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人工智能通过眼底照片检测视乳头水肿
结果 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统检测视乳头水肿的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。
使用机器学习为视障人士检测纸币
在当今充斥着欺骗和其他欺诈行为的世界里，人们发现生活非常困难。对于盲人或视力有障碍的人来说，情况更糟。他们在日常生活中面临着更多的挑战，特别是在处理货币和其他与金钱有关的问题时。为了帮助盲人，我们正在开发一个项目，帮助他们识别货币的面额，因为钞票上没有盲文标记。伪钞或假钞是另一项难以识别的任务，无论是对健康人还是盲人而言。因此，除此之外，我们还加入了假钞检测系统，帮助每个公民避免被骗。关键词：假钞检测、货币识别、VGG16、盲人、CNN、图像处理。介绍机器学习是一种人工智能能力，它奖励编程应用程序在预测结果时更加谨慎，而无需进行明确修改。ML 计算利用明显的信息作为预期新收益的义务。在神经网络中，卷积神经网络 (ConvNets 或 CNN) 是进行图像分类、图像分析和图像处理的主要方法之一。图像识别、面部识别等是 CNN 广泛应用的领域之一。
临床实验室医生在IMS Miyoshi综合医院的作用
1。限制酶处理（MLS-Coxiv-SMA I）2。丙酮酸钠的临床试验3。开发线粒体疾病的诊断药物（GDF15）4。非侵入性呼吸分析（[13 c] -pyr）5。细胞内高还原改善疗法（Loxcat）6。基因组编辑（CRISPR-CAS9）7。新基因疗法（Tale-ddda-ugi）8。GDF15受体（GFRAL）和抗体药物
粉末DED方法的建模技术3D金属添加剂制造机LAMDA
Ishii Hirohisa * 1 Kuramoto Hirohisa * 2 Koh Ishii Hirohisa Kuramoto Tauchi Takushi * 2 Yamamoto Yusuke * 3 Hiroyuki Tauchi Yusuke Yamamoto Wakana Tomohiro * 3 Yoshimura Jin * 3 Tomohiro Wakana Hitoshi Yoshimura
人工智能通过眼底照片检测视乳头水肿
结果 来自 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14,341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统对视乳头水肿检测的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。
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投资周期较长，业务前景不明朗，具有较高的风险性和不确定性，需要通过直接或间接投资进行探索，以便公司及时进入新的业务领域。首次披露于《核心员工投资创新业务管理办法公告》（www.cninfo.com.cn）。
视感知：对光遗传学大脑扰动的感知
动物是如何体验大脑操控的？光遗传学使我们能够选择性地操控和探究健康和疾病状态下大脑功能的神经回路。然而，对于小鼠是否能够检测和学习来自广泛大脑区域的任意光遗传学扰动以指导行为，我们知之甚少。为了解决这个问题，小鼠被训练报告光遗传学大脑扰动以获得奖励和避免惩罚。在这里，我们发现小鼠可以感知光遗传学操控，无论扰动的大脑区域、奖励效应或谷氨酸能、GABA 能和多巴胺能细胞类型的刺激如何。我们将这种现象命名为视感受，即一种由扰动大脑内部产生的可感知信号，就像内感受一样。利用视感受，小鼠可以学会根据激光频率执行两组不同的指令。重要的是，视感受可以通过激活或沉默单个细胞类型来发生。此外，刺激一只老鼠的两个脑区发现，一个脑区引起的视感知不一定会转移到另一个之前没有受到刺激的区域，这表明每个部位都会产生不同的感觉。学习后，它们可以模糊地使用来自两个脑区的随机交错扰动来指导行为。总的来说，我们的研究结果表明，老鼠的大脑可以“监控”自身活动的扰动，尽管是间接的，可能是通过内感受或作为一种辨别性刺激，这为向大脑引入信息和控制脑机接口开辟了一条新途径。