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World File Search System不同
不同脑力负荷水平下的情境意识研究
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人工湿地常用填料及其不同改性方式 ...
摘 要 【 目的 】 研究旨在探讨人工湿地中常用的 4 种填料 ( 沸石 、 陶粒 、 石英砂 、 砾石 ) 对水体中有机物 、 氮 、 磷及部分重金
不同取向B2 结构FeAl 合金纳米线弯曲行为的分子动力学模拟*
（b），6.000 nm（c），8.900 nm（d）和9.300 nm（e），其中颜色表示不同的局部晶体结构：蓝色-BCC，绿色-FCC，RED-HCP和White-Inninnown； （f）在1860 PS和d = 9.300 nm的纳米线内的应变分布，其中原子是通过其局部剪切应变颜色的。
在不同...
摘要该项目的主要目的是检测车辆的数字并显示相应的车辆号码。该项目的动机源于需要在现实世界中有效执行的可靠数字检测系统。现有技术经常难以应对不同的照明情况，例如昏暗的区域，这可能会导致错误或错过的检测。此外，数字板的不利角度可能会使检测问题更糟。该项目的问题陈述是开发一个数字板检测系统，该系统能够在车辆上准确定位数字板，而与盛行的环境条件无关。为了实现这一目标，我们采用了一种多阶段方法，将计算机视觉技术和图像处理方法结合在一起。我们提出的方法包括三个阶段，其中包括：预处理，特征提取和文本提取关键字：机器学习，计算机视觉，图像处理，特征提取。1。简介该项目旨在开发一个能够在不同环境条件下进行准确操作的强大车辆板检测系统。将采用高级图像处理技术来应对诸如不同照明，不同角度和车速的挑战。该系统的成功实施具有改善交通管理，执法和智能运输系统的潜力。2。通过增强数字检测功能，该项目旨在为更安全的道路和更有效的运输系统做出贡献，从而使其成为依靠准确可靠的车辆识别的各个领域的资产。该项目的任务区域侧重于在车辆上的检测和定位，涉及使用图像处理技术，并涉及处理具有挑战性的环境因素，包括不同的照明条件，不同的车辆速度和不同角度的数字板。采用高级图像处理方法，例如边缘检测，自适应阈值和轮廓分析，即使在不利条件下，该系统也能够准确提取数字板。为了评估上述任务，我们使用了包括CV2，Numpy，Py Tesseract和Matplotlib在内的不同模块，其中CV2提供了处理和操纵图像的功能，Numpy提供了对多维阵列和数学功能的支持，用于在阵列上使用阵列，Py Tesseract，Py Tesseract用于读取文本和Matplotlib的可视化度。问题陈述车辆数板检测系统的当前状态揭示了阻碍其
不同患者对人工智能（AI）的态度不同 不同患者对人工智能（AI）的态度不同
人工智能 (AI) 有潜力提高诊断准确性。然而，人们往往不愿意信任自动化系统，一些患者群体可能特别不信任。我们试图确定不同的患者群体对使用 AI 诊断工具的看法，以及框架和告知选择是否会影响接受度。为了构建和预测试我们的材料，我们对一组不同的实际患者进行了结构化访谈。然后，我们进行了一项预先注册 (osf.io/9y26x)、随机、盲法的析因设计调查实验。一家调查公司提供了 n = 2675 份回复，对少数群体进行了过度抽样。临床案例被随机分为八个变量，每个变量有两个水平：疾病严重程度（白血病与睡眠呼吸暂停）、AI 是否被证明比人类专家更准确、AI 诊所是否通过倾听和/或量身定制来为患者提供个性化服务、AI 诊所是否避免种族和/或经济偏见、初级保健医生 (PCP) 是否承诺解释和采纳建议，以及 PCP 是否引导患者选择 AI 作为既定的、推荐的和简单的选择。我们的主要结果测量是选择 AI 诊所还是人类医师专科诊所（二元，“AI 采用率”）。我们发现，根据美国人口的权重代表性，受访者几乎平分秋色（52.9% 选择人类医生，47.1% 选择 AI 诊所）。在符合预先登记的参与标准的受访者的未加权实验对比中，PCP 解释 AI 已证明具有卓越的准确性，这增加了接受度 (OR = 1.48，CI 1.24–1.77，p < .001)，PCP 推动 AI 作为既定选择 (OR = 1.25，CI：1.05–1.50，p = .013)，以及保证 AI 诊所有经过培训的咨询师倾听患者的独特观点 (OR = 1.27，CI：1.07–1.52，p = .008)。疾病严重程度 (白血病与睡眠呼吸暂停) 和其他操纵对 AI 的接受度没有显著影响。与白人受访者相比，黑人受访者选择 AI 的频率较低（OR = .73，CI：.55-.96，p = .023），而美洲原住民选择 AI 的频率较高（OR：1.37，CI：1.01-1.87，p = .041）。年长的受访者选择 AI 的可能性较小（OR：.99，CI：.987-.999，p = .03），自认为政治保守的人（OR：.65，CI：.52-.81，p < .001）或认为宗教很重要的人（OR：.64，CI：.52-.77，p < .001）也是如此。教育水平每提高一个单位，选择 AI 提供商的几率就会增加 1.10（OR：1.10，CI：1.03-1.18，p = .004）。虽然许多患者似乎不愿意使用人工智能，但准确的信息、提醒和倾听的患者体验
不同年龄组宫颈癌发病率不同...
消除宫颈癌取决于人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗的高效性。浸润性宫颈癌 (ICC) 病例中的 HPV 类型分布可用于预测消除不同类型 HPV 的影响，但越来越多的证据表明不同 HPV 类型的年龄别癌症发病率存在差异。我们使用了最大的基于人群的 ICC HPV 基因分型系列之一（n = 2,850；瑞典，2002 – 2011 年）来估算不同 HPV 类型的年龄别 ICC 发病率，并获取消除不同 HPV 类型对癌症预防影响的估计值。在基准情况下，年龄别 ICC 发病率有 2 个峰值，HPV 阳性 ICC 的标准化终生风险 (SLTR，即每 100,000 名女性出生队列的一生病例数) 为每 100,000 名女性出生中有 651 例。在没有疫苗类型 HPV 16 和 HPV 18 的情况下，ICC 的 SLTR 降至每 100,000 名女婴中有 157 名（占 HPV 阳性 SLTR 的 24%）。消除目前可以接种疫苗的所有 9 种类型，可将剩余的 SLTR 降至每 100,000 名女婴中有 47 名（7%），剩余的 ICC 发病率仅随着年龄的增长而缓慢增加。总之，消除疫苗保护的 HPV 类型后，ICC 病例将非常少，尤其是在有生育能力的育龄女性中。
人工智能系统针对不同人群的表现不同。......
确认性评估：确认性评估旨在提供有关绩效差异的确凿证据。与科学实验一样，它们必须提出明确的假设以供检验，并且必须精心设计，以尽量减少得出错误结论的风险。在评估和报告少数群体的系统绩效时，在只有少数额外因素可能影响系统绩效的情况下，确认性评估是最可行的。