XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtomographic
根据 Toast 分类对急性缺血性卒中亚型进行人工智能研究：综合叙述性综述
摘要：正确识别缺血性中风 (IS) 的病因使我们能够在治疗中采取积极的干预措施，以治疗病因并预防新的脑缺血事件。然而，病因的识别通常具有挑战性，并且基于临床特征以及通过成像技术和其他诊断检查获得的数据。TOAST 分类系统描述了缺血性中风的不同病因，包括五种亚型：LAAS（大动脉粥样硬化）、CEI（心脏栓塞）、SVD（小血管疾病）、ODE（其他已确定病因的中风）和 UDE（病因不明的中风）。人工智能模型提供了定量和客观评估的计算方法，似乎提高了主要 IS 病因的灵敏度，例如颈动脉狭窄的断层扫描诊断、心房颤动的心电图识别以及磁共振图像中小血管疾病的识别。本综述旨在提供关于根据 TOAST 分类鉴别诊断缺血性卒中病因的最有效 AI 模型的全面知识。根据我们的研究结果，AI 已被证明是一种有用的工具，可用于识别预测因素，能够在大量异质性人群中对急性卒中患者进行亚型分类，特别是阐明 UDE IS 的病因，尤其是检测心脏栓塞源。
基于深度神经网络的计算机断层扫描检测脑肿瘤
摘要：脑肿瘤是最致命的疾病之一，对人类健康有许多影响。脑肿瘤是脑内或脑周围的异常细胞团或生长。它们并非都是癌症，因为它们可能是良性的或恶性的。医生使用各种诊断技术来评估良性或恶性脑肿瘤的存在，以及估计其大小、位置和生长速度。使用适当的诊断方式来提供完整的大脑视图以检测任何异常。应对脑部进行计算机断层扫描 (CT) 扫描以检查异常。CT 扫描的好处包括准确检测钙化、出血和骨骼细节，以及与磁共振成像 (MRI) 相比成本低。因此，我们研究了一种基于 CT 的检测方法，以确定是否存在脑肿瘤。所提出的方法适用于从曼苏拉大学医院收集的 CT 图像数据集。使用不同的预训练模型：VGG-16、ResNet-50 和 MobileNet-V2。对比结果，预训练模型 MobileNet-V2 尽管参数数量最少，但结果却更好。它的准确率为 97.6%，而其精确度、召回率和 F1 分数分别为 96%、95% 和 96%。
算法方法避免了不一致的可行性中的局部最小值
摘要非convex优化的主要挑战是找到一个全局最佳的挑战，或者至少要避免“不良”本地最小值和毫无意义的固定点。我们在这里研究算法与优化模型和正则化相反的程度可以调整以实现这一目标。我们认为的模型是许多局部最小值的非概念，不一致的可行性问题，在这些点上，这些点之间的差距在这些点的附近最小。我们比较的算法都是基于投影的算法，特别是环状投影，环状放松的Douglas-Rachford算法以及放松的Douglas-Rachford在产品空间上分开的。这些算法的局部收敛和固定点已经在详尽的理论研究中表征。我们在轨道分辨光子发射光谱（ARPES）测量的轨道层析成像的背景下演示了这些算法的理论，这些理论都是合成生成和实验性的。我们的结果表明，虽然循环投影和循环恢复了Douglas-Rachford算法通常会汇聚最快，但重新使用Douglas-Rachford在产品空间上划分的方法确实从其他两个算法的不良本地算法中移开，最终从其他两个算法中掌握了当地最小值的群库，与全球范围的群体相关点，以确定了与全球范围相对应的群体的关键点。
通过嵌入微凝胶的嵌入式挤出 - 量化印刷
在活组织中，细胞在周围微环境中复杂的信号后表达其功能。在微观和宏观上捕获层次结构，以及各向异性细胞模式仍然是生物打印的主要挑战，以及用于创建生理上与生理相关的模型的瓶颈。解决此限制时，引入了一种新技术，称为嵌入式挤出 - 量化印刷（EMVP），融合的挤出生物构图和无层，超快速的体积生物打印，从而使空间模式多种墨水类型。轻响应性微凝胶是第一次以生物素（μ树脂）为基于光的体积生物打印的生物素（μ树脂），从而为细胞寄养和自组织提供了微孔环境。调整基于明胶的微粒的机械和光学特性，可以用作悬挂挤出打印的支撑浴，其中包含高细胞密度的功能可以轻松引入。μ树脂可以在几秒钟内将层析成像灯投影雕刻成厘米尺度，基于颗粒水凝胶的综合构建体。间质微伏增强了多个茎/祖细胞（血管，间充质，神经）的差异，否则常规的散装水凝胶不可能。作为概念验证，EMVP被应用于创建复杂的合成生物学启发的细胞间通信模型，其中脂肪细胞的分化受到光遗传学工程胰腺细胞的调节。总体而言，EMVP为生产具有生物功能的再生移植物以及开发工程生活系统和（代谢）疾病模型的新途径。
人工智能技术在结直肠癌治疗干预中的当前意义与挑战
不分男女，结直肠癌 (CRC) 是人口中第三大常见癌症，每年新发病例超过 185 万例。不到 20% 的患者在确诊后只能存活五年以上。如果在恶性肿瘤早期诊断出来，CRC 是一种高度可预防的疾病。有几种筛查方法可用，例如内窥镜检查（如结肠镜检查；金标准）、影像学检查 [计算机断层结肠造影 (CTC)]、愈创木脂粪便潜血 (gFOBT)、粪便免疫化学检测和粪便 DNA 检测，这些方法具有不同程度的敏感性和特异性。现有的筛查方法具有某些缺点，例如侵入性、成本或敏感性。近年来，基于计算机辅助系统的筛查、诊断和治疗在 CRC 病例的早期检测和诊断中非常有前景。人工智能 (AI) 是一项需求量巨大且经济高效的技术，它使用各种工具机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 来筛查、诊断和分期，在治疗 CRC 方面具有巨大潜力。此外，不同的 ML 算法和神经网络 [人工神经网络 (ANN)、k-最近邻 (KNN) 和支持向量机 (SVM)] 已被部署来预测精确和个性化的治疗方案。本综述研究并总结了用于 CRC 癌症治疗干预的不同 ML 和 DL 模型以及 AI 的差距和挑战。
两个 I 类纠缠光子量子比特的熵和量子相干特性的测量
摘要 利用BBO非线性晶体中的I型SPDC过程，我们产生了接近于最大纠缠贝尔态的偏振纠缠态，对于HV（DA）基，其高可见度（高亮度）为98.50±1.33%（87.71±4.45%）。作为非局部现实主义测试，我们计算了CHSH版本的贝尔不等式，发现它强烈违反经典物理或任何隐变量理论，S = 2.71±0.10。通过测量SPDC过程中的符合计数率，我们获得单光子探测器的量子效率约为（25.5±3.4）%，这与制造商的测量结果一致。正如预期的那样，我们验证了CC率与输入CW激光的泵浦功率的线性依赖关系，这可能有助于找到有效的二阶磁化率晶体。利用量子比特测量理论，包括基于 16 个偏振测量的线性集合的量子态断层重建，以及基于数值优化的最大似然技术，我们计算了物理非负定密度矩阵，这意味着准备状态的不可分离性和纠缠。通过最大似然密度算子，我们精确计算了纠缠度量，例如并发、形成纠缠、纠缠、对数负性，以及不同的纠缠熵，例如线性熵、冯诺依曼熵和 Renyi 2 熵。最后，这种高亮度和低速率纠缠光子源可用于实验室中的短距离量子测量。
电气工程.pdf
电气工程系 (www.iitk.ac.in/ee/) 提供几乎所有电气工程子学科的硕士、硕士 (R) 和博士课程。领域包括：信息和编码理论；通信、电信和无线网络；点对点网络；数字交换系统；航空电子和导航系统、5G/6G 无线技术；量子计算和通信、分子通信；人工智能和机器学习、数字信号和图像处理；计算机视觉；逆问题和断层扫描；信号与系统理论；控制系统和机器人；网络控制和电动汽车控制；电子和虚拟仪器；模糊逻辑；神经网络及其应用；电力系统经济学；优化；电力市场；电力系统保护；高压电介质和绝缘；高压直流输电和 FACTS、电能质量；智能电网和同步相量；电力电子；电力驱动微电网；微电子学；VLSI 系统设计；模拟和数字电路设计；半导体器件建模与仿真；固态器件；纳米电子学和纳米级器件；有机电子学；柔性电子学；光伏技术；电磁学；射频工程和微波；天线，超材料；MMIC；射频和微波传感器；RFID；微波和毫米波成像；射频能量收集、电磁和断层成像；太赫兹成像和测试；纳米光子学、等离子体学、基于量子点的器件；光电子学；光纤信号处理；非线性光纤；光纤传感器；量子密码学和量子光学；自旋波；光子网络和系统。
开发非侵入性机器学习点...
摘要：当前的冠状动脉疾病护理标准（CAD）需要摄入放射性或对比度增强染料，辐射暴露和压力，并且可能需要数天到几周才能转介到金标准的心脏导管插入术。CAD诊断途径将从测试中受益匪浅，以评估CAD，这使医生能够在护理点进行排除，从而更快地探索其他诊断。我们试图使用机器学习来开发测试，以使用易于出现的信号（无应力/辐射）在护理点上评估CAD。鉴于心脏病学的性别与城市/农村地区之间的历史性不同，我们在地理上可访问的测试中瞄准了性别平等的表现。非侵入性光插图学和正交电压梯度信号同时在具有CAD（用于确认CAD确认的金标准）和无CAD（无CAD）（出色的负预测值）的患者（用于CAD确认的金色标记）和coD cAD的侵入性导管之前同时获得。特征是从信号中测量的，并用于机器学习以预测CAD状态。机器学习算法的灵敏度为90％，特异性为59％。在性别以及所有其他相关子组之间都保持了排除概况。通过机器学习在非侵入性信号上评估CAD的测试已成功开发出来，显示出高性能和排除能力。在临床实践中实施测试之前，需要在大型临床，失明的注册数据集中确认性能。
果肉再生疗法使用自体牙髓干细胞在成熟的牙齿牙齿牙齿中：病例报告
在成熟牙齿中使用自体牙髓干细胞（DPSC）再生治疗的效用和可行性在临床上证明了不可逆的牙髓炎。另一方面，没有证据表明DPSC在具有根尖牙周炎的成熟牙齿中效用。该病例报告的目的是描述再生细胞疗法在成熟的牙周炎中的潜在效用。一名44岁的男子因其上颌第一前磨牙而引起了纸浆再生。根管消毒。在残留细菌和真菌之后，使用通用基因通过通用基因分离出从提取的第三摩尔分离的自体DPSC以低于检测水平，以低于检测水平。在79周关注期间，没有评估对临床评估的不良事件或全身毒性，在4周后进行了实验室评估。受影响的牙齿对电纸浆测试有反应。锥形梁计算机断层扫描成像显示，在79周后，在运河的顶端部分的病变大小，根尖组织的缓解和矿化组织形成。受影响牙齿中再生组织的磁共振成像的信号强度与24周后相邻牙齿中正常纸浆的信号强度相当。（J endod 2024; 50：189 - 195.）该病例报告证明了DPSC在牙髓炎成熟牙齿中的果肉再生疗法的潜在用途。
太阳活动MOF监视器的第一盏灯（...
摘要 - SAMM（太阳活动MOF监视器）是一种基于地面的机器人仪器，已开发用于研究和不断监测太阳的磁性，重点是活动区域（ARS）。这些区域的特征是复杂的磁性结构，可能导致爆炸性事件通常与空间环境中大量粒子和物质弹出有关。与地球磁层相互作用时，它们可以对我们的基础设施（卫星，导航系统）和地面（发电厂和电网）中的基础设施构成威胁。基于钠（Na）和钾（K）磁铁光学过滤器（MOFS），SAMM提供了“层析成像”的视图，以在太阳能的不同高度下提供高节奏磁力图和多普勒格拉姆的磁性结构，从而提供了一个独特的数据集高度，从而提供了一个独特的数据集，以推动当前的空间范围的天气范围内的范围较高的空间范围。能够预先预测这些事件（甚至几个小时）是制定缓解策略的基本任务，以减少对地球上重要基础设施的潜在灾难性影响。在这种情况下，SAMM天文台已经意识到可以在全球网络中复制的“节点”，目的是持续覆盖太阳状况。该项目最初是由意大利经济发展部（MISE）在2015年通过软贷款赠款资助的，其发展和运营是在INAF - 罗马与那不勒斯天文学观测站与意大利小型企业（SME）Avalon Instruments的科学合作中进行的。经过三年的发展，SAMM处于调试阶段。在本文中，我们提出了最终的仪器描述以及第一光图像。