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科视Christie 激光荧光技术概述
答：激光荧光投影仪通常简称为“激光投影仪”，但激光投影仪还有另一种平台，通常称为 RGB 激光，其处理光线的方式截然不同，但都为最终用户提供了多种好处。激光荧光是一种固态无灯投影照明平台，与基于灯的投影技术相比，其使用寿命更长。1DLP® 技术 1DLP® 投影仪使用蓝色激光二极管作为主要光源，以产生三原色 - 红、蓝、绿 - 激光二极管发出的蓝光照射到涂有荧光化合物的旋转轮上，发出黄光。使用二向色滤光片分离黄光以产生红光和绿光，而蓝光成分则直接穿过荧光轮的透明扩散段。红、绿、蓝三色传递到 DLP® 芯片的成像表面，然后 DLP® 芯片将光线通过镜头发送到投影屏幕上。 3LCD 技术 3LCD 投影仪使用白色激光二极管作为主要光源，使用二向色滤光片分离每种颜色来产生三原色，然后使单独的红、绿和蓝光穿过三个透射式 LCD 成像面板，之后光重新组合以通过镜头在投影表面上创建图像。
视图中的程序卡集合 - dircam
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视图中的模型，版本死亡002 ∗
基于这些原始数据变量，视图还通过应用数据转换（例如时间和空间滞后，填充丢失数据的弹药）以及其他常见的数据处理技术来构建一组其他变量。一起，通知各种视图模型的原始和处理的数据变量被称为功能，这些功能将基于功能集分组为基于功能集；它们与他们得出的数据提供商相关的总体主题，以优化性能。表1和表2中的Prio-Grid级别列出了该国级别的概述。输入变量和转换的完整列表可以在视图中找到存储库，有关国家 /地区级别，请参见CM_QUERYSETS，有关PRIO-GRID级别，请参见PGM_QUERYSETS。有关转换的更多详细信息，请在视图转换库中咨询源代码。
HBA1C用于诊断前糖尿病前HBA1C用于诊断前糖尿病前
糖尿病前期的生活方式改变不仅可以将糖尿病的发展延迟≥10年，而且如果没有糖尿病家族史，它也可以防止这种疾病的发展。因此，糖尿病前阶段的诊断是本研究的主要目的。所有91个学科（医学院的工作人员）都参加了本研究。对照组包括38名年龄35-50岁的受试者。由同一年龄组的总共53个前观察（n = 32）和未知的糖尿病患者（n = 21）组成的测试组。生化参数，例如禁食血糖水平，血清胰岛素水平，糖化血红蛋白（HBA1C）水平和完整的脂质谱。与对照组相比，糖尿病和糖尿病组的HBA1C值显着增加（p <0.001）。在糖尿病前和糖尿病患者中发现了HbA1c与血清胰岛素，总胆固醇，TG和LDL-胆固醇的正相关。然而，HDL-胆固醇在糖尿病前期（R = -0.15）和糖尿病组（-0.09）中显示出负共同关系。因此，HBA1C是筛查糖尿病前期疾病的重要诊断工具。
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。
《AI哲学地图》【总览上篇】哲学对人工智能的15点批判
（关键词） * 出现的一切都是现象学的问题领域；意识的叠加 * 解释学方法与动力系统非常相似 * 瓦雷拉在他的论文中特别谈到了胡塞尔的时间理论，这与循环网络颇有关联 * 德雷福斯对人工智能的批判非常著名，他借鉴了胡塞尔的现象学分析，指出人工智能的主要弱点是没有程序使用“期望” * 可以说，胡塞尔在纯逻辑的基础上创造了人工智能的大部分思想 * 甚至明斯基的框架理论也是胡塞尔很早就提出的，胡塞尔本人也已经意识到了它的局限性 * 现象学越来越深入地渗透到日常世界，与世界建立更紧密的关系，创造一种与世界同步的关系 * 如果你从感觉运动的最底层开始，换句话说，它就变得和现象学所想的一样了 * 威廉·詹姆斯的理论非常像一个动力系统* 主动推理是试图将世界重塑为你想要的样子的行为。 * 当预测错误发生时，为了将错误最小化，自上而下的预测和自下而上的错误信号会反复相互作用，从而改变信念（内部状态）。 * 动态系统是确定性的，但通过在其中引入概率，可以将力量融入思维过程。 * 系统不是通过因果关系创建的，而是通过中介创建的。 * 与其通过逻辑连接事物，不如以稍微更灵活的形式创建人工智能。 * Tanabe 将中介定义为“通过切割连接”。 * 较高层与意识相关的部分处于缓慢的规模，而较低层的运动模式等则是快速的模式。 * 记忆是在很长一段时间内沉积的。 * 意识诞生于失去。 * 重新发现和同情哲学，而不是援引它，是工程与哲学并驾齐驱的研究风格之一。
CRISPR-CAS9筛查：一种进步药物发现的有力方法...
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