FRONT SIDE Cover page CEO CEO 08 AUG 24 08 AUG 24 - - Anomalies / Suggestions A 23 MAR 23 - - Registration of BMJ B 28 DEC 23 - - CTL CTL 1 CTL 1 08 AUG 24 08 AUG 24 CTL 2 CTL 2 08 AUG 24 08 AUG 24 GEN GEN SUM 01 16 JUN 22 GEN SUM 02 24 MAR 22 GEN LEG 01 24 MAR 22 GEN LEG 02 24 MAR 22 GEN LEG 03 24 MAR 22 GEN LEG 04 24 MAR 22 GEN LEG 05 24 MAR 22 GEN LEG 06 24 MAR 22 GEN LEG 07 24 MAR 22 GEN LEG 08 24 MAR 22 GEN ABB 01 24年3月22日ABB 02 24 3月22日ABB 03 24 3月22日ABB 04 24 3月22日ABB 05 ABB 05 24 3月22日1月22日ABB 06 24 3月22日1月24日1月24日1月24日1月22日1月22日1月24日1月24日1月24日1月24日24 MAR 22 MAR 22 MAR 22 1月22日1月22日24 MAR 22 ABB 24 MAR 22 ABB 24 MAR 22 1月22日1月22日1月22日1月22日1月22日1月22日1月22日22 1月22日22 16 16 16 16 22 cod cod cod od 16 JUN 22 JAN COD 06 16 JUN 22 JAN COD 07 16 JUN 22 JAN COD 08 16 JUN JUN 22 GEN COD 09 16 六月 22 GEN COD 10 16 六月 22 GEN COD 11 16 六月 22 GEN COD 12 16 六月 22 GEN SIG 01 24 六月 22 GEN SIG 02 24 六月 22 GEN SIG 03 24 六月 22 - - 地图 SIV AD 2 SIV 01 18 六月 24 AD 2 SIV 02 18 六月 24 机场 A AMBERIEU AD 2 LFXA
基于这些原始数据变量,视图还通过应用数据转换(例如时间和空间滞后,填充丢失数据的弹药)以及其他常见的数据处理技术来构建一组其他变量。一起,通知各种视图模型的原始和处理的数据变量被称为功能,这些功能将基于功能集分组为基于功能集;它们与他们得出的数据提供商相关的总体主题,以优化性能。表1和表2中的Prio-Grid级别列出了该国级别的概述。输入变量和转换的完整列表可以在视图中找到存储库,有关国家 /地区级别,请参见CM_QUERYSETS,有关PRIO-GRID级别,请参见PGM_QUERYSETS。有关转换的更多详细信息,请在视图转换库中咨询源代码。
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊,3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12? 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
PTEN 错构瘤综合征 (PHTS) 是一系列由 PTEN 的种系突变引起的遗传性癌症综合征。PHTS 备受关注,因为它的神经系统合并症发生率很高,包括大头畸形、自闭症谱系障碍和智力障碍。由于 PHTS 的详细脑形态和连通性仍不清楚,我们对 PHTS 中的脑磁共振成像 (MRI) 进行了定量评估。12 名 PHTS 患者和神经典型对照者的 16 张结构性 T1 加权 MR 图像和 9 张扩散加权 MR 图像用于结构和高角度分辨率扩散 MRI (HARDI) 纤维束成像分析。75% 的 PHTS 参与者观察到胼胝体肥大,33% 的参与者观察到多小脑回畸形,83% 的参与者观察到脑室周围白质病变,17% 的参与者观察到异位。虽然脑回指数和半球皮质厚度在两组之间没有显著差异,但 PHTS 患者的整体和局部脑容量显著增加,且局部皮质厚度增加。HARDI 纤维束成像显示胼胝体通路的体积和长度增加,弓状束 (AF) 的体积增加,双侧下纵束 (ILF)、双侧下额枕束 (IFOF) 和双侧钩束的长度增加。PHTS 患者的 AF、左侧 ILF 和左侧 IFOF 的各向异性分数降低,表观扩散系数值增加。
也站在这里(比我更优雅地走在这里)是Sandhill起重机。保护主义者阿尔多·利奥波德(Aldo Leopold)观察到的那些庄严的生物“像他们自己历史上闷闷不乐的页面一样站着。”在其他地方,泥炭沉积物的撕裂页面已被切断以供燃料干燥的年龄。早期的罗马人看到了北欧和西欧人民的征服人民实践。泥炭也被用作爱尔兰,苏格兰和北欧的燃料。和泥炭是煤的前体,在地质压力下转化为棕色煤,沥青,沥青煤和无烟煤。
结果 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14341 张照片:9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等;分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中,系统以 AUC 为 0.99(95% 置信区间 [CI],0.98 至 0.99)区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘,以 AUC 为 0.99(95% CI,0.99 至 0.99)区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中,该系统检测视乳头水肿的 AUC 为 0.96(95% CI,0.95 至 0.97),灵敏度为 96.4%(95% CI,93.9 至 98.3),特异性为 84.7%(95% CI,82.3 至 87.1)。
在当今充斥着欺骗和其他欺诈行为的世界里,人们发现生活非常困难。对于盲人或视力有障碍的人来说,情况更糟。他们在日常生活中面临着更多的挑战,特别是在处理货币和其他与金钱有关的问题时。为了帮助盲人,我们正在开发一个项目,帮助他们识别货币的面额,因为钞票上没有盲文标记。伪钞或假钞是另一项难以识别的任务,无论是对健康人还是盲人而言。因此,除此之外,我们还加入了假钞检测系统,帮助每个公民避免被骗。关键词:假钞检测、货币识别、VGG16、盲人、CNN、图像处理。介绍机器学习是一种人工智能能力,它奖励编程应用程序在预测结果时更加谨慎,而无需进行明确修改。ML 计算利用明显的信息作为预期新收益的义务。在神经网络中,卷积神经网络 (ConvNets 或 CNN) 是进行图像分类、图像分析和图像处理的主要方法之一。图像识别、面部识别等是 CNN 广泛应用的领域之一。
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK:论人工智能伦理的道德崩溃,Medium,https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 (2020) [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 (2020) [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多,找出你的大学,《纽约时报》,https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html ( 2017 ) [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度,https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ (2018 年) [Dand 20] Dand,M.:AI 伦理守门人的责任在哪里?, Medium,https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 (2020 年)
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