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无需再培训的机器学习模型的隐私审核
非会员。通过依靠生成的非会员数据，Panoramia消除了隐私测量工具对分布非会员数据的共同依赖性。因此，全景不修改模型，培训数据或培训过程，只需要访问培训数据的一部分。我们评估了图像和表格数据分类的ML模型以及大规模语言模型的全景。我们在本文中发展的理论
人工智能在...中的应用
研究了人工智能技术在颌面放射诊断领域的应用：高精度牙齿识别（95.8%；平均灵敏度0.987，准确度0.9945）、确定X 光片中的牙齿数量（非常高的准确度）、检测龋齿（良好的可重复性）、使用咬翼片诊断近端龋齿（结果有希望）、预测根面龋齿（优秀结果）、在全景牙科 X 光片上成功检测根尖病变、在 CBCT 图像和全景 X 光片上诊断根部垂直骨折（性能优异，准确度为 96.6%）、在全景牙科 X 光片上检测牙周骨质流失（结果与专家意见相似）。
JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
CY2025 横向格式备忘录 (20240919) (PDF)
卫生与公众服务部 医疗保险和医疗补助服务中心 马里兰州巴尔的摩安全大道 7500 号 21244-1850 医疗保险中心 日期：2024 年 9 月 19 日 致：所有医疗保险优势组织和处方药计划申办方 发件人：Vanessa S. Duran，医疗保险药品福利和 C & D 数据组主任 主题：合同年 (CY) 2025 医疗保险优势和 D 部分计划全景展示 - 文件格式更新 作为 9 月份年度全景展示的一部分，CMS 发布了公共使用文件，其中包含有关来年医疗保险优势 (MA) 和 D 部分计划产品的信息。从 2025 CY 开始，CMS 将五个全景文件合并为一个文件，并进行了其他增强以改善最终用户体验并简化格式。格式变化包括：
Activar 建筑产品集团 JL Industries 部门的防火产品目录
全景. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 学院. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 RBC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 天篷. ...
文章人工智能 (AI) 驱动的磨牙角度测量可预测全景 X 光片上的第三磨牙萌出
摘要：所提出的人工智能 (AI) 工具的目的是自动分割全景 X 光片上的下颌磨牙并提取磨牙方向，以预测第三磨牙的萌出潜力。总共使用 838 张全景 X 光片进行网络的训练 (n = 588) 和验证 (n = 250)。具有 ResNet-101 主干的全卷积神经网络联合预测了磨牙分割图和方向线估计值，然后通过对分割轮廓的近中和远中侧进行回归迭代细化。准确度被量化为与人类参考测量值相比的正确角度 (具有预定义的误差间隔) 的分数。使用 Bland-Altman 图直观地评估网络和参考测量值之间的性能差异。自动磨牙分割的定量分析导致平均 IoU 约为 90%。第一和第二磨牙的平均 Hausdor ffi 距离最小。网络角度测量的准确度达到 79.7% [ − 2.5 ◦ ; 2.5 ◦ ] 和 98.1% [ − 5 ◦ ; 5 ◦ ]，同时临床上显著减少了 53% 以上的用户时间。总之，本研究验证了一种独特的新型 AI 驱动工具，可快速、准确、一致地自动测量全景 X 光片上的磨牙角度。为牙科医生提供精确的 AI 工具将促进和优化牙科护理，并协同提高诊断准确性。
引用为：Fidyawati D、Masulili S、Iskandar H、Suhartanto H、Soeroso Y。用于检测牙周炎的人工智能：系统文献综述。打开Dent J，2024； 18：e18742106279454。 http://dx.doi.org/10.2174/0118742106279454240321044427
近年来，科学和创新的发展在牙周病的诊断、治疗甚至预防措施的确定方面取得了许多重大进展 [1]。牙周病包括软组织和硬组织的损伤，其诊断应系统化，应包括临床检查和放射线检查 [2-5]。X 线片在牙周病的诊断、研究和治疗中起着重要作用，尽管有时当 X 线片图像未显示牙周异常时会受到限制 [6,7]。诊断牙周病的最佳方法是临床检查和放射线检查，以确立牙周病的诊断或获得确定诊断的其他支持证据 [7,8]。多种常规 X 线检查可用于诊断牙周病甚至确定预后，包括根尖检查、咬翼片和全景检查 [ 2 , 6 ]。全口根尖 X 光片一直是评估牙周病异常的首选和金标准 [ 4 , 7 , 8 ]。全景 X 光片可捕捉整个口腔，因其优于口内图像而得到广泛应用，例如患者舒适度更高、操作更简单。选择使用根尖 X 光片技术进行诊断时还应注意辐射剂量。单张根尖照片的辐射剂量建议为 0.001 mSv，全景照片的辐射剂量建议为 0.007 mSv [ 9 , 10 ]。必要时，全景 X 光片的选择应与根尖 X 光片相结合，以减少辐射量 [11]。然而，在确定牙周病的诊断时，选择合适的 X 光技术时，往往有许多因素会影响考虑，尤其是对于临床医生而言 [12、13]。
情境测量模型与量子理论
量子概率论与经典概率论之间的相互关系是一个非常复杂的基础问题，涉及解释、数学和哲学问题。该领域的研究以观点、意见和数学形式主义的多样性为特点（例如[1–24]）。我们注意到，一般来说，量子力学（QM）的特点是具有多样性的解释。我个人的理解是，量子概率是一种概率更新机制，类似于经典贝叶斯推理[25–34]。与后者不同，量子概率推理不是基于条件概率的贝叶斯公式。量子概率论是一种概率推理理论，具有由投影或量子工具给出的一类特殊的概率更新变换。创建一个涵盖经典和量子概率的通用概率框架是很自然的。这种概括可以带来全球全景，因为从山顶可以欣赏整个城市的全景，并通过这个全景，将原本看起来完全分离的区域连接起来。这样，就更容易发现小区规划和建筑结构的相似点和不同点。作为概率更新的可能机器之一，量子概率形式主义将失去其神秘性。
肌萎缩性侧面硬化症，一种罕见的神经退行性疾病：欧洲全景和改善诊断的政治建议的评估，
使用此定位文件，该联盟旨在阐明在当今欧洲接受诊断并与之相处的含义。还强调了需要紧急服务的诊断，护理和预后的差距和需求，并就可能有助于柯尔玛的变化提出了可强制执行的政治建议。该联盟致力于继续与利益相关者和相关的欧洲政治决策者一起工作，目的是成为政治优先事项，并启动将来在未来的国家和欧洲政策和计划中考虑的基金会，以在PLWALS的生活，他们的家庭/护理人员和医疗社区负责其护理的生活中有明显的差异。