉约翰逊案,461 F.2d 285,287(10 th Cir。 1972))。 61 Jensen,482 A.2d,111。 62 Beltempo,675 F.2d,477。 63 Jensen,482 A.2d,112。 64 U.S. v.Cantu,405 F.3d 1173,1778(10 th Cir。 2005)。 65 Emery诉Holmes,824 F.2d 143,149(1 St Cir。 1987);另请参见U.S.v。Henson,848 F.2d 1374,1381(第6 Cir。 1988)(即使假设信息是“陈旧”,如果新信息刷新“陈旧”信息,这也不会阻止发现可能的原因)。1977)(引用美国诉约翰逊案,461 F.2d 285,287(10 th Cir。1972))。61 Jensen,482 A.2d,111。62 Beltempo,675 F.2d,477。63 Jensen,482 A.2d,112。64 U.S. v.Cantu,405 F.3d 1173,1778(10 th Cir。 2005)。 65 Emery诉Holmes,824 F.2d 143,149(1 St Cir。 1987);另请参见U.S.v。Henson,848 F.2d 1374,1381(第6 Cir。 1988)(即使假设信息是“陈旧”,如果新信息刷新“陈旧”信息,这也不会阻止发现可能的原因)。64 U.S. v.Cantu,405 F.3d 1173,1778(10 th Cir。2005)。 65 Emery诉Holmes,824 F.2d 143,149(1 St Cir。 1987);另请参见U.S.v。Henson,848 F.2d 1374,1381(第6 Cir。 1988)(即使假设信息是“陈旧”,如果新信息刷新“陈旧”信息,这也不会阻止发现可能的原因)。2005)。65 Emery诉Holmes,824 F.2d 143,149(1 St Cir。 1987);另请参见U.S.v。Henson,848 F.2d 1374,1381(第6 Cir。 1988)(即使假设信息是“陈旧”,如果新信息刷新“陈旧”信息,这也不会阻止发现可能的原因)。65 Emery诉Holmes,824 F.2d 143,149(1 St Cir。1987);另请参见U.S.v。Henson,848 F.2d 1374,1381(第6 Cir。 1988)(即使假设信息是“陈旧”,如果新信息刷新“陈旧”信息,这也不会阻止发现可能的原因)。1987);另请参见U.S.v。Henson,848 F.2d 1374,1381(第6 Cir。1988)(即使假设信息是“陈旧”,如果新信息刷新“陈旧”信息,这也不会阻止发现可能的原因)。
抽象可解释的人工智能(XAI)在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链(SC)平台的出现改变了SC相互作用的性质,导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统(DSS)的文献进行彻底分析,并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明(SHAP)技术使用Python机器学习(ML)过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准,以识别XAI和DSS的组成部分,从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力,在线数据集的利用,所检查的变量数量,学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究,强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
