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![脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]](/simg/e\ed84b96aad803d3e75d8a89d76003432993d3074.webp)
脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]
摘要背景：脊柱裂 (SBA) 是一种出生缺陷，与发育中的胎儿大脑的严重解剖变化有关。脑磁共振成像 (MRI) 图谱是研究脑解剖神经病理学的常用工具，但之前的胎儿大脑 MRI 图谱主要关注正常的胎儿大脑。我们的目标是开发一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。方法：我们开发了一种半自动计算方法来计算第一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。我们使用了 90 个患有 SBA 的胎儿的 MRI，胎龄从 21 到 35 周不等。所有检查都获得了各向同性和无运动的 3D 重建 MRI。我们提出了一种在患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 中注释解剖标志的协议，目的是使异常胎儿大脑 MRI 的空间对齐更加稳健。此外，我们提出了一种基于解剖标志的加权广义 Procrustes 方法来初始化图谱。所提出的加权广义 Procrustes 可以处理时间正则化和缺失注释。初始化后，使用基于图像强度和解剖标志的非线性图像配准迭代细化图谱。使用半自动方法将我们的胎儿大脑图谱划分为八种组织类型：白质、脑室系统、小脑、轴外脑脊液、皮质灰质、深层灰质、脑干和胼胝体。结果：评分者内变异性分析表明这七个解剖标志足够可靠。我们发现，所提出的图谱在自动分割患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 方面优于正常的胎儿大脑图谱。结论：我们公开了一个时空胎儿大脑
1-1 NATO 未分类 可发布用于互联网传输...
注 1：鼓励各国派出由两 (2) 名受过训练的狙击手组成的完整团队，但个人狙击手也有资格参加。鼓励所有学员携带自己的武器以及所有配件、设备和弹药（每名学生 3000 发子弹），以便获得训练的全部价值（边打边练）。训练平台可以支持使用从 .223 到 .338 WinMag 的武器系统。培训师被授权使用栓动式步枪，但鼓励他们携带半自动武器系统。学员必须遵循适当的程序，并与希腊大使馆做出所有必要的安排，以便及时运送自己的武器。NMIOTC 可以根据要求支持将武器系统和弹药从机场运送到 NMIOTC 场所。
TNO 白皮书 网络领域的对抗性人工智能
除了民用应用外，人工智能在安全领域也具有巨大潜力，因为该领域的很大一部分活动都依赖于基于正确信息做出的决策（Swillens，2022 年）。因此，人工智能系统是国防部门应用的一个相关选择。例如，人工智能目前已经在信息收集以及驾驶无人机等自动驾驶和半自动驾驶车辆方面发挥着重要作用（Xue、Yuan、Wu、Zhang & Liu，2020 年；Araya & King，2022 年）。然而，在大规模部署这些人工智能系统之前，必须正确分析它们抵御外部威胁的能力。TNO 通过研究人工智能系统稳健性的最新进展做出了贡献。本文总结了该研究的结论。
WiSENT 2 - FFG 弗伦斯堡
根据客户的工程要求，WiSENT 2 AEV 可以配备不同类型的高性能推土铲，具有可变倾斜、切割和回转角度等各种功能。可调节的多臂挖掘机，伸展范围超过 9 米，每小时可移动超过 260 立方米的土壤，使用标准的 1.3 立方米铲斗，挖掘深度可达 4.4 米。装甲挖掘机采用液压快速连接系统，可半自动更换和连接各种替代工具，如压实机、抓斗、破碎机等。或不同形状/尺寸的铲斗，无需机组人员离开车辆，从而增强了恶劣城市环境场景中操作的安全性。
Brainlab-手册.pdf
简化手术文档 Buzz Digital OR 是新一代中央信息中心，可路由、显示、交互、传输、记录和增强视频、医学图像和软件内容。Brainlab 拥有支持性文档解决方案，可简化整个文档工作流程，并减少将视频或图像捕获从手术室手动传输到诊所的需要，这些视频或图像可保存并用于教学、患者和家属的跟踪以及 EMR、PACS 或 VNA 系统中的长期存储。Brainlab 还提供软件解决方案，使外科医生能够根据手术过程中产生的数据创建半自动手术报告，从而减少外科医生和临床工作人员在手术文档上花费的时间。
由阿尔茨海默氏病与瑞典淀粉样蛋白前体蛋白突变
摘要在本文中，我们解决了回答用户自然语言提出的复杂问题的问题。由于传统信息检索系统不适合复杂问题，因此这些问题通常在知识库（例如Wikidata或dbpe-dia）上运行。我们提出了一种半自动方法，将自然语言问题转换为可以在知识库中轻松处理的SPARQL查询。该方法应用了分类技术，将自然语言问题与一组预先固定模板的正确查询模板相关联。我们方法的性质是半自动的，因为查询模板是由人类评估者手动编写的，他们是知识库的专家，而分类和查询处理步骤是完全自动的。我们在大规模CSQA数据集上进行了提问的实验证实了我们方法的有效性。
自动驾驶人机混合智能研究综述
摘要：随着人工智能的不断发展，自动驾驶已成为一个热门的研究领域。人工智能使自动驾驶系统能够做出判断，这使得自动驾驶研究进入了一个蓬勃发展的时期。然而，由于人工智能的缺陷，实现通用智能并不容易，这也限制了自动驾驶的研究。在本文中，我们总结了现有的自动驾驶架构并进行了分类。然后，我们将人机混合智能（H-AI）的概念引入到半自动驾驶系统中。为了更好地利用H-AI，我们提出了一种基于它的理论架构。根据我们的架构，我们对可能的技术进行了分类和概述，并说明了H-AI的改进，这为未来的发展提供了新的视角。最后，我们确定了几个开放的研究挑战，以吸引研究人员在该研究领域提出可靠的解决方案。
职位空缺通知编号 HCSL/HR/RECTT/PERMA/2024/5，日期为 2025 年 1 月 7 日
必需条件：获得资格后，至少有两年在 造船/船舶修理公司，或 工程公司，或 政府或半政府工程公司/国防机构操作弯管机的经验 期望：a) 熟悉 CNC 或半自动弯管机的操作。b) 熟悉弯管机的液压系统/电气图纸。c) 熟悉弯管图纸的研究。d) 具备良好的沟通技巧和印地语/孟加拉语工作知识。职位要求：执行弯管的所有功能，确保按分配的轮班操作中的安全、质量和生产力。弯曲管道时不得出现任何弯曲（在压力下塌陷），并且尽可能减少卷边和压扁。使用适当的测量和检查设备检查弯曲部件是否符合图纸规格和公差。识别、正确标记和去除不合格材料，监控
引用/参考：Gülay, E. & İçer, S. (2020)。评估肺炎患者和健康个体的肺大小。欧洲科学技术协会
近年来，医学图像分割研究和对这一问题的需求正在迅速增加。医学图像中待诊断区域的半自动或全自动分割为医生的诊断提供了重要的便利。特别是在一些缺乏医生的国家，将提供全自动分割方法，以在没有医生的情况下协助治疗。在本研究中，研究了肺炎患者和健康个体的肺部X射线图像。X射线图像具有优势，因为它们比其他成像方法更便宜且更容易解释。X射线图像是从现成的数据集中获取的，图像集由5岁以下儿童的胸部X射线图像组成。从收到的数据集中研究了总共15个人（5名健康人，5名肺炎（病毒）患者，5名肺炎（细菌）患者）。MATLAB程序用于肺部区域分割。为了进行分割，首先将图像放入MATLAB后缩小到合适的尺寸。然后，通过增加图像的对比度，使用适当的滤波器设计进行滤波和阈值处理。使用图像分割工具进行阈值处理。与其他研究不同，使用主动轮廓法进行肺分割。主动轮廓操作通过在肺边界内外绘制倾斜来实现能量最小化，迭代持续到达到平衡，从而确定肺边界。在主动轮廓程序之后，应用形态学程序，去除肺部区域并计算面积。结果，使用主动轮廓模型和图像处理程序进行半自动分割。患者和健康个体的肺部大小之间存在显着差异。旨在开发一种全自动分割算法，该算法可在未来推广到每个患者。关键词：胸部X光（CXR），肺炎，MATLAB，分割，主动轮廓模型（ACM）
实现 AI 和 ML 运营的关键
机器学习 (ML) 模型本质上很脆弱，部署后它们都会以不同的速度和不同的原因衰减。因此，所有 ML 模型都需要运营和维护 (O&M)，这需要基础设施、人员和工具来确保生产级 ML 模型在运营环境中尽可能地发挥最佳性能。机器学习运营 (MLOps) 是成功实现 AI 的基础。目前大多数 MLOps 平台都专注于 AutoML，非常适合模型开发和训练、打包、测试/验证和部署。然而，很少有 MLOps 平台设计用于处理动态 DOD 和 IC 传感器数据，这还需要能够在严酷的环境中监控模型性能，并在检测到模型衰减时触发半自动或自动再训练。