辛辛那提——EW Scripps 公司 (NASDAQ: SSP) 已成立领导团队,指导加速推进公司的人工智能战略。Kerry Oslund 被任命为人工智能战略副总裁,Christina Hartman 被任命为新兴技术运营副总裁。这两个职位都是新上任的,都将向 Scripps 首席转型官 Laura Tomlin 汇报。新任新闻编辑室人工智能总监 Keith St. Peter 将领导新闻编辑室人工智能战略,并向 Hartman 汇报。“我们的目标是迅速而负责任地将我们的组织转变为一个灵活的环境,以促进各个层面的创新,激发收入增长、高效的工作流程和新产品开发,”Tomlin 说。“人工智能将在重塑我们的操作系统和公司文化方面发挥关键作用。” 详细了解:
人类胎盘从妊娠到妊娠5周。第一部分:我们对植入后形成性胎盘发育有何了解?J L James,A M Carter,L W Chamley,胎盘。33(5):327-34,2012 https://doi.org/10.1016/j.placenta.2012.01.020 fige1
o (C) 我明白,在成功完成硕士学位课程并在 NCOLCoE 和 SGM-A 担任讲师三年后,我才有资格竞争 CSL 或提名职位。在讲师要求的第 3 年期间入选 CSL 或提名名单通常会导致承担 CSM/提名职责的 PCORD/报告日期在满足第 3 年讲师要求之后。
人工神经网络(ANN)如今被广泛应用,对其性能提升的研究也在持续进行。ANN 的一个主要目标是具有较高的泛化性能,这可以通过验证来估计。集成有助于提高泛化性能,但如果训练数据集的大小有限,集成的验证通常在计算上成本很高。因此,本论文在交叉验证过程中引入了快捷集成,其中对多个验证输出取平均值以估计集成的泛化性能。为了评估该方法,使用两个不同的分类问题数据集,将快捷集成的验证性能与单个模型和实际集成的验证和测试性能进行了比较。结果表明,在验证过程中,快捷集成比单个模型能更好地估计集成的泛化性能,并且可以近似实际集成的验证性能。因此,快捷集成可以在交叉验证期间提供一种成本较低的集成验证方法。
气道分割对于肺部疾病研究很重要,但需要训练有素的专家花费大量时间。我们使用公开可用的软件来改进从人工智能 (AI) 工具获得的气道分割,并重新训练该工具以获得更好的性能。使用之前在丹麦肺癌筛查试验和 Erasmus-MC Sophia 数据集上训练过的 3D-Unet AI 工具从低剂量胸部计算机断层扫描中获得 15 个初始气道分割。在 3D Slicer 中手动校正分割。校正后的气道分割用于重新训练 3D-Unet。自动获取气道测量值,包括从分割中每代计数、气道长度和管腔直径。每次扫描校正分割需要 2 – 4 小时。与初始分割相比,手动校正的分割具有更多分支(p < 0.001)、更长的气道(p < 0.001)和更小的管腔直径(p = 0.004)。与初始分割相比,重新训练的 3D-Unets 的分割趋向于更多分支和更长的气道。从第 6 代开始,气道的变化最大。手动校正可显着改善分割,并且可能是一种有用且省时的方法,可以提高特定医院或研究数据集上的 AI 工具性能。
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研讨会发言人产品分析实验大楼里的基因改造研究与开发生物技术植物与微生物检测研发组转基因 第 1 代,2014 年 3 月 17 日 – 21 日 第 2 代,2014 年 3 月 24 日 – 28 日 2010 年 TAT 特性分析