陆军输血中心 (CTSA) 的主要任务是为作战期间的部队和各陆军训练医院提供输血支持。 CTSA 确保整个输血链的安全。因此,它不仅收集、制备、鉴定、保存、分发和运送各种不稳定血液制品,而且还确保为多发性创伤患者专门生产冻干血浆 (PLYO) 或创新治疗药物。
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前,自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在,越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进,因此它成为热门研究之一。在这项工作中,提出了一种基于任务的检索式聊天机器人,该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此,基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明,在大多数情况下,生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
作者:E Kim · 2020 · 被引用 29 次 — 或者,防御可以通过预处理、量化或压缩来处理模型的输入 [47, 11, 17, 19, 28]。我们的工作是独特的,不...
任何对发明人只能是自然人或多人(在共同发明人的情况下)这一原则的审查都将与关于专利制度作用的政策辩论相关联,包括授予自然人专利以奖励其造福社会的发明贡献这一基本原则。这样的政策讨论需要充分考虑到这样一个事实:专利法及其对人类发明人的要求是知识产权保护体系的一部分,该体系基于全球共享的原则,并在很大程度上在国际层面上得到了协调 5 。还需要认识到,必须在分配给个人权利的更广泛背景下看待发明人问题,而不仅仅是知识产权问题。
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理,导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践,而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发,我们提出了向普遍医学图像分割的转变,旨在通过利用临床目标,身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标,我们开发了爱马仕,一种新颖的上下文 - 学习方法,以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式(CT,PET,T1,T2和Cine MRI)和多个身体区域的大量各种数据集(2,438个3D图像)中,我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用,爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能,并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习,分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕(Hermes)博学的先生展示了一个具有吸引力的特征,以反映任务和方式之间的复杂关系,这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是,由于每个数据集的大小和部分标记的问题,以及对各种肿瘤的有限侵入,因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤,以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义,也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题,我们提出了剪辑驱动的通用模型,该模型结合了从对比的语言图像预训练(剪辑)到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系,使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的,使用总共3,410张CT扫描进行培训,然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能(MSD)公共排行榜上排名第一,并在颅库(BTCV)之外实现最先进的结果。此外,与数据集特异性模型相比,大学模型在计算上更有效(更快6英制),从不同站点进行CT扫描更好,并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
通用缩放定律控制跨越平衡连续相变时产生的拓扑缺陷的密度。kibble-zurek机制(KZM)预测了缓慢淬火的淬火时间的依赖性。相比之下,对于快速淬火,缺陷密度以淬火的幅度普遍尺度。我们表明,通用缩放定律适用于由振荡外部场驱动的动态相变。系统对周期电势场的能量响应的差异导致能量吸收,对称性的自发断裂及其恢复。我们验证了相关的通用缩放定律,提供了证据表明,可以通过与KZM结合的时间平均临界指数来描述非平衡相变的关键行为。我们的结果表明,临界动力学的普遍性超出了平衡关键性,从而促进了对复杂非平衡系统的理解。