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美国心脏协会 2024 年国际卒中会议常见问题解答 (FAQ) 所有时间均为美国山区时区（凤凰城）
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定量MRI生物标志物用于临床上显着前列腺癌的分类：回波时间可重复性的校准
背景：限制频谱成像限制评分（RSIRS）是用于检测临床上显着前列腺癌（CSPCA）的定量生物标志物。但是，RSIR的定量值受到诸如Echo Time（TE）之类的成像参数的影响。目的：本研究的目的是开发一种校准方法来说明回声时间的差异，并促进将RSIR用作检测CSPCA的定量生物标志物。方法：这项研究包括197个经过MRI和活检检查的连续患者； 97被诊断为CSPCA（年级≥2）。rsi数据是三次获取的：在最小TE 〜75ms，一次在TE = 90ms（分别为Temin 1，Temin 2和TE90）时进行两次。对无CSPCA的患者进行了培训的一种拟议的校准方法，估计了RSI信号模型的四个扩散室（C）中的每个扩散室中的每个缩放系数（F）。确定了一个线性回归模型，将TE90的C映射与Temin 1的参考c映射匹配，范围为95 th thth
不确定时期的汽车数字化转型
数据充斥着整个世界。联网汽车和智能工厂提供了大量新的物联网数据流，网络点击流、社交媒体和其他渠道可以收集到种类繁多的结构化和非结构化消费者数据。再加上来自企业系统（ERP、CRM、PLM、供应链、WMS 等）的传统数据，很快就会发现汽车制造商现在可以访问以前从未有过的大量信息。在这个数据丰富的生态系统中，最善于利用数据进行分析和实现业务流程现代化的竞争对手将在利用新机会和降低风险方面获得先发优势。
全息时空中物理计算机的约束
复杂性理论涉及计算数学模型的能力。人们普遍认为这些模型捕捉到了物理计算机的计算能力，但要使这种联系精确起来却很困难。例如，考虑一个量子电路模型，我们可能倾向于将电路深度等同于在物理计算机上实现计算所需的时间。通过假设能量有一个界限，可以通过 Margolus-Levinin 定理 [1] 精确地建立这种联系。然而，对于任何给定的幺正，都可以构造一个汉密尔顿量，它可以任意快速地实现该幺正，即使在有界能量的情况下 [2]。这意味着在这个汉密尔顿计算模型中，能量界限不足以将计算和物理时间概念联系起来。诸如此类的观察使得如何将物理计算机的极限与计算的数学模型联系起来变得不清楚。在本文中，我们朝着理解物理计算机的极限迈出了初步的一步。为了考虑物理计算机上的全部约束以及计算机可以利用的完整物理设置，我们考虑在量子引力背景下的计算。我们在 AdS / CFT 框架内工作，该框架声称渐近反德西特 (AdS) 空间中的量子引力与存在于该时空边界的纯量子力学理论（共形场论，CFT）等价。我们的主要结果是构建了一个幺正族，这是在熵为 S bh 的黑洞内部运行的计算机无法执行的，其中计算是在 n 个量子比特上进行的，并且 log S bh ≤ n ≪ S bh ，我们构建的族的大小为 2 o ( S bh )。因为 n ≪ S bh ，所以计算的输入本身并不与引力强耦合。相反，受到限制的必须是对这些小输入的计算。虽然我们最终感兴趣的是宇宙中计算机的物理极限，但在 AdS / CFT 对应背景下工作为我们提供了量子引力的精确框架。同样，计算机科学的一个基本观察是，计算机的能力对于计算模型细节的“合理”变化具有很强的鲁棒性：经典计算机可以用图灵机、均匀电路等来描述，解决给定计算问题所需的资源只会发生多项式变化。量子计算机同样具有同样的鲁棒性。这种鲁棒性表明，了解 AdS 中计算机的能力可能会产生更广泛适用的见解。天真地说，体量子引力理论和量子力学边界之间的 AdS / CFT 对偶表明量子引力中计算机的能力应该在某种程度上等同于量子计算机。我们可以想象在量子计算机上模拟 CFT，从而产生在对偶体图像中运行的任何计算的结果。然而，这种方法很复杂，因为边界 CFT 描述和体引力描述之间的映射可能呈指数级复杂度 [ 3 – 6 ] 。因此，从边界模拟确定体计算的结果本身可能非常复杂，从而导致体和边界之间的效率差异。一个有趣的观察是，这为量子引力计算机比量子计算机强大得多留下了可能性 [ 7 ] 。在这项工作中，我们给出了一种利用边界量子力学描述的存在来限制体计算的策略。我们假设体到边界映射的关键属性是状态独立性，在 AdS / CFT 中，当重建适当小的体子系统时，我们就拥有了这种属性。我们还利用这个映射是等距的。1
stihl作为系统电池工作时间
Battery power 1 (Wh) 187 281 337 1,015 1,520 Battery charging times, capacity: 80 % / 100 % (min) AL 101 150 / 200 230 / 300 280 / 355 – – AL 301 40 / 55 55 / 80 70 / 90 220 / 290 330 / 430 AL 301-4 40 / 55 55 / 80 70 / 90 220 / 290 330 / 430 AL 500 30 /45 30 /45 40 /55 110/150 170/220每电池充电2（最多…min）MSA 160 C-B 42 62 74 195 300 MSA 200 C-B 42 50 60 60 175 260 MSA 220 C-B 32 C-B 32 32 32 37 44 220 310 MSA 300 220 TC-O 16 29 34 109 174 HTA 66 42 68 82 210 300 HTA 86 42 68 82 210 300 HTA 135 22 70 54 160 240 HTA 150 NEW 30 60 68 222 333 HTA 160 NEW 36 70 80 262 393 FSA 86 R with line mowing head / with PolyCut 35 / 60 52 / 85 62 / 102 185 /300 280 /450 FSA 120与割草刀片新60 - 40 4 100 - 60 4 130 - 70 4 380 - 200 4 510 - 280 4 < / div < / div>
健康等待时间和访问服务
1.1该报告的目的是应对2023年6月儿童和年轻人审查委员会在儿童和年轻人获得卫生服务有关的儿童和年轻人的卫生服务方面提出的问题。1.2 Blackpool教学医院NHS基金会信托（BTH}是与Blackpool Council和Lancashire和South Cumbria Integrated Care委员会（ICB）的SEND合作伙伴关系的成员。根据《 2014年儿童法》满足了有特殊教育需求和残疾儿童（SEND）的儿童的法定责任。BTH是代表Blackpool的这些儿童和年轻人的卫生服务的主要提供商。1.3 Ofsted和CQC检查了我们在2022年2月28日至2022年3月4日之间的联合检查框架下满足发送需求的合作伙伴关系。他们发现在安排的安排中存在关注的领域，并利用其监管权力发出书面行动声明（WSOA）来授权改进。1.4 WSOA中四个重要的领域之一，集中在较长的疗法上，特别是语音和语言疗法。1.5通过WSOA工作，BTH确定了其他三项服务，在这些服务中，我们已经提醒了当地发送合作伙伴的服务。 这些是； Blenheim儿童发展中心（CDC），神经发展途径（NDP）和儿童与青少年心理健康服务（CAMHS）。 1.7 NHS 2023/24的国家规划指南要求NHS信托确保没有患者等待65周的治疗时间。1.5通过WSOA工作，BTH确定了其他三项服务，在这些服务中，我们已经提醒了当地发送合作伙伴的服务。这些是； Blenheim儿童发展中心（CDC），神经发展途径（NDP）和儿童与青少年心理健康服务（CAMHS）。1.7 NHS 2023/24的国家规划指南要求NHS信托确保没有患者等待65周的治疗时间。1.6我们报道的服务领域都受到长期需求增加的影响，自发送检查以来，大多数地区的需求在大多数地区持续上升。我们致力于与兰开夏郡和南坎布里亚郡ICB合作，以确保我们为有派遣的儿童提供服务和资源，以满足我们需要回应的需求水平。预计这将变为2024/25财政年度的52周目标。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
一般相对论和黑洞空位的分析
2差异几何形状的评论5 2.1歧管，光滑的地图和切线空间。。。。。。。。。。。。5 2.2张量代数（一个点的张量）。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.4 Lorentzian度量和Lorentzian歧管。。。。。。。。。12 2.4.1简短的Intermezzo：Lorentz内部产品。。。。。。。。12 2.4.2 Minkowski空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.4.3索引升高和降低。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.4更多术语。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.5曲线的长度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.6时间方向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.4.7洛伦兹指标的存在。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5矢量场和流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.6连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.7平行运输和测量学。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 24 2.8扭转张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.9 Riemann曲率张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.10 Levi-Civita连接。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 2.11绑带调整器的对称性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.12 ricci张量。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.13爱因斯坦方程。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.14异分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。28 2.15指数地图和正常社区。。。。。。。。31 2.16正常坐标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.17本地洛伦兹几何形状。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33
利用时间步长集成扩散模型进行稳健的半监督分割
医学图像分割是一项具有挑战性的任务，许多数据集的大小和注释有限，这使其变得更加困难。去噪扩散概率模型 (DDPM) 最近在对自然图像分布进行建模方面显示出良好的前景，并成功应用于各种医学成像任务。这项工作重点关注使用扩散模型的半监督图像分割，特别是解决领域泛化问题。首先，我们证明较小的扩散步骤生成的潜在表示对于下游任务比较大的步骤更稳健。其次，我们利用这一见解提出了一种改进的集成方案，该方案利用信息密集的小步骤和较大步骤的正则化效应来生成预测。我们的模型在域转换设置中表现出明显更好的性能，同时在域内保持了有竞争力的性能。总的来说，这项工作突出了 DDPM 在半监督医学图像分割中的潜力，并提供了在域转换下优化其性能的见解。关键词：医学图像分割，半监督学习，生成模型
大脑中的多时间尺度强化学习
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 11 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.11.12.566754 doi：bioRxiv 预印本