XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性术
术前红细胞制备和术中术中大规模输血的有效性
抽象背景已注意到术前填充红细胞（PRC）制剂的过多要求，导致浪费血液产品和脑肿瘤手术成本更高。本研究的目标如下：（1）主要目标是评估血液制备和利用的有效指数； （2）次要目标是探索与术中PRC输血相关的因素； （3）第三个目标是确定大规模输血的危险因素和分析。方法对接受脑肿瘤手术的患者进行了回顾性队列研究。术前PRC制备和术中利用的有效性指数计算如下：输血（C/T）比率（C/T）比，输血概率（TP）和输血指数（TI）（TI）。此外，分析了与术中PRC输血和大量输血相关的因素。结果分别有1,708例脑肿瘤患者，总C/T，TP和TI分别为3.27％，45.54％和1.10。术中PRC输血的患病率为44.8％，脑膜瘤，基于骨内/颅骨的肿瘤和肿瘤大小与大规模输血有关。结论在常规实践中注意到了不必要的术前血成分准备脑肿瘤手术的准备。探索术中输血变量在优化交叉匹配和实际使用方面受到了挑战。
医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
7岁女孩中脑神经的性吞噬造口术：一种罕见的病例
schwannomas是由Schwann细胞引起的良性周围神经鞘肿瘤。在涉及颅神经时，他们在儿童中很少见。降低神经schwannomas占所有头部和颈部schwannomas的5％，使其在小儿种群中成为异常发现[1,2]。大多数成年中存在的次咽造型患者和儿童期病例极为罕见。腹神经（颅神经XII）控制舌头的运动，其schwannomas通常起源于颅内或性脑性区域。肿瘤的生长会导致相邻结构的压缩，并且取决于肿瘤的位置，症状可能从无痛的宫颈肿块到腹神经麻痹，其特征是同侧舌头无力和萎缩。
1 热能网技术经济分析...
通讯地址：ase@mit.edu 简介：需要储能来实现可调度的可再生能源供应，从而实现电网的完全脱碳。然而，这只有在大幅降低成本的情况下才能实现，而目前的电池技术预计目标就是将单位能量成本 (CPE) 降至 20 美元/千瓦时 1–3 。值得注意的是，要实现完全脱碳，需要以如此低的成本进行长达 100 小时的长时间储能。先前的分析表明，在这种可再生能源渗透率高的情况下，在比较不同技术的成本时，CPE 比往返效率 (RTE) 或单位功率成本 (CPP) 等其他参数更为关键。在这里，我们引入了一种电力存储概念，将电能作为显热存储在石墨存储块中，并使用多结热光伏 (TPV) 作为热机将其根据需要转换回电能。该设计是 Amy 等人提出的系统的产物。 2019 年，4 日，该发明进行了修改，使用固体石墨介质和熔融锡作为传热流体，而不是同时使用硅。原因有两个：(1) 石墨的 CPE 几乎比硅低 10 倍，这源于其单位质量成本较低（即 0.5 美元/千克 vs. 1.5 美元/千克）和单位质量热容量较高（2000 J kg -1 K -1 vs. 950 J kg -1 K -1 ）；(2) 锡的熔点和锡在石墨中的溶解度远低于硅，这减少了研发 (R&D) 过程中必须克服的问题数量。使用石墨也消除了对第二个罐子的需要，但使用固体介质的主要缺点是无法轻易提供稳定的放电速率，因为随着石墨在放电过程中冷却，储存器的功率输出将随时间而变化。因此，本研究的目的是研究系统设计中的这些变化如何影响整体技术经济。Amy 的论文中提出的技术经济分析在此重复（即使用相同的方法），但进行了更新和修改以反映设计变化，本文档提供了此分析的摘要。
比较机器学习算法和小儿创伤性脑损伤的术中颅内损伤的可预测性
目的是讨论了头部CT检查的过度使用，尤其是那些因脑部造成轻微创伤的脑损伤（TBI）。在破坏性时代，机器学习（ML）是在神经外科各个领域使用和应用的预测工具之一。这项研究的目的是比较ML和nom图之间的预测性能，这是TBI儿童颅CT后颅内损伤的另一种预测工具。将来自964名TBI儿科患者的方法数据随机分为训练数据集（75％），以进行超疗法调整和来自14个临床参数的监督学习，而其余数据（25％）用于销售目的。此外，从具有相似参数的训练数据集开发了一个nom图。因此，通过基于Web的应用程序构建和部署了来自各种ML算法的模型。结果，随机森林分类器（RFC）算法确立了预测大脑颅内颅内损伤的最佳性能。RFC算法性能的接收器操作特性曲线下的面积为0.80，灵敏度为0.34，特异性为0.95，0.73正预测值，0.80负值预测值和0.79的精度。结论ML算法，尤其是RFC，表明相对出色的预测性能，可以支持医生在过度使用头部CT扫描并降低一般实践中小儿TBI的治疗费用。
利用人工智能设计功能有机分子
利用人工智能设计功能性有机分子 用户名：Masato Sumida 1,2 Xiufeng Yang 2 日本理化学研究所实验室隶属关系： 1. 先进智能项目中心富士通协作中心 2. 先进智能项目中心目标导向平台技术研究组分子信息学团队
