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用于常规临床实践中儿科大脑评估的超快MRI
目的：评估小儿患者超快脑磁共振成像（MRI）的可行性。材料和方法：我们回顾性地审查了194名0至19岁（中值10.2岁）的儿科患者，他们在2019年5月至2020年8月之间均接受过超快和常规脑MRI。超快MRI序列包括T1和T2加权图像（T1WI和T2WI），流体衰减的反转恢复（FLAIR），T2*加权图像（T2*WI）以及扩散加权侵袭性图像（DWI）。定性图像质量和病变评估是由两位盲人放射学家以5点李克特量表进行的，每种方案对T1WI，T2WI和FLAIR序列的病变计数和大小进行定量评估。Wilcoxon签名的秩检验和类内相关系数（ICC）分析用于比较。结果：超快MRI的等效图像对比度的总扫描时间为1分钟44秒，传统MRI为15分钟30秒。总体而言，超快MRI的图像质量低于常规MRI的平均质量得分，超过序列MRI的平均质量得分范围从2.0到4.8，跨序列的常规MRI的图像得分范围为4.8至5.0（T1WI，T2WI，T2WI，FLAIR，FLAIR，FLAIR和T2*WI的p <0.001 n.01 wi n.018 [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [3]相对于常规MRI，超快MRI的病变检测率如下：T1WI，97.1％； T2WI，99.6％； Flair，92.9％； T2*WI，74.1％；和DWI，100％。超快和常规MRI之间的病变大小测量的ICC（95％置信区间）如下：T1WI，0.998（0.996–0.999）； T2WI，0.998（0.997–0.999）;和Flair，0.99（0.985–0.994）。结论：超快MRI大大减少了扫描时间，并提供可接受的结果，尽管图像质量略低于常规MRI，以评估儿科患者的颅内异常。关键字：超快磁共振成像；减少扫描时间；图像质量；小儿大脑成像；回声平面成像
百香果的价值评估：开发、特性......
这项工作旨在利用黄西番莲果皮粉研制出可生物降解的薄膜。在总共 11 项测试中使用了中心复合旋转设计，其中独立变量是淀粉和甘油的浓度，以物理、机械和阻隔性能为特征。这些薄膜被归类为可溶性薄膜，对水蒸气的渗透性低。拉伸强度、弹性模量和变形率与淀粉和甘油的浓度直接相关。测试 7 的薄膜具有最佳表征结果；因此，对其进行了可生物降解性分析。至于可生物降解性，该薄膜的平均质量损失为 92.77 ± 4.28%，是使用不可生物降解聚合物的绝佳替代品。薄膜表现出可接受的塑化程度，这得益于面粉、淀粉和甘油成分之间的分子间相互作用。
全球经济的增长和稳定2023年春季
•上交小组分配。将在画布上发布四个作业分配并收集（有关精确日期和时间，请参见下面的教学大纲）。不会接受延迟作业。分配将在“检查+（3）”，“检查（2）”，“检查 - （1）”，Ba-sis上进行分级。“ check+”保留用于一小部分的分配，这些任务良好的平均质量。“检查”将是最常见的分数，并表示成功完成任务。“检查 - 表示不令人满意的任务，这应该是缺乏对材料的理解或缺乏足够的努力。未能按时提交作业将导致该分配的0年级。受荣誉代码约束，您不允许您查看往年的作业解决方案。解决方案将在截止日期后不久将其发布在画布上。我们将在计算您的累积分配分数时删除您最低的分配等级。此累积分配得分占课程中您成绩的25％。
文章 综合知识驱动的空气分类过程人工智能系统
摘要：空气分级装置与其他用于分离材料的系统相比具有明显的优势。它们最大限度地提高了磨机的产能，因此构成了降低破碎和研磨操作能耗的有效方法。由于其性能的改进具有挑战性，因此开发一种有效的建模系统具有重要的实际意义。本文介绍了一种新颖的基于知识的散装材料分类 (FLClass) 系统。研究中考虑了广泛的操作参数：进料材料的平均质量和 Sauter 平均直径、分级机转子速度、工作气压和测试进行时间。输出变量是 Sauter 平均直径和分类产品的切割尺寸，以及工艺性能。该模型已根据实验数据成功验证。测量数据和预测数据之间的最大相对误差低于 9%。所提出的基于模糊逻辑的方法允许对要进行的过程进行优化研究。对于考虑的输入参数范围，分类过程的最高性能几乎等于 362 g/min。据我们所知，本文是公开文献中第一篇涉及模糊逻辑方法对散装材料空气分类过程进行建模的论文。
进行有限统计的自我测试，允许量子网络链接的认证
自我测试是从铃铛测试结果认证设备的一种方法。尽管已知噪声耐受性自我测试的示例，但尚不清楚如何有效地处理有限数量的实验试验，以证明设备的平均质量而不假设每次运行的行为相同。因此，存在有限统计数据的自我测试结果受到限制，以确保仅在所有经验试验之一中进行设备的适当工作，从而限制其实践适用性。我们在这里得出了一种通过自我测试来证明的方法，即，在每次运行中，副本平均产生的状态平均在靠近钟状态下，而没有假设。因此该方法不含I.I.D。（独立和分布）假设。将此新分析应用于最近无漏洞的铃铛实验中的数据，我们将在398米以上成功分布，平均意义在99％的承认水平下平均效率≥55.50％。是基于无检测和局部漏洞的铃铛测试，我们的技术显然是与设备无关的，也就是说，它不依赖于对设备的信任或对设备的工作方式的了解。这可以保证我们的链接可以集成到量子网络中，以通过安全保证独立于实际进度的细节来驱动长距离量子通信。
激发多元化想法：增加 AI 创意多样性
与重视一致性的常规任务不同，创造力和创新的目标是创造多样化的想法。本文深入探讨了人们对使用人工智能 (AI) 来提高创意生成过程的生产力和质量的日益增长的兴趣。虽然之前的研究发现人工智能创意的平均质量相当高，但之前的研究也指出，基于人工智能的头脑风暴无法创造足够分散的想法，这限制了新颖性和整体最佳创意的质量。我们的研究调查了增加人工智能生成创意分散性的方法。使用 GPT-4，我们探索了不同的提示方法对余弦相似度、独特创意的数量以及创意空间耗尽速度的影响。我们在为大学生开发新产品的领域开展了这项工作，价格低于 50 美元。在此背景下，我们发现 (1) GPT-4 使用各种合理提示生成的想法池的多样性不如人类受试者群体生成的想法 (2) 人工智能生成的想法的多样性可以通过提示工程显着提高 (3) 思路链 (CoT) 提示导致我们评估的所有提示中想法的多样性最高，并且能够接近人类受试者群体所取得的成就。它还能够生成我们研究的任何提示中最多的独特想法。
确保3D印刷药的质量
半固体挤出（SSE）3D打印具有巨大的潜力，可以通过使用预填充和一次性的药物墨水注射器来满足监管良好的制造实践（GMP）重新质量。质量测试的均匀性是一个关键的质量属性，可以通过在单批批次中称量特定量的剂量单元并找到平均质量来评估任何偏差来执行。但是，对一小部分3D印刷药物的测试可能需要权衡整个制造的批次。为了克服这一限制，在GMP Pharmaceutical 3D打印机内实施了在线分析平衡，并具有专门的软件控制权重系统，用于整个印刷批次的自动质量均匀性测试。氢化软管药物INK的三个不同剂量批次（n = 28）打印并进行内部质量均匀性测试。开发的软件能够记录所有单个打印线的权重，并准确地检测到可接受的限制内的任何偏差。只有一个打印线位于公认的重量范围之外，这是由于药物的半固定性质而经常不完美的结果。将重量结果与外部分析平衡进行了比较，没有发现显着差异。这项研究是第一个在药品打印机内整合分析平衡的研究，使剂型形成质量均匀性测试自动化，该测试可以节省时间，人工和资源，同时改善了3D印刷药物的质量控制测试。