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在美国白人和黑人女性乳腺癌筛查队列中对乳房 X 线摄影得出的基于人工智能的风险模型进行外部验证
1 宾夕法尼亚大学生物医学图像计算与分析中心 (CBICA)，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 2 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院放射学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 3 华盛顿大学医学院马林克罗德放射学研究所，美国密苏里州圣路易斯 63110，美国 4 卡罗琳斯卡医学院医学流行病学和生物统计学系，瑞典斯德哥尔摩 171 77 5 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学、流行病学和信息学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国 6 肿瘤学系，Södersjukhuset，118 83 斯德哥尔摩，瑞典 7 宾夕法尼亚大学医院放射学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104，美国emily.conant@pennmedicine.upenn.edu (EFC)；电话：+1-314-286-0553 (AG)；+1-2156624032 (EFC) † 这些作者对这项工作的贡献相同。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录 ICO，USNR，XXX-XX- 参考：（a）第 10 章 USC § 1552（b）FY22 SELRES 士兵招募和保留激励计划 附件：（1）DD 表格 149 和附件（2）CNRFC ltr 5420 Ser N1/610，21 22 年 11 月 21 日的咨询意见（3）主题人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，主题人（以下简称为请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正她的海军记录，以确定有资格获得选定预备役重新入伍奖金（SRB），将服役期限从 2 年改为 3 年。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 19 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，她已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 根据参考 (b)，金钱奖励旨在鼓励在指定的军事职业领域、技能、单位或在其他此类服务条件下入伍、加入和重新入伍，服务期限为规定的期限，以满足选定预备役 (SELRES) 人员要求。要获得 SRB 资格，成员必须在服役期满的同一财政年度重新入伍，服役期为 6 年或 3 年。密码技术员翻译 (CTI) 等级与海军士兵分类 (NEC) 9CMN 是符合资格的 2 级 SRB 专业。b. 申请人的工资入职基准日期为 2013 年 7 月 17 日。c. 2015 年 1 月 2 日，申请人被授予中文普通话 NEC 9CMN。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录 ICO，USNR，XXX-XX- 参考：（a）第 10 章 USC § 1552（b）FY22 SELRES 士兵招募和保留激励计划 附件：（1）DD 表格 149 和附件（2）CNRFC ltr 5420 Ser N1/610，21 22 年 11 月 21 日的咨询意见（3）主题人的海军记录 1. 根据参考（a）的规定，主题人（以下简称为请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件（1），要求更正她的海军记录，以确定有资格获得选定预备役重新入伍奖金（SRB），将服役期限从 2 年改为 3 年。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 1 月 19 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，她已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 根据参考 (b)，金钱奖励旨在鼓励在指定的军事职业领域、技能、单位或在其他此类服务条件下入伍、加入和重新入伍，服务期限为规定的期限，以满足选定预备役 (SELRES) 人员要求。要获得 SRB 资格，成员必须在服役期满的同一财政年度重新入伍，服役期为 6 年或 3 年。密码技术员翻译 (CTI) 等级与海军士兵分类 (NEC) 9CMN 是符合资格的 2 级 SRB 专业。b. 申请人的工资入职基准日期为 2013 年 7 月 17 日。c. 2015 年 1 月 2 日，申请人被授予中文普通话 NEC 9CMN。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录 ICO。XXX XX USMC 编号：(a) 标题 10 USC§1552 (b) MARADMIN 575/17 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) HQMC 备忘录 1070 MPO，23 年 1 月 4 日的咨询意见 (3) 主题的海军记录 1. 根据参考文献 (a) 的规定，主题，以下简称为请愿人，向海军记录修正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，请求修正他的海军记录以确定获得继续工资 (CP) 的资格。 2. 委员会由、和组成，于 2023 年 1 月 18 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取下述纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实后发现，在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 申诉人的薪资入账基准日期 (PEBD) 为 2006 年 9 月 11 日，他于 2018 年 1 月 15 日加入混合退休金制度 (BRS)——选择 CP 的最后一天是 2018 年 9 月 10 日。请愿人于 2020 年 1 月 17 日重新入伍，任期为 4 年。c. 请愿人于 2022 年 5 月 16 日签署了 NAVMC 11905，现役混合退休制度 (BRS) 续发工资谅解声明，并选择了一次性付款。d. 在附件 (2) 中附上的咨询意见中，负责审理请愿人申请中涉及事项的办公室评论说，该请求有理有据，值得采取有利行动。请愿人的案件表明存在不公正
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录 ICO。XXX XX USMC 编号：(a) 标题 10 USC§1552 (b) MARADMIN 575/17 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) HQMC 备忘录 1070 MPO，23 年 1 月 4 日的咨询意见 (3) 主题的海军记录 1. 根据参考文献 (a) 的规定，主题，以下简称为请愿人，向海军记录修正委员会 (委员会) 提交了附件 (1)，请求修正他的海军记录以确定获得继续工资 (CP) 的资格。 2. 委员会由、和组成，于 2023 年 1 月 18 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取下述纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实后发现，在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 申诉人的薪资入账基准日期 (PEBD) 为 2006 年 9 月 11 日，他于 2018 年 1 月 15 日加入混合退休金制度 (BRS)——选择 CP 的最后一天是 2018 年 9 月 10 日。请愿人于 2020 年 1 月 17 日重新入伍，任期为 4 年。c. 请愿人于 2022 年 5 月 16 日签署了 NAVMC 11905，现役混合退休制度 (BRS) 续发工资谅解声明，并选择了一次性付款。d. 在附件 (2) 中附上的咨询意见中，负责审理请愿人申请中涉及事项的办公室评论说，该请求有理有据，值得采取有利行动。请愿人的案件表明存在不公正
对小型机载激光雷达得出的估计值进行建模...
摘要：机载植被激光雷达点云可捕捉其散射元素（包括树叶、树枝和地面特征）的三维分布。评估植被对激光雷达点云的贡献需要了解发射的激光脉冲与其目标之间的物理相互作用。目前，大多数从小占地面积机载激光扫描 (ALS) 点云估计间隙概率 (P gap ) 或叶面积指数 (LAI) 的方法都依赖于基于点数 (PNB) 或基于强度 (IB) 的方法，并附加与现场测量的经验相关性。但是，特定于站点的参数化可能会限制某些方法在其他景观中的应用。这些方法的普遍性评估需要一个基于物理的辐射传输模型，该模型考虑各种激光雷达仪器规格和环境条件。我们使用为最新版本的离散各向异性辐射传输 (DART) 模型开发的点云模拟器，对各种 3-D 森林场景的这些方法进行了广泛的研究。我们研究了可能的激光雷达点强度的一系列变量，包括从高斯分解 (GD) 得出的辐射量，例如峰值幅度、标准偏差、高斯轮廓的积分和反射率。结果表明，随着覆盖面积的增加，PNB 方法无法捕捉到准确的 P 间隙。相比之下，我们验证了使用由高斯轮廓的距离加权积分或反射率定义的激光雷达点强度的物理方法可以更准确、更可靠地估计 P 间隙和 LAI。此外，消除某些额外的经验相关系数是可行的。常规使用小覆盖范围点云辐射测量来估计 P 间隙和 LAI 可能证实了与之前实证研究的偏离，但这取决于激光雷达仪器供应商提供的附加参数。
文章：Alandejani, F.、Alabed, S. orcid.org/0000-0002-9960-7587、Garg, P. 等人（另外 23 位作者）（2022 年）人工智能得出的右心房心血管磁共振测量的训练和临床测试。《心血管磁共振杂志》，24 (1)。25。
摘要背景：右心房 (RA) 面积可预测肺动脉高压患者的死亡率，并被欧洲心脏病学会/欧洲呼吸学会肺动脉高压指南推荐。深度学习的出现可能使 RA 面积测量更加可靠，以改善临床评估。本研究的目的是实现心血管磁共振 (CMR) RA 面积测量自动化，并通过评估可重复性、与侵入性血流动力学的相关性和预后价值来评估其临床效用。方法：在 365 名患有肺动脉高压、左心室病变的患者和健康受试者的多中心队列中训练了深度学习 RA 区域 CMR 轮廓模型。在前瞻性队列 (n = 36) 中评估了研究间重复性 (组内相关系数 (ICC)) 和轮廓一致性 (DICE 相似系数 (DSC))。对未用于训练或前瞻性队列的 400 名患者进行了临床测试和死亡率预测，并对 212/400 名患者评估了自动和手动 RA 测量与侵入性血液动力学的相关性。在 ASPIRE 登记处对 3795 名患者进行了放射科医生质量控制 (QC)。主要 QC 观察员评估了所有分割并将其记录为满意、次优或失败。第二位 QC 观察员分析了一个随机子队列以评估 QC 一致性 (n = 1018)。结果：与手动 RA 测量相比，所有深度学习 RA 测量均显示出更高的研究间重复性 (ICC 0.91 至 0.95)（第一位观察员 ICC 0.82 至 0.88，第二位观察员 ICC 0.88 至 0.91）。DSC 在比较自动人工智能和手动 CMR 阅读器时显示出高度一致性。观察者 1 对观察者 2、自动测量对观察者 1 和自动测量对观察者 2 的最大 RA 面积平均值和标准差 (SD) DSC 指标分别为 92.4 ± 3.5 cm 2 、91.2 ± 4.5 cm 2 和 93.2 ± 3.2 cm 2 。观察者 1 对观察者 2、自动测量对观察者 1 和自动测量对观察者 2 的最小 RA 面积平均值和 SD DSC 指标分别为 89.8 ± 3.9 cm 2 、87.0 ± 5.8 cm 2 和 91.8 ± 4.8 cm 2 。自动 RA 面积测量均表现出中等相关性
组织如何设计有目的的人机交互：从现有用例和访谈中得出的实用观点
企业发现自己正处于人工智能 (AI) 及其商业潜力的真正竞争中。作为一种通用技术，学者和从业专家预测，人工智能应用将颠覆行业和组织机构 [1]。尽管几十年来人工智能一直是争论不休的话题，但其最近的突破得益于易于获取的计算资源、数据的丰富性和可访问性以及机器学习模型的进步 [2]。因此，人工智能技术不仅渗透到产品和服务组合中，而且还推动了商业模式创新。虽然采用数字技术的可用性和用户行为已经引发了引人注目的研究，但人工智能前沿提出了更根本的问题。首先，机器学习（作为目前最主要的人工智能技术方法）依赖数据来训练和
人工神经网络得出的脑氧代谢率用于 MRI 中区分胶质母细胞瘤和脑转移瘤的可行性研究
摘要：在某些情况下，胶质母细胞瘤在常规 MRI 上可能与脑转移瘤相似，但两者的治疗方法却有很大不同。这项前瞻性可行性研究旨在通过首次将定量磁化率映射和定量血氧水平依赖性 (QSM + qBOLD) 模型应用于这些实体来区分它们。我们前瞻性地纳入了 15 名未经治疗的胶质母细胞瘤患者（n = 7，中位年龄：68 岁，范围：54-84 岁）或脑转移瘤患者（n = 8，中位年龄 66 岁，范围：50-78 岁），这些患者在术前接受了包括多梯度回波和动脉自旋标记序列在内的 MRI 检查。使用人工神经网络计算了增强肿瘤 (CET) 和肿瘤周围非增强 T2 高信号区域 (NET2) 中的氧提取分数 (OEF)、脑血流量 (CBF) 和脑氧代谢率 (CMRO 2)。我们证明，胶质母细胞瘤的 CET 中的 OEF 明显低于 (p = 0.03) 转移瘤，仅对于转移瘤患者，CET 中的所有特征都明显高于 (p = 0.01) NET2，转移瘤患者的 CBF (p = 0.04) 和 CMRO 2 (p = 0.01) 的 CET/NET2 比率明显高于胶质母细胞瘤患者。支持向量机分类器的判别能力在两种特征组合下最高，受试者工作特征曲线下面积为 0.94，诊断准确率为 93%。QSM + qBOLD 可以对胶质母细胞瘤和脑转移瘤进行稳健区分，同时深入了解肿瘤氧合情况。
![b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。](/simg/1/1eb8edb93c176a0334628f287995a2757f02cfe3.webp)
b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。
b'in最近的地标结果[Ji等。，arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无限维度的量子状态时，近似两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界定时，两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个半尺寸的尺寸的程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算附加\ xcf \ xb5-关于具有T \ xc3 \ x97 t -dimum量的两次播放游戏的值的附加值，近似值，该量的量游戏分别。对于固定尺寸t，这在Q中以Q和准多态的多项式缩放在A中，从而改善了先前已知的近似算法，其中最差的运行时保证最充其量是Q和A中的指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不等式得出。
机器学习模型得出的基因签名预测...
迄今为止的抽象目的，尚无预测性生物标志物来指导从紫杉醇中受益的胃癌患者（GC）的选择。胃癌辅助多机构小组试验（SAMIT）是一项2×2阶乘随机分组III期研究，其中GC患者被随机与PAC-S-1（Paclitaxel +S-1），PAC-UFT（PAC-UFT（PACLITAXEL +UFT），单独使用S-1或单独或单独使用治疗手术后的UFT。设计这项研究的主要目的是确定一个基因特征，该基因可以预测GC患者紫杉醇化学疗法的生存益处。使用定制的476基因纳米串面板对Samit GC样品进行了分析。在纳米串轮廓上应用了一个随机的森林机器学习模型，以开发基因特征。由紫杉醇和拉木司他（PAC-RAM）治疗的转移性患者独立组成的人群作为外部验证队列。在这项研究中分析了Samit试验的结果499个样品。从PAC-S-1训练队列中，随机森林模型产生了19基因的签名，将患者分配给两组：对PAC敏感和耐PAC。在PAC-UFT验证队列中，PAC敏感的患者在无疾病生存率（DFS）上表现出显着改善：3年DFS 66％和40％（HR 0.44，p = 0.0029）。单独使用UFT或S-1的PAC敏感性和抗Pac-抗Pac敏感性和抗PAC的生存差异，相互作用p <0.001。在外部PAC-RAM验证队列中，PAC敏感的签名预测益处（中位PFS 147天vs 112天，HR 0.48，p = 0.022）。在最大的GC试验之一（SAMIT）上使用机器学习技术的结论，我们确定代表紫杉醇益处的第一个预测生物标志物的基因签名。试验注册号UMIN临床试验注册表：C000000082（SAMIT）； Clinicals。Gov标识符，02628951（韩国审判）
改进的QKD协议，没有公开公告，使用定期得出的基础
摘要量子密钥分布（QKD）协议提供了一种绝对安全的方法来分发秘密密钥，在该密钥可以通过量子力学来保证安全性。提高经典BB84 QKD协议的关键发电速率，Hwang等。(Phys Lett A 244(6):489–494, 1998 ) proposed a subtle variation (Hwang protocol), in which a pre-sharedsecretstringisusedtogeneratetheconsistentbasis.Althoughthesecurityof Hwangprotocolhasbeenverifiedinidealcondition,itspracticalityisstillbeingstudied inMoredepth.inthiswork，WeproposimepoposimpleattackStrateGyToObtainAllPreprepreparation基础，通过在每回合中窃取部分信息。为了消除这种安全威胁，我们进一步提出了一个改进的QKD协议，该协议使用迭代更新基础的想法。此外，我们将改进的方法应用于诱饵状态QKD协议，并将其关键发电率翻了一番。