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World File Search System学习曲线
当前3D打印模拟器在手术培训中的应用
在医学教育的快速发展的领域，创新技术的整合已成为增强未来外科医生的培训和培训的至关重要的。在这些进步中，3D打印技术的应用是手术训练中有用的工具。3D打印模型的优点包括自定义，可重复使用性和低成本。3D打印模拟器的平均成本在100–1000美元之间。但是，在3D打印过程中的潜在劳动成本极高，但尚未计算出来。此外，在当前阶段，3D打印模拟器仍然具有特定的限制。最多提到的限制是模拟器的触觉反馈差，这在手术训练中非常重要，因为这是初级医生掌握实际程序的关键要素。此外，某些模拟器不具有综合和精心制作的结构，因为人体组织不能由受训者实践整个手术程序，因此应进一步改善。尽管缺乏短缺，但许多研究证明，3D打印模拟器可以有效地减少学习曲线，并且有助于提高学员的手术技能。
可持续水资源和能源供应的综合规划框架
摘要：本研究旨在揭示不同的系统配置（集中式或分散式、组件和技术）对过渡计划的经济、技术和环境影响，以实现水资源短缺地区可再生能源和海水淡化供应的更高份额。本研究的主要贡献是对并网分散式或分布式可再生能源海水淡化系统进行比较评估，以制定可持续的水和能源供应规划。应用一种新颖的联系方法，开发了一个交互式多期规划模型，以突出协同作用，并确定同时规划能源和水部门作为一个整体系统的内生子系统的冲突。为了在本研究中研究这些协同作用，技术部署的速度和总成本下降的路径被假设为经验和知识的函数，作为双因素学习曲线。使用来自 81 个项目的数据，计算了中东公用事业规模光伏和风能供应的平准化成本和容量系数。结果表明，在所提出的方案中，采用分散式水务部门和可再生能源多效蒸馏技术的方案具有最佳的整体性能。
如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，
膜片钳控制果蝇大脑神经元
可兴奋细胞（如神经元和肌肉细胞）的膜电位经历了由一系列配体和电压门控离子通道介导的丰富动态变化。尤其是中枢神经元，它们是信息、感知和整合由突触输入介导的多个亚阈值电流并将其转化为动作电位模式的出色计算机。电生理学包括一组允许直接测量电信号的技术。有许多不同的电生理学方法，但由于果蝇神经元很小，全细胞膜片钳技术是记录来自单个中枢神经元的电信号的唯一适用方法。在这里，我们提供了果蝇膜片钳电生理学的背景知识，并介绍了解剖幼虫和成年大脑的方案，以及实现已识别神经元类型的全细胞膜片钳记录的方案。膜片钳是一种劳动密集型技术，需要大量练习才能成为专家；因此，应该预计学习曲线会很陡峭。然而，我们希望分享和传播神经元放电的即时满足感，因为需要更多的果蝇膜片钳来研究迄今为止未知的许多果蝇神经元类型的电特征。
自动复合材料的路线图
在制造环境中使用复合材料是一种广泛认可的实践。在某些行业（汽车和航空航天）中，复合材料不仅代表了一个既定的过程，而且代表了继续成熟的过程。如果零件包含复杂的几何形状或无法达到高生产率，则制造商通常会选择行使手持上型过程。这是让熟练技术人员手工放置切割干布或预先浸渍材料的过程。使用这种手动方法可以抑制未来的计划生产时间，制造工厂的效率以及最终导致销售损失。手工创建庞大的结构根本无法跟上生产率和自动化的可重复性。因此，许多诸如波音公司（像波音公司）这样的渐进制造商已转向用于大型复合结构（例如翼梁，机翼皮肤和纵梁）的自动制造方法[8]。实施自动复合材料需要大量的资本投资以及陡峭的学习曲线。尽管有明显的优势，但成本和时间的支出都抑制了许多制造商建立自动化。本文将定义重要的术语，为采用自动复合材料提供业务案例，并在决定机器时指出注意事项。通过将灯光放在这些特定的考虑上，可以采取知情和成功的步骤来实施这种不断发展的技术。
共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。
整合生成AI以提高支出的效率...
生成的AI和大型语言模型正在通过提高开发人员和知识工作者的生产力来改变行业实践。该项目旨在为我们的赞助商类别管理团队开发一个基于生成AI的聊天机器人。聊天机器人将公司数据与自然语言一起使用，以提供特定领域的见解，例如定价，供应商支出，风险评估和材料清单分析。这种集成减少了对Excel等传统工具的依赖，简化了谈判和民主化数据访问，从而减少了新员工的学习曲线。我们的方法涉及与Langchain的Text-2-SQL代理的检索 - 演示代代理，并与Langchain的Kuzuqachain代理并行在图形知识数据库上。这些代理基于查询生成SQL或密码代码，以检索和提供自然语言的准确信息。通过针对各种提示进行精确测试评估了模型的有效性。使用指令调整和及时的工程，聊天机器人返回了所选用例的准确且上下文相关的响应，但没有幻觉，但是在复杂的查询中进行了令牌处理，经历了限制。我们建议将聊天机器人嵌入现有的仪表板中，从针对技术熟练的新经理的飞行员开始，以完善数据检索过程，并计划后续扩展以涵盖其他用例。
生物信息学副本1.0：大型语言模型 - ...
单细胞转录组学领域一直在产生广泛的数据集，促进我们对各种组织中细胞功能的理解，并赋予诊断，预后和药物开发能力。但是，通过这些数据进行解析是一项艰巨的任务，通常会延伸数周到几个月。由于产生的数据量的庞大，从数百千兆字节到数十吨，因此需要大量的分析时间进行分析。此外，数据分析涉及利用各种软件包的一系列复杂的步骤，为生物学家创造了陡峭的学习曲线。此外，该领域数据分析的迭代性质需要深入的生物学见解来制定相关问题，进行分析，解释结果和完善假设。这个迭代循环需要生物学家和生物信息学家之间的密切合作，这受到持久的通信周期的阻碍。为了应对这些挑战，我们提出了一个大型语言模型的软件，生物信息学副本1.0。它允许用户通过直观的自然语言接口来分析数据，而无需熟练使用Python或R等编程语言。它是针对跨平台功能设计的，并支持Mac，Windows和Linux。重要的是，它促进了本地数据分析，确保遵守严格的数据管理法规，该法规控制了医疗和研究机构中患者样本的使用。我们预计此工具将
2015 年 8 月/9 月 - 岩岛区 - 美国陆军
我对本区多样化的任务和我们每天对国家的宝贵贡献印象深刻。我知道，岩岛区员工队伍的专业素养不仅在密西西比河谷分部，而且在整个工程兵团都享有盛誉。成为岩岛区第 47 任指挥官确实让我感到谦卑。我最初的许多日子都是在区总部外度过的，参加培训、演习、HQUSACE 和地区会议。我还努力去了许多实地考察点，因为我想尽可能多地见到我们的员工。指挥像岩岛这样的区无疑是一种全新的体验。在我努力掌握我们执行的各种任务和计划时，有很多东西需要吸收和学习。这是一个学习曲线，在我了解情况并形成初步评估时，我感谢工作人员和员工的耐心。我的主要职责是领导、服务和关心本区的员工，为此，我认为让每个下属都至少对我的指挥理念和我本人有一个大致的了解很重要。首先，我是一个丈夫和父亲。家庭是我的首要任务，我希望本区内的每个人都有类似的优先事项。我们可以作为一个团队共同完成任务，但这并不意味着家人和亲人会在我们的工作承诺中退居次要地位。稳定的家庭和健康的生活方式通常意味着更高效、更有生产力的员工。我的指挥理念实际上可以分为四个主要思想：
基于A-坐标 - 基于深度学习模型 -
摘要：随着到2050年估计的老年群体越来越多，图像引导的最低侵入性程序既越来越流行，也越来越流行，并且对于治疗各种疾病而言是必要的。为了降低新程序的学习曲线，有必要开发更好的指导系统和方法来分析程序性能。由于流体镜检查仍然是可视化的主要模式，因此从流体镜图像进行导管跟踪的能力是这项工作的重要组成部分。本文探讨了在3D打印心脏模型中从流体镜图像中对导管进行具有里程碑意义的检测的使用。我们表明，基于两阶段的深横向跨性神经网络模型架构可以通过在图像中确定导管尖端的坐标之前先定位感兴趣的区域，从而提供改进的性能。该模型的平均误差少于图像分辨率的2％，并且可以在4毫秒内执行，从而使其用于实时术中的潜在用途。坐标回归模型具有直接输出值的优点，该值可用于在将来的应用程序中用于定量跟踪，并且与需要制作整个掩码的语义分割模型相比，可以更易于创建地面真相值（更快地〜50×）。因此，我们认为这项工作具有更大的长期潜力，可以用于更广泛的心脏设备，导管和指南。