XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System摄影的
ISO Focus，2004 年 11 月.pdf
1 条评论 Friedrich Dolezalek，ISO/TC 130 主席 图像革命中的标准演变 2 世界场景 全球事件亮点 3 ISO 场景 ISO 成员的新闻和发展亮点 4 嘉宾观点 Peter Esser 先生，富士通西门子计算机批量产品和供应业务执行副总裁 6 主要焦点 图像革命 • 聚焦电影摄影 • 医学数字成像革命 • 文档成像应用程序的业务解决方案 • 协调色彩 - 新工具和功能 • 印刷行业的图形进步 • 揭开摄影的神秘面纱：数字捕捉成像性能 • 满足客户对个人身份识别的需求 • 工业射线照相中的图像质量 - 一个关键的安全因素 • 管理电子和纸质产品相关文件 • 预测变色和染色的牢度等级 • ISO 国际图像安全研讨会 34 发展和倡议 • 产品和服务生命周期管理的卓越模型 • 将医疗保健服务扩展到偏远社区 • EMS 帮助保护吴哥窟 40 本月新品 •协调全球组织对合格评定机构进行评估的要求 41 即将推出
山体滑坡清单地图：解决老问题的新工具
山体滑坡遍布各大洲，在景观演变中发挥着重要作用。在世界许多地区，山体滑坡也是一种严重灾害。尽管山体滑坡十分重要，但我们估计，山体滑坡地图仅覆盖了不到 1% 的大陆斜坡，而且缺乏有关山体滑坡类型、数量和分布的系统信息。绘制山体滑坡地图对于记录某个区域山体滑坡现象的程度，调查斜坡失效的分布、类型、模式、复发率和统计数据，确定山体滑坡的敏感性、危害、脆弱性和风险，以及研究以滑坡过程为主的景观演变都非常重要。绘制山体滑坡地图的传统方法主要依靠对立体航空摄影的目视解译，并辅以实地调查。这些方法既费时又耗费资源。基于卫星、机载和地面遥感技术的新兴技术有望促进滑坡地图的制作，减少编制和系统更新所需的时间和资源。在本文中，我们首先概述了滑坡制图的原则，并回顾了编制滑坡地图的传统方法，包括地貌、事件、季节和多时间清单。接下来，我们将研究滑坡制图的最新和新技术，考虑（i）利用
艺术保护者
•在所有艺术品上保留最新的保护文件，包括保护报告，包括书面和摄影的所有艺术品•积极参与科学研究，与收藏，策展，策展，学习和探索整个画廊中的团队一起工作•出色的艺术处理技能•使用正式的衡量标准•进行型号•进行范围•进行型号•进行范围•进行范围•进行制定范围•进行制定范围•进行制定范围•进行制定范围•进行局限性保护•在诸如固结和衬里干预（尤其是历史绘画的蜡衬里）的精选作品上•根据需要提供有关艺术品包装和运输的建议，并建议适用于旅行和展示•对物体进行风险评估并在可能的情况下实施良好的预防效果。• To work with the Registrar to apply for relevant conservation grants and funding • Carry out scientific analysis and develop further collaboration with technical analysts and scientists and convey this information to the conservation and scientific communities, and disseminate it to non-technical audiences • Undertake courier activity, oversee transport and installation of Crawford Art Gallery collection artworks as required • In collaboration with the Collection team, develop long-term care procedures, including storage and installation重新开发的克劳福德美术馆大楼的建议
引用：Viberg Johansson J，Dembrower K，Strand F等。妇女在瑞典乳房X线摄影中使用AI的看法和态度：质量
抽象背景理解妇女的观点可以帮助创建有效且可接受的人工智能（AI）来进行分类乳房X线照片，从而确保很大比例的筛查癌症。这项研究旨在探索瑞典妇女对在乳房X线摄影中使用AI的看法和态度。在2023年春季，在AI筛查中正在进行的AI临床试验中，对2023年春季的16名妇女进行了半结构化访谈（Sublentrustcad，NCT 04778670）。使用归纳主题内容分析对访谈成绩单进行了分析。总的来说，妇女认为AI是帮助放射科医生做出决策的出色补充工具，而不是完全替代其专业知识。为了信任AI，妇女要求对医疗保健中AI使用的透明度进行彻底的评估以及放射科医生在评估中的参与。他们宁愿更担心，因为被要求更多的扫描呼唤，而不是忽视癌症的迹象的风险。如果AI的实施成为标准实践，他们对医疗保健系统表示了重大信任。结论结果表明，接受采访的妇女通常对乳房X线摄影的实施持积极态度。尽管如此，他们期望和对AI的要求而不是放射科医生。有关AI的作用和局限性的有效沟通对于确保患者了解AI辅助医疗保健的目的和潜在结果至关重要。
用椰子壳液体烟雾超声的紫鸭的物理化学和感觉质量，并存储在不同的时期
摘要：这项研究旨在确定在室温和真空包装下添加超声的椰子贝壳液体烟雾在北京鸭干的效果。地鸭干由浸泡在椰子壳液体烟雾（CSL）中的紫鸭肉（Anas Platyrhynchos fimderus）制成，该烟雾（CSL）被超声处理20分钟，并用大蒜，galangal，galangal，coriander，coriander，coriander，tamarind，tamarind，盐，盐和椰子糖调味。使用完全随机的设计（CRD）进行了实验室实验（对照：0天存储期，T1：7天，T2：14天，T3：21天，T4：28天）和4个复制。结果表明，添加超声的CSL对北皮地面鸭的保质期有所不同，对pH，质地，颜色L，a*，a*，a*，a*，a，aw，水含量，水含量，脂肪，脂肪，碳水化合物，硫代巴比妥酸（tba）和iodine数字具有显着影响（p <0.01）。对灰分含量具有显着影响（p <0.05），对水的容量（WHC），蛋白质含量和有机摄影的质量没有显着影响。可以得出结论，在室温下储存地鸭干14天，真空包装并未显示出对pH，水活动，水含量，脂肪，蛋白质，蛋白质，TBA和碘的损害，并且没有发生疾病。
共同开发“网络性量表”以评估...
背景。尽管患有获得性脑损伤的人（ABI）可能容易受到网络摄影的影响，但缺乏记录ABI患者网络安全行为的现有措施限制了我们对ABI特异性风险因素的理解，该问题的频率以及评估循证干预措施的能力。通过自我评估的陈述和实用的骗局识别任务来评估ABI患者的脆弱性。这项研究旨在通过临床医生和ABI患者的反馈来开发和完善网络性量表。方法。使用Delphi方法和两轮与ABI参与者的认知访谈（n = 8），通过三轮临床医生调查（n = 14）收集了比例反馈。在每回合之后，反馈进行了定量和定性的总结，并进行了相应的修订。结果。关键修订包括删除12个被认为无关紧要的项目。说明和评级量表进行了修改，以提高清晰度。认知访谈确定了15个理解错误，并进行了进一步的修订，以支持ABI参与者的响应清晰度。ABI的临床医生和参与者认可了网络性量表的内容和有效性。结论。进一步验证后，网络性量表有可能成为临床和研究环境中ABI患者在线脆弱性的有效筛查措施。
C-反应蛋白与未来发育的关联...
抽象背景理解妇女的观点可以帮助创建有效且可接受的人工智能（AI）来进行分类乳房X线照片，从而确保很大比例的筛查癌症。这项研究旨在探索瑞典妇女对在乳房X线摄影中使用AI的看法和态度。在2023年春季，在AI筛查中正在进行的AI临床试验中，对2023年春季的16名妇女进行了半结构化访谈（Sublentrustcad，NCT 04778670）。使用归纳主题内容分析对访谈成绩单进行了分析。总的来说，妇女认为AI是帮助放射科医生做出决策的出色补充工具，而不是完全替代其专业知识。为了信任AI，妇女要求对医疗保健中AI使用的透明度进行彻底的评估以及放射科医生在评估中的参与。他们宁愿更担心，因为被要求更多的扫描呼唤，而不是忽视癌症的迹象的风险。如果AI的实施成为标准实践，他们对医疗保健系统表示了重大信任。结论结果表明，接受采访的妇女通常对乳房X线摄影的实施持积极态度。尽管如此，他们期望和对AI的要求而不是放射科医生。有关AI的作用和局限性的有效沟通对于确保患者了解AI辅助医疗保健的目的和潜在结果至关重要。
用于人眼安全闪光激光雷达的盖革模式三维图像传感器
近年来，许多探测器被发射到月球、行星、小行星和彗星进行科学观测。许多探测器都携带了光探测和测距 (LIDAR) 系统，其测量范围从几十公里到几百公里 [1, 2, 3, 4, 5]。我们已经为远程 LIDAR 接收器开发了定制 IC“LIDARX”，它将安装在火星卫星探测器 (MMX) [6] 上。另一方面，如果航天器降落在月球或行星上进行科学观测或资源勘探，航天器的着陆点通常是未开发地点，这些地点可能并不总是着陆的理想地点。在这些未开发地点进行精确着陆需要三维 (3D) 图像，以便在着陆前立即测量地形、避障和检测相对于地面的姿态。美国宇航局的自主着陆和避险技术 (ALHAT) 项目正在开发一种系统，用于快速自主地识别未来行星着陆装置 GN&C 的安全着陆点 [7, 8, 9]。在 ALHAT 中，Flash LIDAR [10, 11, 12, 13] 被定位为障碍物检测的重要传感器。作为一个典型的例子，2016 年发射的 OSIRIS-REx 使用 Flash LIDAR 进行制导、导航和控制 [14, 15, 16, 17]。Flash LIDAR 是一种以类似于闪光摄影的方式捕获 3D 图像的传感器，通过将激光脉冲散射并照射到相机的视场上，相机会
从EEG脑记录中学习强大的深视觉表示
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图（EEG）信号的视觉图像，由于其在脑部计算机接口中的应用，引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法，其中第一步是获得脑电图衍生的特征，以稳健地学习深度代表，然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务，以进一步支持概括性索赔。我们观察到，与脑电图和图像之间的联合代表学习相比，在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后，我们提出了一个新颖的框架，将看不见的图像转换为脑电图空间，并以近似值重建它们，从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9％和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。
遗传编程在癌症中的应用
人工智能（AI）和机器学习（ML）方法因其创新的解决问题的方法而获得了著名的认可，这尤其不需要理解问题的身体基础。AI在医学中的应用预示了一个新的数字健康时代，协助医生提供最佳的患者护理。医师的经验和知识无可否认对于诊断疾病和治疗患者至关重要。在这种情况下，AI模型促进了大型数据集的快速学习和分析。因此，随着数据收集量的不断增长和AI模型的完善，AI技术可以帮助医师和卫生决策者做出更精确的基于证据的临床决策。在癌症研究中，AI方法被广泛用于预后预测和风险评估。具体来说，将癌症患者准确地分类为风险群体，并预测个体预后对于治疗决策至关重要。与其他AI技术一样，遗传编程（GP）已用于预后预测和癌症患者的分类。此外，癌症类型的AI辅助分类可能为区分恶性病变和良性病变提供更精确的标准。利用GP的乳腺癌的初步研究已对筛查乳房X线摄影的恶性病变分类产生了明显的诊断标准。早期的癌症诊断和确定有专门筛查计划风险的人无疑是癌症研究的挽救生命的进步。鉴于此，建议使用GP进行进一步的研究。