XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分级方法
使用对比后 T1 加权图像结合基于云的 3D 卷积神经网络开发全自动胶质瘤分级流程
摘要：胶质瘤是最常见的脑肿瘤类型，其等级影响其治疗政策和预后。因此，人们已经研究了基于人工智能的肿瘤分级方法。然而，在大多数研究中，都进行了二维（2D）分析和手动肿瘤区域提取。此外，使用医学图像的深度学习研究在收集图像数据和准备硬件方面遇到困难，从而阻碍了其广泛使用。因此，我们开发了一个 3D 卷积神经网络 (3D CNN) 流水线，通过使用 NVIDIA 提供的预训练 Clara 分割模型和我们原始的分类模型，实现全自动胶质瘤分级系统。在该方法中，使用 Clara 分割模型提取脑肿瘤区域，并将使用该提取区域创建的感兴趣体积 (VOI) 分配给分级 3D CNN 并分类为 II、III 或 IV 级。通过使用 46 个区域进行评估，所有肿瘤的分级准确率为 91.3%，与使用多序列的方法相当。提出的流水线方案可以通过结合预训练的 3D CNN 和我们原来的 3D CNN 在单个序列中创建全自动胶质瘤分级流水线。
肿瘤异质性预测的块神经网络
准确的肿瘤分类对于选择有效治疗至关重要，但是当前方法有局限性。标准肿瘤分级基于细胞分化对TUMOR进行分类，不建议将其作为独立手术，因为某些差异良好的肿瘤可能是恶性的。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。 许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。 在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。 使用归一化熵估算肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。 我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。 表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。 测试数据的精度为67％）。 尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。测试数据的精度为67％）。尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。
使用人工智能的自动椰干分级系统
摘要 ：农业是印度最大的经济部门。椰子是所有产品中需求量最大的产品之一。干椰子、椰干是椰子油的主要来源。它自然含有 70% 的水分，干燥后水分含量约为 7% 可生产椰子油。椰干分级任务在农业行业中至关重要，因为市场对高品质椰干的需求很大。然而，人工分级椰干准确性较低、耗时且容易出错。自动分级系统不仅加快了处理时间，而且还最大限度地减少了错误。国内外市场对椰干的需求都很大。一般来说，在印度，椰干的质量检验是由人类专家进行的。椰干的手工分级既费时又不太准确。随着快速高精度人工智能和图像处理技术的出现，分级系统的自动化有望减少时间和劳动力成本，提高准确率。因此，本文提出了一种使用人工智能的自动有效椰干分级方法。在这个提议的系统中，使用人工智能和图像处理技术开发了用于分析椰干分级的软件。椰干的分级是根据椰干的大小、颜色、形状和硫含量进行的。自动椰干分级系统可帮助农民和消费者根据椰干的质量进行准确分级。
采购和供应链管理区域间培训课程
• IAEA，《安全领导与管理》，IAEA 安全标准系列第 GSR 第 2 部分，IAEA，维也纳 (2016)。 • IAEA，《设施与活动管理系统的应用》，IAEA 安全标准系列第 GS-G-3.1 号，IAEA，维也纳 (2006)。 • IAEA，《核设施管理系统》，IAEA 安全标准系列第 GS-G-3.5 号，IAEA，维也纳 (2009)。 • 国际原子能机构核能丛书第 NG-G-3.1 号修订版 1，“国家核电基础设施发展里程碑” • 国际原子能机构核能丛书第 NG-T-3.1 号，“启动核电计划：业主和营运者的责任” • 国际原子能机构核能丛书第 NG-T-3.2 号修订版 1，“国家核基础设施发展状况评估” • 国际原子能机构核能丛书 NP-T-3.21，“支持核设施运行和维护的采购工程和供应链导则”； • 国际原子能机构核能丛书 NP-T-3.26，“管理核工业中的假冒和欺诈物品”； • 国际原子能机构核能丛书 NG-T-3.4，“工业界参与支持国家核电计划”； • 国际原子能机构，《核电站项目管理》，核能系列 NG-T-1.6， • 国际原子能机构，《核电站建设项目管理：导则与经验》，NP-T-2.7， • 国际原子能机构 TECDOC No. 1740，“在设施与活动管理系统要求应用中使用分级方法”； • 国际原子能机构 TECDOC No. 1910，“核设施与活动的质量保证与质量控制”； • 国际原子能机构 TECDOC No. 2034，“用于核电站安全系统的商用级产品的适用性评估”。
特殊教育需求和残疾 (SEND) 政策
负责本特殊教育需求政策的日常执行，并协调为支持特殊教育需求的个别学生（包括有教育健康与健康计划的学生）而制定的具体规定 为同事提供专业指导，并与员工、家长和其他机构联络和合作，以确保有特殊教育需求的学生获得适当的支持和高质量的教学 就提供特殊教育需求支持和适应性教学方法的分级方法提供建议，以满足个别学生的需求 就学校授权预算和其他资源的部署提供建议，以有效满足学生的需求 成为外部机构（尤其是地方当局 (LA) 及其支持服务）的联络点，并与外部机构合作，确保提供适当的规定 与潜在的下一个教育提供者联络，确保学生及其父母了解选择，并计划顺利过渡 当学生转学到不同的学校或机构时，确保及时将有关学生的特殊教育需求及其规定的所有相关信息发送给适当的当局、学校或机构 与 SLT 联络人、校长和学校理事会合作，确保学校履行其职责根据《2010 年平等法案》中关于合理调整和准入安排的规定 确保学校保持所有有特殊教育需求和残疾学生记录的准确性和最新状态 与 SLT Link 一起，监控以确定是否有任何员工在 SEND 方面有特殊培训需求，并将其纳入学校的持续专业发展计划 与 SLT Link 一起，定期审查和评估学校提供的或可以获得的 SEND 支持的广度和影响，并与 LA 合作审查当地可用的规定并制定当地规定 准备和审查信息以纳入学校的 SEND 信息报告和本政策的任何更新 与校长、SLT Link 和教职员工一起，确定学校在校内和校外对 SEND 的识别模式
改进的有效网植物质量分级
排序。这不仅需要巨大的劳动力费用，而且还产生了各种质量的蔬菜，从而导致总体质量降低，否则可以占据优惠的市场价格。此外，以降低的成本获取和包装具有更高市场价值的蔬菜，这直接影响了总体销售价格，不适合大规模生产。与传统的手动检测，识别和分类技术相比，利用计算机愿景进行图像识别，检测和分类不仅可以提高效率，而且还可以提高准确性。目前，计算机视觉技术被广泛用于蔬菜和水果的分类，植物和作物害虫的鉴定以及不完整的片剂的识别，这些片剂可以迅速找到和识别检测中所需的特征；这实现了更有效和经济的提取。对评估农产品视觉质量的计算机视觉技术的探索是在生产的早期阶段进行的，从而产生了可观的结果。主要重点是检查谷物，干果，水果，鸡蛋和类似物品。这导致了值得称赞的结果。这还提供了新的想法和蔬菜图像识别方法的理论可行性。这可以节省人力和物质资源，从而降低人工成本，提高蔬菜分级的性能以及加快蔬菜分级的速度。近年来，随着图像识别领域的深度学习技术的重大突破，由VGGNET，GOGLENET，RESNET等代表的卷积神经网络模型不仅取得了重大成就（在广泛的计算机视觉挑战中取得了实现），而且还在众多的众多学者中实现了众多的众多学者，并在其他方面进行了分类和分类。因此，为了减少对蔬菜质量等级进行分类所需的人力，物质资源和成本，本文提出了一种基于深度学习的蔬菜质量分级方法，建立了蔬菜分级图像数据集，随后提出了改进的蔬菜质量级别的改进的有效网络模型（Ca-foricednet-CBAM）。