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人工智能对密苏里州经济指标的影响日益增大
人工智能相关职位的在线招聘广告为追踪企业采用这项技术提供了另一个视角。根据 Lightcast 的数据，从 2024 年 3 月到 8 月，密苏里州的企业发布了 5,632 条寻求人工智能技能的独特招聘广告。这占所有招聘信息的 1.5%，数量不多，低于美国平均水平（2.1%）。一年前，密苏里州的人工智能相关职位占总招聘信息的 0.8%。计算机和数学科学职位占密苏里州人工智能相关职位的 44%，主要针对软件开发人员和数据科学家。管理相关职位占 10%，其次是商业和金融运营专家（9%）和工程师（7%）。密苏里州的主要雇主包括华盛顿大学、密苏里大学、波音公司、万事达卡、Mercy Health 和 World Wide Technology。
在交付期间的困难，脑心室增大和第一集的认知障碍
背景。患有精神病（FEP）第一事件的患者在疾病发作时表现出临床，认知和结构性脑异常。心室增大。产科异常性与患精神病的风险增加有关，也与齿状障碍和大脑结构异常有关。分娩过程中的困难与较高的出生窒息风险有关，导致大脑结构异常，例如与认知障碍有关的心室肿瘤。方法。，我们使用磁共振成像检查了142名FEP患者和123名健康对照参与者之间心室大小的差异。产科并发症。我们研究了两组的产科困难对心室大小的影响以及脑室大小与认知障碍之间的可能关系。结果。与健康对照相比， FEP患者的第三心室大小明显更大。 第三脑室增大与诊断（患者的较高体积）有关，在分娩过程中遇到困难（在有困难的受试者中较高），并且在分娩过程中遇到困难的患者中最高。 言语记忆与第三脑室与脑比显着相结合。 结论。 因此，产科综合可能会通过大脑结构的变化来促进精神病的发展。FEP患者的第三心室大小明显更大。第三脑室增大与诊断（患者的较高体积）有关，在分娩过程中遇到困难（在有困难的受试者中较高），并且在分娩过程中遇到困难的患者中最高。言语记忆与第三脑室与脑比显着相结合。结论。因此，产科综合可能会通过大脑结构的变化来促进精神病的发展。我们的结果表明，在分娩过程中的困难可能是精神分裂症历史上描述的心室增大的重要贡献。
在社区样本中，自我报告的嗜睡与大脑和皮质体积增大以及缺血性隐性脑梗塞患病率降低有关
据观察，自我报告的嗜睡是许多睡眠障碍和健康状况（如痴呆和中风）的结果。然而，当白天嗜睡与睡眠障碍、睡眠不足或疾病无关时，它与大脑衰老和缺血性损伤标志之间的关联仍不清楚。本文表明，在调整大量混杂因素（如睡眠障碍和习惯性睡眠模式、心血管风险因素和抑郁症）后，自我报告的白天嗜睡程度越高，大脑和皮质灰质总体积越大，出现隐性脑梗塞的风险就越低。我们的研究结果挑战了这样一种观点，即白天嗜睡是大脑健康状况较差的标志，除非它能用其他病理或睡眠障碍来解释。
混合储能系统容量过大与能量损耗增大问题研究及基于低通滤波器的改进控制器设计
由电池和超级电容器 (SC) 组成的混合储能系统 (HESS) 是解决微电网中可再生能源 (RES) 带来的稳定性问题的有效方法。本文研究了低通滤波器 (LPF) 引起的两个储能设备 (ESD) 之间的能量交换，从而导致 HESS 的容量过大。此外，ESD 之间的能量交换会导致 HESS 更多的能量损失。基于对功率流的分析，本文提出了一种基于 LPF 控制器的改进控制器。功率方向控制策略消除了无益的功率流，以降低 HESS 的容量并提高往返能量效率。此外，SOC 控制策略机制平衡了 ESD 的期望充电状态 (SOC)，而不是依赖于 LPF。本文的案例研究表明，改进的 LPF 控制器将 HESS 的容量降低到最小容量并提高了往返能量效率。此外，该改进方法对电池老化没有不利影响，并且在较小容量下实现了电池寿命的延长。缩小的HESS实验装置验证了改进的LPF控制器的有效性和仿真结果。最后，将提出的改进控制器与各种现有的控制器进行比较以验证其性能。
使用 MRI 肿瘤纹理预测前庭神经鞘瘤放射外科治疗后暂时性肿瘤增大
目的：前庭神经鞘瘤 (VS) 是一种罕见的良性脑肿瘤，通常采用伽玛刀放射外科 (GKRS) 治疗。然而，由于暂时性肿瘤增大 (TTE) 可能产生的不良影响，大型 VS 肿瘤通常通过手术切除而不是放射外科治疗。由于显微外科手术具有高度侵入性并且会显著增加并发症的风险，因此通常首选 GKRS。因此，预测大型 VS 肿瘤的 TTE 可以改善整体 VS 治疗，并使医生能够根据个体情况选择最优治疗策略。目前，尚无已知的临床因素可以预测 TTE。在本研究中，我们旨在使用从 MRI 扫描中提取的纹理特征来预测 GKRS 后的 TTE。方法：我们分析了在我们伽玛刀中心接受治疗的 VS 患者的临床数据。数据是前瞻性收集的，包括患者和治疗相关特征以及治疗当天和治疗后 6、12、24 和 36 个月的随访中获得的 MRI 扫描。使用统计检验研究了患者和治疗相关特征与 TTE 的相关性。从治疗扫描中，我们提取了以下 MRI 图像特征：一阶统计数据、Minkowski 函数 (MF) 和三维灰度共生矩阵 (GLCM)。这些特征被应用于机器学习环境中，用于使用支持向量机对 TTE 进行分类。结果：在包含 61 名明显非 TTE 患者和 38 名明显 TTE 患者的临床数据集中，我们确定患者和治疗相关特征与 TTE 没有任何相关性。此外，使用支持向量机分类，一阶统计 MRI 特征和 MF 没有显著显示预后价值。然而，利用一组 4 个 GLCM 特征，我们实现了 0.82 的敏感性和 0.69 的特异性，显示了它们对 TTE 的预后价值。此外，这些结果对于较大的肿瘤体积有所增加，对于大于 6 cm 3 的肿瘤，获得了 0.77 的敏感性和 0.89 的特异性。结论：本研究的结果清楚地表明，MRI 肿瘤纹理提供了可用于预测 TTE 的信息。这可以作为选择个体 VS 治疗的基础，进一步改善整体治疗结果。特别是对于 VS 较大的患者，TTE 现象最为相关，我们的预测模型表现最佳，这些发现可以在临床工作流程中实施，从而可以为每位患者确定最优的治疗策略。© 2020 作者。医学物理学由威利期刊公司代表美国医学物理学家协会出版。 [https://doi.org/10.1002/mp.14042]