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病例报告：一名 51 岁的糖尿病患者，患有原发性双侧大结节性肾上腺增生和原发性甲状旁腺功能亢进
一名 51 岁女性患者，患有糖尿病和高血压，血糖和血压控制不佳，意外发现有多发性大肾上腺结节，皮质醇分泌过多，促肾上腺皮质激素抑制。皮质醇水平对低剂量和高剂量地塞米松测试均无反应，导致诊断为原发性双侧大结节性肾上腺增生。同时，血钙和甲状旁腺激素水平升高，以及 99mTc-甲氧基异丁基异腈 (99mTc-MIBI) 成像显示右下甲状旁腺中 99mTc-MIBI 摄取增加，提示可能存在原发性甲状旁腺功能亢进症。鉴于原发性双侧大结节性肾上腺增生和原发性甲状旁腺功能亢进症罕见的临床共存，本病例进行了介绍。
肿瘤淋巴瘤激酶重排 - 阳性肺腺癌，具有散射的双侧乳房转移：病例报告
肺癌通常转移到淋巴结，大脑，肝脏，骨骼和肺部。肺癌的乳腺转移并不常见。 在先前关于肺癌引起的乳腺转移的报道中，与原发性乳腺癌的分化或其他器官的转移具有挑战性[6-8]。 在恶性乳腺肿瘤中，转移性乳腺肿瘤的发生率很低。 同样，乳外恶性肿瘤的乳房转移很少见，乳腺癌的主要转移部位被认为是恶性黑色素瘤（29.8％），肺癌（16.4％），妇科癌（12.7％）（12.7％）或肠道肿瘤（9.9％）[9.9％] [9] [9]。 以前关于肺癌乳腺转移的大多数报道都是关于单侧发生的孤立转移性肿瘤[10]；因此，散落的双侧乳腺转移酶的情况很少见。肺癌的乳腺转移并不常见。在先前关于肺癌引起的乳腺转移的报道中，与原发性乳腺癌的分化或其他器官的转移具有挑战性[6-8]。在恶性乳腺肿瘤中，转移性乳腺肿瘤的发生率很低。同样，乳外恶性肿瘤的乳房转移很少见，乳腺癌的主要转移部位被认为是恶性黑色素瘤（29.8％），肺癌（16.4％），妇科癌（12.7％）（12.7％）或肠道肿瘤（9.9％）[9.9％] [9] [9]。以前关于肺癌乳腺转移的大多数报道都是关于单侧发生的孤立转移性肿瘤[10]；因此，散落的双侧乳腺转移酶的情况很少见。
世界优先的离网7.3kW太阳能在双侧硬遮阳篷
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从振动镜和多光子纠缠产生的双侧光子发射
量子自旋液体是量子物质的外来阶段，尤其与许多现代冷凝物质系统有关。dirac自旋液体（DSL）是一类无间隙的自旋液体，它们没有准粒子描述，并有可能在2 d晶格上的各种自旋1/2磁系统中实现。尤其是，在低能量下，（2 + 1）d量子型动力动力学在低能量上描述了平方晶格旋转1 /2磁体中的DSL，N f = 4 f = 4个无质量的dirac fermions的风格，最少耦合到出现的u（1）球场。存在相关的，对称性允许的单极扰动使得正方形晶格上的DSL本质上不稳定。我们认为，DSL描述了熟悉的Neel相（或价键固体（VBS）相）内的稳定连续相变。换句话说，DSL是物质单阶段内的“不必要”量子关键点。我们的结果提供了方形晶格DSL的新型视图，即临界旋转液体可以存在于Neel或VBS状态本身内，并且不需要离开这些常规状态。
Benjamin L. Ochoa -UCSD CSE 计算机视觉简介I CSE 152A讲座1 LIFT3D：将任何2D视觉模型的零射击到3D Nadia Heninger -UCSD CSE 立体声（第2部分） Jishen Zhao -UCSD CSE 逆渲染的时空双侧梯度过滤 神经体系结构CSE 252D：高级计算机视觉 图像过滤 浮雕歧义 光度图像形成 未校准的立体声和特征提取
教学加利福尼亚大学圣地亚哥大学本科课程CSE 8B编程和计算问题解决简介II，2020，2021，2021，2022（春季和秋季），2023，2023，2025 CSE 11编程和计算问题解决简介解决简介：解决速度：加速速度，2024（Spring and Fall），2024（Spring and Fall）CSE 15L软件工具和技术分析，春季和2019年，2019年（冬季），2019年（冬季），2019年，冬季（冬季），企业，2019年冬季cers和2019 of Algorithms , 2018 CSE 152 Introduction to Computer Vision , 2015, 2016, 2017, 2018 CSE 152A Introduction to Computer Vision I (broad introduction), 2021, 2024 CSE 166 Image Processing , 2016, 2017, 2019, 2020 (spring and fall), 2022, 2023 (winter and fall) CSE 167 Computer Graphics , 2018, 2020 Graduate Courses CSE 252A Computer Vision I (comprehensive简介），2014，2015，2015，2016，2019，2021，2022，2023，2023，2025 CSE 252B计算机愿景II（成像几何），2014，2014，2015，2016，2017，2018，2019，2019，2021，2021，2021，2022，2022，2023，2023，2023，2024 CSE 252C选择了视觉和学习的主题291），2021（作为CSE 291），2022，2023，2024
双侧导管导向急性的溶栓议程2025 ACS癌症会议
Q&A 15 min 9:30 - 10:15 AM Rapid Fire Poster Session Moderator: Bruce Brenner, MD, FACS, Staten Island, NY 5 minutes Spatial Analysis of Melanoma Mortality in Relation to Provider Distribution Across U.S. Health Service Areas 5 minutes Eli Kasheri, BS, Miami, FL Re-envisioning Cancer Survivorship – Introducing Comprehensive Cancer Care & Survivorship Medicine 5 minutes Regina Jacob, MSCE, MD, New Hyde Park, NY Excellence in Compliance with Standard 5.8 Lung Nodes- Implementing a QI Project to Improve Patient Care and Outcomes 5 minutes Isabel Emmerick, MPH, PhD, Worcester, MA Iterative Process for Improving Compliance with Synoptic Operative Reports in a Large Healthcare System 5 minutes Mary Brandt, MD, Milwaukee, WI The Lived Experiences of Family Cancer Caregivers: The Impact of支持服务5分钟5分钟，艾米·霍尔特（Amy Halter），宾夕法尼亚州印第安纳州印第安纳州的博士
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
Achalasia与双侧肺炎和败血症
摘要。achalasia是一种罕见的食管运动障碍，主要由症状的基本三合会表现出来：吞咽困难，反流和外部疼痛。患者经常忽略多年的症状，或者因症状类似的重叠疾病而接受治疗，例如GERD，胃炎或各种肺部疾病，从哮喘到阻塞性肺部疾病。常见的并发症是导致肺炎的弹性，这些患者通常会从肺病学家转到胃肠病学家寻找诊断和治愈。这项研究表明，患者接受了严重的，巨质，巨型雌性和食管胸膜尾声的严重并发症。案例研究强调了多学科方法的重要性，选择正确的治疗方法以及对情况的客观评估，而当我们决定一种选择时，而另一种选择则是唯一可持续的选择。在这种情况下，这是一种复杂的重症监护方法。
逆渲染的时空双侧梯度过滤
- 选项1：选择一个研究主题和实施 - 选项2：选择现有纸张并以某种方式扩展 - 选项3：改进针对纸张实施的现有代码 - 指定组的截止日期：第1周 - 指定主题的截止日期：第3周 - 提交到期：第10周 - 第10周 - 高质量报告 - 典型会议格式
用于双侧膝关节屈曲监测的可穿戴环路传感器
摘要：我们之前曾报道过可穿戴环路传感器，它能够精确监测膝关节屈曲，与现有技术相比具有独特的优势。然而，迄今为止的验证仅限于单腿配置、离散屈曲角度和体外（基于幻影）实验。在这项工作中，我们向前迈出了重要一步，探索以连续方式在体内监测膝关节屈曲角度。本文提供了双侧传感器操作的理论框架，并报告了之前未曾报道过的可穿戴环路传感器的详细误差分析。这包括校准曲线的平坦度，这限制了小角度（例如在行走过程中）的分辨率，以及在高角速度（例如在跑步过程中）下存在运动电动势 (EMF) 噪声。还介绍了一种用于制造柔性和机械坚固环路的新型方法。电磁模拟和基于幻影的实验研究优化了设置并评估了可行性。然后对进行三项活动（步行、快走和跑步）的人类受试者进行概念验证体内验证，每项活动持续 30 秒，重复三次。结果表明，在大多数情况下，均方根误差 (RMSE) 小于 3 ◦。