XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全龄
关于2024年全自卫队美术展的通知
指国防部互助会职员及国防部互助会职员。 ) A.曾担任自卫队成员者（以下称为“前成员”） ※2024年8月12日前退役者（包括该日前预定退役者） B.防卫省相关团体（老兵协会、家属协会、遗族协会等）成员 C.A、B两方的家属（初中生以上） （2）参赛作品每人每类别限3件，且须为未发表的原创作品。 然而，发布到个人 SNS（社交网络服务）或博客
三菱日联信托银行收购 DataRobot 的所有数据，以实现人工智能民主化
总务部公共关系和投资者关系办公室，鹿岛电话：03-5117-5532 电子邮件：press@jp.nssol.nipponsteel.com
胎龄与脑形态计量学的关联
作者分支机构：鹿特丹大学医学中心的儿童和青少年精神病学系，鹿特丹，鹿特丹，荷兰（El Marroun，Zou，Zou，Leeuuwenburg，Muetzel，Muetzel，Tiemeier）；荷兰鹿特丹伊拉斯是医学中心鹿特丹大学医学中心儿科系（埃尔·马伦）；荷兰鹿特丹伊拉斯mus大学社会和行为科学学院心理学，教育和儿童研究系（El Marroun）；荷兰鹿特丹伊拉斯m医学中心鹿特丹大学医学中心妇产科系（Steegers）；荷兰鹿特丹伊拉斯must尔鹿特丹大学医学中心新生儿学系儿科系（Reiss）；荷兰鹿特丹Erasmus医学中心鹿特丹大学医学中心精神病学系（库什纳）；马萨诸塞州波士顿（Tiemeier）的哈佛T. H. Chan公共卫生学院社会和行为科学系（Tiemeier）。
纵向尿液代谢分析和胎龄...
怀孕是一个至关重要的时期，影响了孕产妇和胎儿健康，对孕产妇的代谢，胎儿生长和长期发育产生了影响。虽然母体代谢组在怀孕期间经历了重大变化，但孕产妇尿液的纵向转移在很大程度上没有探索。在这项研究中，我们应用了基于液相色谱 - 质谱法的非靶向代谢组学来分析346个母体尿液样本，从36位具有不同背景和临床特征的女性中收集的整个怀孕期。关键的代谢产物变化包括糖皮质激素，脂质和氨基酸衍生物，表明有系统的途径改变。我们还开发了一种机器学习模型，可以使用尿液代谢物准确地预测胎龄，从而提供一种非侵入性妊娠约会方法。此外，我们证明了尿液代谢组预测分娩时间的能力，为产前护理和交付计划提供了补充工具。这项研究强调了尿液不靶向代谢组学在产科护理中的临床潜力。
全店引入“AI（人工智能）点餐”系统
伊藤洋华堂株式会社（东京都千代田区，总裁兼首席执行官：三枝富宏）将于 9 月 1 日星期二在全国 132 家伊藤洋华堂门店引入并开始运行使用 AI（人工智能）的产品订购系统。通过该计划可以订购的商品包括杯面等加工食品和零食、冷冻食品、冰淇淋、牛奶等，总计约 8,000 种。
从全...
本文研究了使用大型语言模型（LLM）从全长材料科学研究论文中提取聚合物纳米复合材料（PNC）的样本清单。挑战在于PNC样品的复杂性质，这些属性具有散布在整个文本中的许多属性。关于PNCS的注释详细信息的复杂性限制了数据的可用性，从而使文档级别级别的关系提取技术不切实际，这是由于综合命名实体的挑战跨度跨度。为了解决这个问题，我们为此任务介绍了一种新的基准和评估技术，并以零拍的方式探索了不同的提示策略。我们还结合了提高性能的自我一致性。我们的发现表明，即使是先进的LLMS陷入困境，也可以从文章中提取所有样本。最后，我们分析了此过程中遇到的错误，将它们归类为三个主要挑战，并讨论了未来研究的潜在策略以克服它们。
<全国读书推广日>基地领导朗读
2023 年 3 月 7 日 作者：参谋军士Braden Anderson 第 374 空运联队公共事务 在全国阅读推广日之际，第 374 空运联队的指挥官和其他管理人员最近为横田空军基地的儿童保育设施 Yume 儿童发展中心揭幕。孩子们。 这个周年纪念日是由国家教育协会于1998年设立的，是一个向孩子们传达阅读乐趣的日子。之所以选择3月2日，是因为这是图画书作者苏斯博士的生日。 横田图书馆一直参与国防部福利服务管理局的暑期阅读计划，该计划旨在鼓励年轻人在暑假期间养成阅读的习惯。允许日本员工使用图书馆。
从全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症最为流行的形式，比前列腺癌和乳腺癌杀死更多的人。结构磁共振成像（SMRI）广泛用于分析进行性脑部加重及其在区分AD方面的临床实用性。即使尚不存在有效治愈，早期发现对于减轻症状恶化的速度也是至关重要的。因此，本工作的目的是提出端到端3D卷积长的短期记忆（ConvlSTM）的基于全分辨率全分辨率全脑SMRI扫描的AD的框架。提出的框架应用于属于OASIS和ADNI数据库的427个全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描，以提供较少的数据集特定于方法。的结果表明，我们的框架在区分AD的框架与认知上的Normal（CN）患者方面表现良好，达到86％的分类精度，敏感性为96％，F1评分为88％，AUC为88％，AUC的AUC为93％。测试是在可扩展的GPU云服务上进行的，并可以公开使用以保证可重复性。由于所提出的框架在没有AD的领域特定知识以及计算成本的过程（例如分割）的情况下表现良好，因此可以使用全脑SMRI扫描作为输入数据将其应用于其他精神疾病。索引术语 - Alzheimer病，深度学习，诊断，端到端方法，可扩展的GPU云，结构磁共振成像，3D卷积长的短期记忆
人工智能在香港儿童骨龄评估中的验证
摘要 简介：我们试图评估人工智能 (AI) 自动化骨龄分析软件 BoneXpert 3.0 在确定香港儿童骨龄方面的准确性。方法：纳入了 2019 年 1 月至 12 月在香港一家三级转诊中心用于骨龄评估的所有左手和腕部 X 光片。我们将两名经验丰富的儿科放射科医生评估的这些 X 光片的骨龄与使用 Greulich 和 Pyle 方法的 BoneXpert 分析进行比较。还进行了基于性别的骨龄比较。评估包括计算 Spearman 相关性 (r)、判定系数 (R 2) 和准确度（均方根误差）。通过 Bland-Altman 分析评估手动和人工智能生成的评估之间的一致性。结果：共分析了 99 张骨龄 X 光片。平均实际年龄为 9.8 岁（标准差 [SD] = 3.9 岁）。人工和人工智能分析显示出很强的相关性（r = 0.98，R 2 = 0.97；p < 0.001）。Bland-Altman 分析显示平均差异为 -0.08 岁（SD = 0.73 岁），一致性界限在 1.35 和 -1.51 岁之间。按性别分层后，视觉和人工智能生成的骨龄评估之间的相关性仍然很强（r = 0.98，R 2 = 0.97；p < 0.001）。人工智能骨龄分析的准确率为所有研究 0.74 岁，女性 0.79 岁，男性 0.65 岁。结论：BoneXpert 在当地儿科人群的骨龄评估中可靠且准确。