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World File Search System两类
使用 MRI 图像处理检测脑肿瘤
脑内异常细胞的发育会导致脑肿瘤的形成。肿瘤可分为两类：恶性（癌性）肿瘤和良性（非癌性）肿瘤。癌性肿瘤可分为原发性肿瘤（始于脑内）和继发性肿瘤（或脑转移性肿瘤），前者从脑外扩散而来。根据脑部受影响的部位，所有类型的脑肿瘤都会引起各种症状。头痛、癫痫、眼部问题、恶心和精神障碍就是这些症状的几个例子。当所有其他检查都无法提供足够的信息时，MRI 适用于肿瘤检测。为了提供精确的图像，MRI 扫描利用了磁和无线电波特性。神经外科医生最常开 MRI 检查，因为 MRI 可以提供足够的信息来发现哪怕是最小的异常。
使用非线性特征和预处理技术对EEG信号进行分类
摘要：在本文中，我们研究了非线性预处理技术对脑电图（EEG）信号分类的影响。这些方法用于分类从癫痫发作活性和脑肿瘤类别中捕获的EEG信号。对于第一类，使用椭圆机过滤器进行预处理，以及统计特征，例如香农熵，平均值，标准偏差，偏度和带功率。k-nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）用于分类。对于脑肿瘤EEG信号，经验模式分解被用作预处理技术，以及用于分类正常和异常脑电图信号的标准统计特征。对于癫痫信号，我们已经达到了三级分类的平均准确性，而对于脑肿瘤信号，我们的平均准确度为98％的分类精度为98％，认为这是两类问题。
阿罕布拉市公民参与计划
极低，低和中等收入的人； 居住在CDBG，家庭，第108条经济发展贷款基金的地区； 公开辅助住房的居民； 目标社区的低收入居民； 少数民族； 非英语人士； 有身体残疾的人。定义出于CDBG和家庭计划的目的，将适用以下定义：修正案：合并计划和年度行动计划的更改分为两类 - 较小的更改和实质性修订。符合本文档A.4节中概述的实质性修正标准的变更被认为是对合并计划和行动计划的实质性修正，并遵守本文档中规定的官方修正案。不符合实质性修订标准的变更被认为是较小的变化，可以由市政府工作人员进行行政上进行。
ScienceDirect
1. 简介 作为熔化 Inconel 625 粉末和构建部件的能源，已经开发出来 [2]。据报道，生产 Inconel 625 的两类 AM 工艺是粉末床熔合 (PBF) 和定向能量沉积 (DED) [3]。DED 是一种 AM 技术，它通过同时将材料（粉末或线材）输送到由聚焦能量源（激光、电子束或等离子弧）产生的熔池中，以逐层运动的方式添加材料 [4]。该技术已成功引入工业领域，因为它是一种更经济的替代方案，可用于翻新机械零件、模具等中的磨损和受损区域。此外，DED 已用于无需支撑结构辅助构建形状复杂的部件 [5]。尽管 DED 技术才刚刚开始广泛应用，其销量呈指数级增长
异形封装引线键合案例研究
两类零件需要机械或真空夹紧，如图 6A 或 6B 所示。真空夹紧用于尽可能降低工具复杂性。但是，有些情况下需要机械夹紧来固定零件。在这两种情况下，都使用可拆卸手柄手动操作装满零件的托盘。手柄锁定到位并将操作员与热量隔离。每种托盘类型都有一个配套的加热底座，安装在粘合机加热器台上。从一种零件类型切换到另一种零件类型是通过更换底板并在粘合机上加载另一个程序来实现的。工具设计旨在确保无需调整 EFO 棒，从而最大限度地缩短转换时间。
车辆旅行时间估算中的机器学习
准确的估计到达时间（ETA）在各个领域（例如导航和物流系统）中找到应用程序。这个问题引起了研究界的广泛关注。最近应用了机器学习，并显示了ETA的有希望的结果。机器学习方法可以分为两类，这些类别是基于路线和基于原点的方法。第一个将路线分为段，并根据这些段的信息进行预测ETA。最后一个根据一些自然信息（例如原点，估计和出发时间）预测ETA。在本文中，我们旨在回顾有关ETA的机器学习方法的最新研究，以确定ETA预测模型的必要输入，关键因素和ETA的合适方法。此外，我们将讨论有希望改善ETA的有希望的研究方向，例如将ETA作为时间序列预测问题，包括不确定性或使用集合学习模型。
健康保险基金医疗保健清单申请
发病机理和BCC进展时间的机制尚不清楚晚期。在一项研究中，ABCC患者通常分为两类：患有局部晚期肿瘤的患者由于医疗延迟，或患有侵略性和耐药性或复发性BCC的患者[19]。McCusker等。在分析100 MBCC患者的数据（BCC诊断中位数为58年）的一项研究中，BCC中位数为6。0年（平均8.0岁）[17]。Wysong等。[20]研究回顾了1981 - 2011年194个MBCC病例，发现从肿瘤出现到转移的平均时间为9年（范围：0-30年）[20]。研究还发现，诊断转移症的寿命不到一年的患者的肿瘤明显较大，而寻求医疗护理的平均延迟为10年[20]。
人工智能在泌尿科领域的应用
人工智能 (AI) 的出现标志着技术最伟大的进步之一。从智能手机到手术机器人，AI 以巨大的方式改变了社会。随着 AI 技术的不断改进和发展，其在医学领域的应用只会进一步扩大 (Mao and Vinson, 2018)。医学中的 AI 可分为两类：虚拟和物理。虚拟 AI 包括信息学和基于系统的学习，例如深度学习管理症状以指导治疗决策。另一方面，物理 AI 包括用于增强药物输送的机器人和纳米技术 (Hamet and Tremblay, 2017)。AI 的两个分支都可以为患者护理和医疗保健管理带来令人难以置信的改善。这些新工具和新能力必将对泌尿科领域产生急需的影响。
计算机人工智能：历史和类型
在接下来的几十年里，人工智能研究进展迅速，取得了许多重要突破，包括专家系统、自然语言处理算法和机器学习技术的开发。然而，人工智能的发展并非一帆风顺，也曾遭遇过几次挫折，包括 20 世纪 70 年代和 80 年代所谓的“人工智能寒冬”，当时由于缺乏切实成果，人工智能研究的资金减少。人工智能大致分为两类：狭义或弱人工智能和通用或强人工智能。这种类型的人工智能旨在执行一项或一组特定任务，例如识别图像中的人脸或翻译语言。这些系统在大型数据集上进行训练，并使用算法来识别模式并做出预测。它们不具备一般智能，无法执行其专业领域之外的任务。
喹啉衍生物作为抗...的概述
癌症是由单个细胞发展而来的，该细胞中控制生长和增殖的正常机制发生了改变。已知某些物质具有致癌风险，包括化学物质、环境因素和病毒。过度暴露在阳光下等环境因素会导致皮肤癌，而吸烟被广泛认为是导致肺癌的一个原因。病毒，包括人乳头瘤病毒 (HPV)、爱泼斯坦-巴尔病毒和乙型肝炎病毒，分别与宫颈癌、淋巴瘤和肝癌有关（Chisholm-Burns et al ., 2013）。参与致癌作用的主要基因有两类（致癌基因），即 Ras 基因和肿瘤抑制基因（抗癌基因），即 p53。如果它们发生突变，就会破坏正常的细胞功能，细胞就会癌变（Patrick, 2005）。