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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。
无监督的1-2视图适应凝视估计
目光的估计已成为最近研究日益兴趣的主题。大多数当前方法都依赖于单视面图像作为输入。然而，这些副本很难处理较大的头部角度，从而导致估计的准确性。要解决此问题，添加二视摄像头可以帮助更好地捕获眼睛的外观。但是，现有的多视图方法具有两个限制。1）他们需要培训的多视图注释，这很昂贵。2）更重要的是，在测试过程中，必须知道多个相机的确切位置并与训练中使用的相匹配，这限制了应用程序场景。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的1视图 - 2视图（1-2视图）适应解决方案，在本文中，无监督的1-2视图适应框架 - 用于注视估计的工作（UVagaze）。我们的方法适应了一个传统的单视凝视估计器，以灵活地放置了双摄像头。在这里，“灵活”意味着我们将双摄像头放在任意位置，而不论训练数据如何，而不知道它们的外部参数。具体来说，乌瓦加兹（Uvagaze）建立了双视图相互监督适应策略，它利用了两种观点之间的凝视方向的内在一致性。以这种方式，我们的方法不仅可以从常见的单视图预训练中受益，而且还可以实现更高级的双视凝视估计。实验结果表明，单视图估计量适用于双重视图，可以获得更高的效果，尤其是在跨数据集设置中，取代率提高了47.0％。项目页面：https：//github.com/ mickeyllg/uvagaze。
双纳米
“当第一个人拿棍子打倒香蕉时，第二个人立刻就想出了如何借助这根棍子把香蕉拿走。所有真正的新技术都是双重用途的，”Rusnano 董事会主席顾问 Vasily Grudev 开玩笑说。对于高科技公司来说，军方是理想的客户。他们拥有稳定的、通常是大量的资金；他们比平民消费者更有可能需要最好的，而不是最便宜的。从这个意义上说，俄罗斯国防部仅2013年就公布了2.1万亿美元的预算。rub.，令人愉快的“也不例外。”有趣的是，世界各地的军事界对纳米技术的兴趣与日俱增。冷战后的太空竞赛化为泡影，许多有前途的武器因其破坏力而被禁止，而所谓常规武器的总体轮廓自第二次世界大战以来并没有发生根本性的变化——所有这些同样的坦克、飞机、舰艇……就连美国在“常规”武器领域也走上了现代化改进的道路，不断增加战斗力并提高现有装备的战术和技术特性。简而言之，军备竞赛已转向拯救士兵的生命。要做到这一点，就必须让他在战场上停留的时间更短，更安全。因此，无人驾驶车辆、工兵机器人、侦察机器人、减轻和强化装甲的项目蓬勃发展……换句话说，电子和材料科学是纳米技术影响尤其巨大的行业。例如，很明显，寻找新合金不会带来复合材料实验或晶格水平变化所承诺的突破性结果。如今，陶瓷装甲已成功与金属装甲展开竞争。这个市场上有前途的俄罗斯企业是来自新西伯利亚的 NE-VZ-Ceramics 公司。它由 Rusnano 和 NEVZ-Soyuz 控股公司于 2011 年创建。生产装甲陶瓷，用于防弹衣和装备防护。产品已通过俄罗斯及国外测试。其明显的优点是重量轻、防护性能高，但也有“侧面”的优点。陶瓷更难被雷达探测到，并且不太容易被寻的弹药探测到。这为其在
双糖尿病
本评论探讨了双糖尿病的病理生理学，临床意义和管理。肥胖，久坐的生活方式和遗传易感性的越来越多的患病率模糊了1型和2型糖尿病之间的差异，从而导致诊断性和治疗性挑战。双糖尿病均表现出两种糖尿病类型的重叠症状，因此准确的诊断至关重要。生物标志物，例如C肽水平，自身抗体测试和胰岛素抵抗标记，有助于将双糖尿病与经典糖尿病亚型区分开。早期干预是必要的，因为这种病的微血管和大血管后果的风险升高，例如视网膜病变，肾病和心血管疾病。有效管理整合了药理学和生活方式的方法。二甲双胍，葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）抑制剂，胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂和胰岛素治疗调整所有促进血糖控制和代谢结果。此外，结构化运动，饮食修饰和体重管理对于降低胰岛素抵抗和保留β细胞活性至关重要。精密医学，人工智能（AI）驱动的医疗保健和连续葡萄糖监测（CGM）的潜力为个性化治疗策略提供了有希望的进步。未来的研究应集中于有针对性的免疫疗法，基因分析和精致的临床指南，以改善早期检测和个性化治疗，并具有长期结局。审查强调需要采用多学科方法来管理双重糖尿病，确保早期诊断，优化治疗和改善代谢健康以减轻长期并发症。
使用双...
伊朗Semnan University电气和计算机工程学院电气工程系。b卫生信息管理和技术系，伊朗喀山喀山医学科学学院，伊朗喀山。C喀山医学大学伊朗喀山喀山医学大学的健康信息管理研究中心。D研究所Digihealth，Neu-ULM应用科学大学，德国Neu-Ulm。orcid ID：A。M. Nickfarjam https://orcid.org/0000-0000-0003-3782-3038摘要。我们提出了用于分割和分类脑肿瘤的U-NET体系结构的修改版本，从而引入了向下采样和向上采样之间的另一个输出。我们建议的体系结构利用了两个输出，在分割输出旁边添加了分类输出。中心想法是在应用U-NET的上采样操作之前使用完全连接的图层对每个图像进行分类。这是通过利用在下采样过程中提取的功能并将其与完全连接的层相结合的分类来实现的。之后，通过U-NET的上采样过程生成分段图像。初始测试对骰子系数，准确性和敏感性分别为80.83％，99.34％和77.39％的可比模型显示了竞争性结果。这些测试是在2005年至2010年的中国广州Nanfang医院，中国广州Nanfang医院和中国天津医科大学的综合医院的数据集上进行的，其中包含3064个脑肿瘤的MRI图像。