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World File Search System扫描技术
糖尿病治疗的新型药物
该主题分析强调了与DPP-4抑制剂，SGLT2抑制剂和GLP-1受体激动剂有关的错误，发生在社区药房环境中，并共享选定的安全提示。主要考虑因素包括修改与外观类似产品名称的药学软件显示，在药房过程中实施条形码扫描技术，组织冰箱空间，以确保产品和单个处方的分离和可见性，以及在处方拾取的患者中审查标签说明以确保患者期望获得的信息匹配。基于社区的团队，包括处方者，护士，药剂师和药房技术人员，还鼓励审查自己的事件，除了从该分析中学习，以指导改善其药物使用过程。
海上激光扫描作为...的来源
扫描技术，尤其是移动扫描技术的快速发展，使得从海上测量平台和自主载人或无人驾驶车辆收集空间数据成为可能。提出的解决方案源自移动扫描。然而，我们应该记住，海上激光扫描的特殊性和收集到的数据的处理应该采用地理信息系统可接受的形式，特别是典型的海上需求。同时，我们应该意识到，来自海上移动扫描的数据构成了描述海洋环境的新方法，并带来了与空中和陆地扫描完全不同的新视角。因此，作者想展示一项旨在测试在海上使用移动扫描可能性的实验结果。实验是在波罗的海南岸邻近的港口和相关环境中进行的。
论原子探针断层扫描对于……的重要性
摘要 — 原子探针断层扫描是唯一能够以亚纳米分辨率测量所有化学元素的三维空间分布而不受质量或原子序数限制的技术。该技术在各种半导体器件的开发中发挥着重要作用。然而，在世界最发达地区之外，它仍然鲜为人知。考虑到这一点，本文旨在向巴西微电子学会介绍和讨论原子探针断层扫描技术，更重要的是，讨论它对纳米级器件开发的影响。首先，我们介绍原子探针断层扫描的工作原理和实验程序。接下来，我们介绍一些该技术在设备开发中应用的真实例子。最后，我们简要讨论了一个尚未实现的应用的可能性，即亚单层量子点的原子探针断层扫描。
心脏、眼睛和人工智能：评论
心脏病仍然是美国的第一大死亡原因。基于深度学习的人工智能 (AI) 方法在研究心血管疾病的各种因素中变得越来越普遍。使用视网膜扫描技术诊断视网膜疾病（如糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性、青光眼等）的使用已得到广泛记录，使用眼底照片和光学相干断层扫描血管造影 (OCTA)。研究人员现在正在寻求将 AI 的强大功能与视网膜扫描的非侵入性便捷性相结合，以检查心脏的运作并根据微血管的特征和功能预测大血管的变化。在这篇综述中，我们总结了使用视网膜成像诊断心血管问题和其他疾病领域的现状。
航空发动机冷却孔测量的进展
摘要：气膜冷却技术对提升航空发动机性能、延长使用寿命具有重要意义。随着对气膜冷却效率要求的越来越高，科研人员对冷却孔的精度测量和数字化测量开展了大量工作。基于此，本文概述了气膜冷却技术的重要性及其原理，回顾了冷却孔的演变过程，详细介绍了当前工程场景中采用的传统冷却孔测量方法及其局限性，将数字化测量方法分为探测测量技术、光学测量技术、红外成像技术、CT扫描技术和复合测量技术五种主要类型，并对这五种类型的测量方法及集成的自动化测量平台进行了分析。最后，通过对冷却孔测量方法的归纳与分析，指出了其技术挑战和未来趋势，为后续研究提供参考与指导。
评论文章神经外科中的脑图谱
背景和目的：脑映射是研究中枢神经系统 (CNS) 的解剖和功能。脑映射有许多技术，这些技术在不断变化和更新。从一开始，脑映射就是侵入性的，并且脑映射需要对暴露的大脑进行电刺激。然而，如今的脑映射不需要电刺激，而且通常不需要患者的任何复杂参与。为了进行脑映射，功能性和结构性神经成像起着至关重要的作用。脑映射技术包括非侵入性技术（结构和功能性磁共振成像 [fMRI]、扩散 MRI [dMRI]、脑磁图 [MEG]、脑电图 [EEG]、正电子发射断层扫描 [PET]、近红外光谱 [NIRS] 和其他非侵入性扫描技术）和侵入性技术（直接皮质刺激 [DCS] 和颈动脉内阿米他测试 [IAT] 或 wada 测试）。
通用人工智能方法：分析
本文分析了实现 AGI 的不同方法，包括人脑模拟、AIXI 和集成认知架构。首先，本文定义了 AGI，并说明了其要求。对于提到的每种提议方法，都总结了相关方法，并详细介绍了其关键流程，展示了其运作方式。然后，分析了列出的每种方法，并考虑了各种因素，例如技术要求、计算能力和对要求的充分性。结论是，虽然有多种方法可以实现 AGI，例如人脑模拟和集成认知架构，但实现 AGI 最有希望的方法是集成认知架构。这是因为发现人脑模拟需要扫描技术，而这些技术很可能要到 2030 年代才能实现，因此不太可能在那之前创建出来。此外，集成认知架构降低了计算要求，并具有适合通用智能的功能，使其成为实现 AGI 的最有可能的方法。
可操作的、无测量量子断层扫描
随着世界各地实验室中实现的量子信息处理器越来越强大，对这些设备的稳健性和可靠性描述现在比以往任何时候都更加紧迫。这些诊断可以采取多种形式，但最受欢迎的类别之一是断层扫描，其中为设备提出了一个底层参数化模型，并通过实验推断出来。在这里，我们引入并实现了高效的操作断层扫描，它使用实验可观测量作为这些模型参数。这解决了当前断层扫描方法中出现的表示模糊问题（规范问题）。解决规范问题使我们能够在贝叶斯框架中有效地计算实现操作断层扫描，从而为我们提供了一种自然的方式来包含先验信息并讨论拟合参数的不确定性。我们在各种不同的实验相关场景中展示了这种新的断层扫描技术，包括标准过程断层扫描、拉姆齐干涉测量法、随机基准测试和门集断层扫描。
利用表征学习进行深度医学图像分析和
1. 概述 深度学习在医学成像中的应用越来越广泛，改进了处理链中的许多步骤，从采集到分割，从异常检测到结果预测。然而，仍然存在重大挑战：（1）基于图像的诊断取决于局部模式之间的空间关系，而卷积和池化通常无法充分捕捉这些关系；（2）数据增强是学习 3D 姿势不变性的实际方法，需要指数级增长的点数才能实现稳健的改进；（3）标记的医学图像比未标记的图像少得多，尤其是对于异质性病理病例；（4）磁共振成像 (MRI) 等扫描技术速度慢且成本高，通常没有在线学习能力来关注临床感兴趣的区域。为了应对这些挑战，需要新的算法和硬件方法，以使深度学习充分发挥其在医学成像中的潜力