XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System例肾
Stanford -Tidybot用例
Jeannette和她的团队任务机器人整理一个房间：从地板上捡起所有对象，将每个物体放在其所属的位置。执行此任务时的关键挑战之一是确定每个对象的正确容器。这是因为家庭组织是高度个人化的，而不同的人对物体应该去的地方有不同的喜好。一个人可能喜欢抽屉里的衬衫，另一个人可能希望它们在架子上。
皮肤病理学
肝脏（3）、腹壁（1）和肺（1）。33 例 FNA 病例中，30 例为原发性 AML（肾脏 28 例，肝脏 2 例），3 例为转移性 AML（分别在肝脏、肺和腹壁）。FNA 诊断包括符合或支持 AML（16，49%）、描述性（13）、无法诊断（1）和误诊（3）。后 3 例（全部位于肾脏）中，两例因以上皮样成分为主而被称为“透明细胞肾细胞癌”，一例被称为“多形性恶性肿瘤”。两例肾 AML 共存有转移性癌（分别为胰腺神经内分泌癌和转移性肺腺癌）。经检查，最常见的是平滑肌成分（19），其次是血管成分（17）和脂肪组织（6）。仅 4 例显示所有三种成分； 13 例有 2 种成分，7 例仅具有平滑肌成分。15 例显示上皮样平滑肌成分，其中 7 例以上皮样成分为主，包括所有肾外病例（4）和错误病例（3）。13 例描述性诊断的病例中有 8 例具有上皮样成分。33 例 FNA 病例中，19 例有辅助细胞块，9 例仅有涂片。对 11 例（10 例在细胞块上，1 例在涂片上）进行了免疫染色，其中 9 例诊断为 AML。10 例中有 8 例发现 HMB45 阳性表达，4 例中有 4 例发现 Melan-A 阳性表达，4 例中有 4 例发现 SMA 阳性表达。3 例错误病例未进行免疫染色。结论：AML 的 FNA 诊断可能具有挑战性，尤其是当其位于肾外（原发性或转移性）和/或显示上皮样成分时。免疫染色对于提高这种罕见疾病的诊断准确性非常重要。
人工智能与急性肾损伤
目前已发布许多风险评分，使用梯度提升、神经网络、深度学习和随机森林等方法来识别高风险患者。许多此类 AI 应用程序可以在血清肌酐变化前 24-48 小时内准确预测 AKI (2-4)。这些研究在不同的临床环境中进行，包括整个医院、成人重症监护病房和围手术期患者。还实施了先进的学习技术来检测特定 AKI 环境中的模式，一些研究在大量脓毒症相关 AKI 患者中识别出两到三种不同的亚表型 (5)。
糖尿病肾病中的varoglutamstat
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第章半导体供应链区域化？以欧洲半导体发展为例
5 <车用半导体二哥恩智浦为何忙跟鸿海、英业达造生态系？>，《联合新闻网》，2022年7月21日，https：///udn.com/news/story/7240/6478005。6“自动唯一的孤独点”，SC-IQ：SC-IQ：SEMIConductor Intellionce，3月28日，20223年3月28日，2023，HTTPS：///////////////WW。semiconductorintelligence.com/automotive-lone-brightspot/。