XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学率
临床医学中的人工智能和机器学习（评论），2023 NEJM，3 月 30 日，...
资料来源：与 Bing 的对话 2023/4/1 （1）临床中的人工智能和机器学习...... https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra2302038 （2）医学中的机器学习 | NEJM - 新英格兰医学杂志...... https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra1814259 （3）新英格兰医学杂志：2023 年档案。 https://www.nejm.org/medical-archives/2023 （4）新英格兰医学杂志（日文版）。 https://nejm.jp/ （5）临床中的人工智能和机器学习...... https://www.researchgate.net/publication/369647120_Artificial_Intelligence_and_Machine_Learning_in_Clinical_ Medicine_2023
糖尿病学
生活方式疾病正在上升，因为我们的国家正朝着发达国家的状态发展。我国面临的最常见的使人衰弱的疾病之一是糖尿病。治疗糖尿病是一种艺术，不仅包括避免并发症，而且还包括确保最高质量和寿命。的确，这是RSSDI（印度糖尿病研究协会）的最终目标。我们可以通过培训和更新医疗兄弟会来实现这一目标。为了实现这个梦想，我们有幸拥有RSSDI与斋浦尔国立大学医学科学与研究中心进行的“糖尿病学高级证书课程”。JNU -IMSRC是印度北部最好的机构之一。斋浦尔国立大学被评为最重要的私立大学之一。我们在JNU -IMSRC将进行课程，培训计划和考试，并具有最高的学术标准，以使这一证书 *在糖尿病学上最令人垂涎。i，作为课程主任将确保在RSSDI认可的中心和JNUIMSRC之间对这项享有盛誉的糖尿病课程进行最好的协调和传导。
光子学
光伏领域。高级材料中的光捕获和限制的优化将被动辐射冷却的概念推向了白天被动辐射冷却，并在过去十年中取得了令人印象深刻的结果和进展。照片的进步 - NIC和光收集继续提高太阳能电池的效率和全球性能，从而加速了其全球部署。无碳能量的长期挑战一直在利用核融合与Hy-Drogen同位素。虽然提出了一种基于激光的方法并早在1960年代就进行了投资，但磁性融合限制此后就引起了大部分关注和资金。然而，国家点火设施在2022年实现了点火点，证明了惯性限制融合的相关性，促使行业 - 行业联盟的形成和雄心勃勃的计划的资金。尽管仍然存在Nuber的困难，但现在已经明确确定了目标：在本世纪中叶开发基于无碳的惯性限制电力发电厂。Photonics提供的有希望的视野来减轻气候危机并促进可持续技术 - 发展可以促进我们行业的转变。基于光的技术为寻求可持续经济的创新和相关的解决方案提供了实现碳中立性并建立光明的未来的方式。
AI专利简介（42）了解AI专利！掌握它们！〜Vision Transformer...
1 Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、Xiaohua Zhai、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit、Neil Houlsby “一张图片胜过 16X16 个单词：用于大规模图像识别的 Transformers” arXiv:2010.11929v2 [cs.CV] 2021 年 6 月 3 日
人工智能提高腺瘤检测率-...
背景：人工智能辅助结肠镜检查 (AIAC) 作为辅助结肠镜检查期间息肉检测的工具而备受关注。由于使用不同模块的出版物有限，其临床益处仍不确定。方法：在新西兰奥克兰的私人内镜中心 Waitematā Endoscopy 进行了一项单中心回顾性研究。13 位经验丰富的内镜医师首次使用了 Olympus Endo-AID 模块。将 2021 年 3 月 10 日至 2021 年 4 月 23 日期间 AIAC 的结果与随后 2021 年 4 月 27 日至 2021 年 6 月 20 日期间非 AI 常规结肠镜检查 (CC) 对照组进行了比较。结果：总共将 213 个 AIAC 与 213 个 CC 进行了比较。患者基线年龄、性别、手术指征、肠道准备评分和操作员的专业（胃肠病学家或外科医生）匹配良好（p>0.05）。 AIAC 组的停药时间明显长于 CC 对照组（15 分钟 vs 13 分钟；p<0.001）。AIAC 组的腺瘤检出率 (ADR) 明显高于 CC 组（47.9% vs 38.5%；比值比 1.59；95% CI [1.05–2.41]；p=0.03）。两组间总体息肉检出率 (PDR) 相似（70% vs 70%；p=0.79）。两组间息肉大小、位置和其他组织学分析无显著差异。结论：与传统结肠镜检查相比，AI 辅助结肠镜检查显著改善了 ADR。需要进一步研究以了解其效用及其对长期临床结果的影响。I