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World File Search System技师
为当地影像科或放射治疗科制定研究策略
个人和医疗机构参与研究的好处是多方面的，影响深远的。研究的重点仍然是生成证据并将其转化为实践，以确保高质量的护理并改善患者的治疗效果；此外，研究还具有专业、劳动力、地位和经济优势。作为更广泛的联合健康专业人员 (AHP) 群体的一部分，放射技师可以通过影响流程、途径、技术和人员的研究活动推动可持续变革。这需要促进一种接受变革的探究和批判性思维文化，同时鼓励、支持和发展临床部门内基于研究的活动。CoR 研究战略已经制定了发展和帮助指导这些变革的战略目标。
正在制定的标准 L3：飞机维修技术员
飞机维修技师负责维护和认证飞机。他们检查、修理和改装机械、电气和电子飞机部件和系统。他们进行安全检查并选择飞机技术日志和工作计划信息。他们选择和检查工具和设备以进行飞机部件检查。他们执行计划内和计划外的维护。他们纠正故障并与利益相关者沟通工作进展。他们完成文档、交接工作并恢复工作区域。他们可能需要轮班工作、在高空和密闭空间工作。他们可能在各种环境中工作，包括机库、户外和车间。他们可能需要持有飞机维修执照。执照由民航局 (CAA)、欧洲航空安全局 (EASA) 或军事等同机构颁发。
CMDCM(AW) DAVID B. STAUFFER
斯托弗士官长出生于密歇根州庞蒂亚克，2000 年 1 月开始了他的海军生涯，参加了大湖区的新兵训练营和佛罗里达州彭萨科拉的 AM“A”学校。他曾指挥过弗吉尼亚海滩 Oceana 海军航空站 VFA-15 的“Valions”号，以及日本厚木的 VFA-195“Dambusters”号和 VAW-115“Liberty Bells”号。 2001 年和 2003 年作为飞机机长、故障排除员和机身技师在企业号航空母舰 (CVN 65) 和西奥多·罗斯福号航空母舰 (CVN 71) 上执行地中海任务，并在乔治·华盛顿号航空母舰 (CVN-73) 和罗纳德·里根号航空母舰 (CVN-76) 上执行南太平洋巡逻任务，担任飞行甲板协调员、质量保证主管、维护控制主管和高级士兵领导。
278200.pdf
爆炸物的分类 爆炸性爆炸物的销毁方法 申请注册以购买、运输、储存和使用私人用途的黑火药 申请爆破和运输许可证（SAPS 408） 爆炸物公路运输车辆的建造和许可规范（SAPS 392） 申请批准改装车辆以进行爆炸物公路运输（SAPS 409）。 申请爆炸物公路运输车辆许可证（SAPS 398）。 免除爆炸物公路运输车辆许可要求的有限数量爆炸物。 爆炸物弹药库安全距离。 弹药库围栏规范。 爆炸物弹药库的九月形式证书。 爆炸物授权申请。 测试、标准和实践守则库。 例如：爆炸物授权证书。 授权爆炸物清单。 申请经营消费性烟花的许可证。 烟火技师认证。 申请经营烟火求救信号的许可证
美丽在于旁观者的人工智能
1 英国纽敦阿比阿尔斯特大学健康科学学院生命与健康科学学院、2 英国伦敦放射技师协会和学院、3 英国伦敦圣托马斯医院伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院、4 英国伦敦大学健康科学学院助产与放射学系放射学系、5 英国伦敦大学学院医院、6 英国坎特伯雷坎特伯雷基督教会大学联合与公共卫生专业学院、7 英国牛津牛津大学放射肿瘤研究所肿瘤学系、8 英国牛津牛津大学医院 NHS FT 丘吉尔医院放射治疗系、9 英国格拉斯哥大格拉斯哥和克莱德 NHS 苏格兰、10 英国纽敦阿比阿尔斯特大学计算机学院计算机、工程与建筑环境学院
美丽在于旁观者的人工智能
1 英国纽敦阿比阿尔斯特大学健康科学学院生命与健康科学学院、2 英国伦敦放射技师协会和学院、3 英国伦敦圣托马斯医院伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院、4 英国伦敦大学健康科学学院助产与放射学系放射学系、5 英国伦敦大学学院医院、6 英国坎特伯雷坎特伯雷基督教会大学联合与公共卫生专业学院、7 英国牛津牛津大学放射肿瘤研究所肿瘤学系、8 英国牛津牛津大学医院 NHS FT 丘吉尔医院放射治疗系、9 英国格拉斯哥大格拉斯哥和克莱德 NHS 苏格兰、10 英国纽敦阿比阿尔斯特大学计算机学院计算机、工程与建筑环境学院
人工智能在放射学变革中的当前趋势和未来前景 Rezwan Ahmed Mahedi 1*、Hrishik Iqbal 2、Raiyan Azmee 3、Marzan Azmee 4、Fatiha Jakir 5、Mufassir Ahmad Nishan 6、Mohammed Burhan Uddin 7、Sadia Afrin 8
人工智能 (AI) 已迅速改变了包括医学在内的众多行业，放射学将从其功能中受益匪浅。AI 通过利用医疗和牙科实践中常用的数字射线照片的大量数据集来提高诊断准确性、减少错误并改善患者护理。尽管有这些优势，但 AI 对图像采集和放射技师工作流程的影响在放射学文献中仍未得到充分探索。本综述旨在评估 AI 对放射学实践的影响，应对监管挑战，并探索将其整合到放射科医生和放射技师的教育框架中。它强调了 AI 在自动化任务、提高诊断精度和改善临床决策方面的作用。截至 2024 年 12 月，使用 PubMed 和 Google Scholar 进行了系统文献检索，其中包括“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“放射学”和“诊断成像”等术语。分析了 77 篇专注于数字牙科放射学中 AI 应用的同行评审文章和会议论文，以提取有关 AI 方法及其潜在应用的数据。研究结果表明，AI 解决方案可提高复杂成像任务的效率，例如乳房 X 线摄影中的病变识别和分类，以及横断面成像中的实时评估，从而减少重新扫描的需要并提高患者吞吐量。然而，广泛采用面临与伦理和法律问题相关的障碍，包括数据隐私、算法偏见和透明度需求。虽然 AI 在自动化工作流程、提高诊断准确性和优化放射学患者护理方面表现出巨大潜力，但必须解决与人为监督、专业适应和法规遵从性相关的挑战。需要进一步研究以充分了解 AI 对放射学的影响并最大限度地发挥其临床效用。关键词：人工智能 (AI)、放射学、机器学习、诊断成像、医疗实践、深度学习、诊断成像中的 AI 等。