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先进疗法的即时生产
英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 提出了一个专门用于医院治疗药物生产的新监管框架。1 该框架旨在为药品（包括 ATMP）的生产提供更大的灵活性。虽然这种灵活性可能会鼓励创新和开发新的 ATMP，但仅靠监管框架不足以使药品能够按需生产，更贴近患者。如果各利益相关者寻求协调的工作方式，这一愿景将更加彻底地实现，这将需要对其当前的运营进行一些调整。本文件重点介绍了三组利益相关者（医疗保健系统和医院工作人员（包括 NHS 信托、临床中心、委托小组）、公司和监管机构）可以采取的一些准备措施，从而补充 MHRA 的倡议。借鉴伦敦大学学院正在进行的一项学术研究项目 2，我们旨在为成功实施更大规模的即时诊断制造做出贡献。
“我根据《2000 年信息自由法》给您写信，要求国防部提供以下信息：1. 目前申领即时养老金 (IP) 的武装部队退伍军人总数2. 年龄在 65 岁以下申领即时养老金的退伍军人总数3. 每年从养老金中领取少于 20,000 英镑、少于 15,000 英镑、少于 10,000 英镑和少于 5,000 英镑的即时养老金的退伍军人总数4. 自 2010 年以来，按年份细分，已向国防部退伍军人团队寻求无家可归支持的武装部队退伍军人总数以及国防部在支持中发挥作用的退伍军人无家可归案例总数。如果信息超出第 12 节中的合规成本限制，请告知如何减少请求，同样，如果可以澄清请求中的任何内容，请随时与我联系。” 2022 年 3 月 31 日，您提供了以下澄清：
“我根据《2000 年信息自由法》给您写信，要求国防部提供以下信息：1. 目前申领即时养老金 (IP) 的武装部队退伍军人总数2. 年龄在 65 岁以下申领即时养老金的退伍军人总数3. 每年从养老金中领取少于 20,000 英镑、少于 15,000 英镑、少于 10,000 英镑和少于 5,000 英镑的即时养老金的退伍军人总数4. 自 2010 年以来，按年份细分，已向国防部退伍军人团队寻求无家可归支持的武装部队退伍军人总数以及国防部在支持中发挥作用的退伍军人无家可归案例总数。如果信息超出第 12 节中的合规成本限制，请告知如何减少请求，同样，如果可以澄清请求中的任何内容，请随时与我联系。” 2022 年 3 月 31 日，您提供了以下澄清：
通过 Meta 实现即时响应小样本物体检测器......
小样本物体检测（FSOD）旨在通过少量参考样本对新类别的物体进行识别和定位，是一项颇具挑战性的任务。先前的研究通常依赖于微调过程将其模型迁移到新类别，而很少考虑微调的缺陷，从而导致了许多应用缺陷。例如，这些方法由于微调次数过多而无法在情节多变的场景中令人满意，并且它们在低质量（如低样本和类别不完整）支持集上的性能严重下降。为此，本文提出了一种即时响应小样本物体检测器（IR-FSOD），它可以在没有微调过程的情况下准确直接地检测新类别的物体。为了实现目标，我们仔细分析了 FSOD 设置下 Faster R-CNN 框架中各个模块的缺陷，然后通过改进这些缺陷将其扩展到 IR-FSOD。具体来说，我们首先为框分类器和 RPN 模块提出了两种简单但有效的元策略，以实现具有即时响应的新类别对象检测。然后，我们在定位模块中引入了两个显式推理，以减轻其对基类别的过度拟合，包括显式定位分数和半显式框回归。大量实验表明，IR-FSOD 框架不仅实现了具有即时响应的少量对象检测，而且在各种 FSOD 设置下在准确率和召回率方面也达到了最先进的性能。
推荐引用 推荐引用 R, Huchegowda 和 C, Huchegowda (2021) “基于人工智能的尿路感染尿液试纸分析即时检测装置”，《马尼帕尔药学杂志》：第 7 卷：第 1 期，第 8 篇文章。网址：https://impressions.manipal.edu/mjps/vol7/iss1/8
结论试纸分析是一种 POCT 设备，用于尿液分析，用于诊断各种疾病，尿液中存在的一系列分析物由技术人员进行视觉分析。由于色盲或偏见等视觉问题，这可能会出现人为错误。人工智能 (AI) 可以解决这个问题，其中软件通过分析大量已知结果的训练数据来识别模式并自动确定准确的结果。进一步研究的主要目的是 (1) 扩展和改进模型以提高初步工作的准确性，(2) 通过有效地训练针对更大数据集的定制模型来减少检测错误，(3) 在服务器中部署相同的模型以方便访问，并同时远程服务多个子/客户端设备，以及 (4) 调整此预测过程以提高成本效益。这项研究将使医生和患者能够获得准确、快速、可靠的诊断结果，而不会出现任何人为偏见或错误。
人工智能即时诊断 MRI 可测量急性卒中随访中的中线移位
图 2：(a) 对应标志的目标解剖点的 T2 加权 POC-MRI 的概率密度函数 (即热图) 可视化。红色分布对应于地面真实位置 (基于人工注释)，绿色分布是基于人工智能的 MLS (MLS-AI) 对目标点的估计，黄色表示地面真实分布和估计分布的重叠。(b) 中风脑 MLS 的 MLS-AI 估计以图形方式叠加在 POC-MRI T2 加权图像中的解剖体积上。
即时注释；药物化学
AMP腺苷单磷酸HBD氢键供体6-APA 6-氨基酸氨基酸HPLC高性能液体液体液体ATP ATP三磷酸腺苷色谱cns中枢神经系统IND研究对dagycyl-dycyl-applicatition dna dna dna dna dna deoxybibonuciity ipoxyl ipoxyl i oxylir ipoxyl imoxyl troffsyl trofffriffiend inosivir triffsixy dmshthe dmetherty dmeththe dmeththe dmeththents dmeththents posphide磷酸盐涂鸦磷酸化。静脉内EGF表皮生长因子MAOI单胺氧化酶抑制剂EGF-R表皮生长因子mRNA Messenger RNA受体NDA新药物施用EP酶结合的产物NMR核磁共振与酶 - 基层酶（酶）酶 - 基层酶（复杂）pip2 pip2 pip2 PLC phospholipase C GCP good clinical practice QSAR quantitative structure-activity GDP guanosine diphosphate relationship GLP good laboratory practice RNA ribonucleic acid GMP good manufacturing practice rRNA ribosomal RNA GTP guanosine triphosphate SAR structure-activity relationship HBA hydrogen bond acceptor tRNA transport RNA
用于即时单次状态分类的神经网络
为了部署基于神经网络的状态分类，我们使用了开源 PyTorch 库。21 该库面向计算机视觉和自然语言处理，包括实现深度神经网络的能力，并包含用于在图形处理单元 (GPU) 上进行数据处理的内置功能。GPU 集成使我们的管道足够快，可以执行即时数据分类，而无需将原始测量信号传输到硬盘驱动器。除其他优点外，它还允许实时监控读出分配保真度。由于神经网络的初始训练需要几分钟的时间，因此随后的网络权重重新训练需要几秒钟，并允许读出分配保真度返回到最佳值。更重要的是，本研究中使用的卷积神经网络可以设计和训练成能够适应某些实验参数漂移的方式。具体而言，我们提出了一种策略来消除由微波发电设备引起的局部相对相位漂移对读出分配保真度的影响。在我们的实验中，我们使用了电路量子电动力学平台的原始部分：耦合到读出腔的传输器。
使用长短期记忆人工神经网络 (LSTM) 进行经济即时预测
近年来，人工神经网络 (ANN) 已成为各个领域和学科取得众多进步的催化剂。然而，它们对经济的影响却相对微弱。一种类型的 ANN，即长短期记忆网络 (LSTM)，特别适合处理经济时间序列。在这里，该架构的性能和特性与动态因子模型 (DFM) 进行了比较评估，动态因子模型目前是经济即时预测领域的热门选择。在三个独立变量的即时预测中，LSTM 的结果优于 DFM；全球商品出口价值和数量以及全球服务出口。其他优势包括它们能够处理各种时间频率中的大量输入特征。缺点是无法将输入特征的贡献归因于模型输出，这是所有 ANN 的共同点。为了促进该方法的持续应用研究，避免需要任何深度学习库知识，使用 PyTorch 开发了一个配套的 Python 库：https://pypi.org/project/nowcast-lstm/。
Salcit technologies 开发了专利的 Swaasa™ AI 平台，这是一种即时诊断技术，用于评估用户的呼吸状况。该平台分析咳嗽信号并提供评估。平台使用专有的 ML 和 AI 算法
海得拉巴的 M/s Salcit Technologies pvt. Ltd. 开发了专利的 Swaasa™ AI 平台，这是一种即时诊断技术，用于评估用户的呼吸状况。该平台分析咳嗽信号，使用专有的 ML 和 AI 算法提供评估。该平台可识别潜在的呼吸状况（是/否）、模式（阻塞性、限制性、混合性或正常性）及其严重程度。它使用咳嗽分析作为风险评估的附加因素。根据咳嗽情况输入移动应用程序 kAs，将咳嗽声音和症状数据发送到 AI 平台 Swaasa 进行分析。该平台从移动或 Web 客户端接收输入，处理数据并返回预测和详细分析作为输出。
CD-0123（EU）即时散开2相喷雾
Pearlbond™702 EXP适合用于挤出和粉末应用中，其中以下功能对客户具有很高的价值：低粘度下的高速过程，并且在几分钟内，在出色的润湿性中，在几分钟内具有高粘结强度。它也可以与更多刚性树脂或反应性系统结合使用，以提高柔韧性和弹性行为（化合物）降低其TG。材料制备以达到最佳效果，建议的干燥条件在70ºC时为3小时，在热空气循环，真空或干燥空气烘干机中。挤出