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随着人工智能（AI）在过去十年中取得了长足进步，基于机器学习（ML）的医疗设备在医疗保健领域的应用越来越广泛。
简介 人工智能 (AI) 一词由约翰·麦卡锡于 1956 年在一次夏季研究项目 1 会议上提出，其广义定义为计算机程序执行通常需要人类智能的广泛任务（例如推理和学习）的能力。随着人工智能应用的广泛采用，它已分支为其他子集（如图 1 所示），但人工智能机器学习和深度学习等术语经常互换使用。机器学习是人工智能的一个子集，它可以从随时间推移提供的数据中学习，以便在提供测试数据集时进行预测。人工智能的子集深度学习 (DL) 实现了称为神经网络的复杂算法，这些算法的模型类似于人脑中的神经元 2 ，并广泛应用于语音识别、计算机视觉、药物发现和基因组学 3 。随着使用更全面、更包容和更异构的数据 4 训练模型，这些模型的稳健性会变得更好。机器学习是人工智能的一个子集，已广泛应用于医学研究，以从每天医疗保健产生的大量数据中识别有价值的临床见解 5 。医疗器械中 ML 模型的实施有所增加 6 。在美国，标记为医疗器械的设备必须获得食品药品管理局 (FDA) 的批准。FDA 通过 3 种监管途径之一对医疗器械进行监管和批准，即 510(k) 许可 7 、De Novo 审查 8 或上市前批准 (PMA) 9 ，如表 1 所示。在本文中，我们介绍了美国 FDA 批准的支持 AI/ML 的医疗器械的最新最新情况。这是 FDA 于 2022 年 10 月 5 日更新名单后，第一篇分析支持 AI/ML 的医疗器械状态的文章，该名单包含 178 种在美国上市的新医疗器械 6 。
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备越来越多地被使用在 h 中
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备在医疗保健领域的应用也日益广泛。在本文中，我们对 FDA 批准的人工智能和机器学习 (AI/ML) 支持的医疗设备进行了全面分析，并对审批途径、审批时间表、监管类型、医学专业、决策类型、召回历史等进行了深入分析。我们发现自 2018 年以来，审批数量大幅增加，其中放射学专业在机器学习工具的应用中占据明显主导地位，这归因于来自常规临床数据的丰富数据。该研究还揭示了对 510(k) 审批途径的依赖，强调其以实质等效性为基础，并且经常绕过新的临床试验的需要。此外，它还指出，以儿科为重点的设备和试验代表性不足，表明该人群有机会扩展。此外，临床试验的地理限制（主要在美国境内）表明需要进行更具全球包容性的试验，以涵盖不同的患者人群。这项分析不仅描绘了 AI/ML 支持的医疗设备的当前格局，还指出了趋势、潜在差距以及未来探索、临床试验实践和监管方法的领域。
义隆电子股份有限公司章程
实收资本额时不在此限；另视公司营运需要及法令规定提列特别盈余公积，如尚有盈余并同期初未分配盈余，由董事会拟具盈余分配案，以发行新股方式为之时，应提请股东会决议后分派之。 本公司依公司法规定，授权董事会以三分之二以上董事之出席，及出席董事过半数之决议后，将应分派股息及红利或公司法第二百四十一条第一项规定之法定盈余公积及资本公积之全部或一部以发放现金之方式为之，并报告股东会。股利分派比例如下： 当年度拟分派盈余数额不得低于累积可分配盈余之百分之五十；现金股利，不得低于股利总额之百分之十。 员工酬劳发给股票或现金之对象，得包括符合一定条件之控制或从属公司员工。 第七章附则第三十条：本公司组织规程及办事细则另定之。 第三十一条：本章程未订事项，悉依公司法及其他法令规章办理。
306.pdf - 船舶结构委员会
概述了确定船体阻尼系数的全尺寸和模型试验方案。文献调查讨论了船舶振动阻尼的现有数据，并评估了过去使用的分析和实验技术。现有的船舶阻尼数据已被证明不足以做出可靠的振动预测。讨论了一种方案，用于通过实验分离与每种重要振动模式相关的阻尼系数，以及将总阻尼分解为单独的分量（结构、货物和流体动力学），并确定阻尼沿船体的分布。讨论了用于减少实验数据的激励装置和分析方法，以及对两艘船（一艘 74,000 吨级的大湖矿砂船和一艘 30,000 吨级的集装箱船）的具体应用。