XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System敏感度
峰度统计作为脉冲检测器的灵敏度...
摘要 — 我们开发了一种能够识别低电平脉冲射频干扰 (RFI) 的新型微波辐射计探测器。敏捷数字探测器可以通过直接测量信号的其他矩（而非传统测量的方差）来区分 RFI 和自然热辐射信号。峰度是预测电压的四阶中心矩与二阶中心矩的平方之比。它可以很好地指示 RFI 的存在。本文解决了与正确计算峰度相关的许多问题。推导出了在没有和存在脉冲正弦 RFI 的情况下峰度的平均值和标准差。峰度对短脉冲 RFI（例如来自雷达）的敏感度远远高于对连续波 RFI 的敏感度。发现脉冲正弦 RFI 的最小可检测功率与 ( M 3 N ) − 1 / 4 成比例，其中 N 是独立样本的数量，M 是接收器中的频率子带数量。
对话 AI - 'Aye, aye' 或 'My eye!'
M：语气、敏感度、文字游戏呢？想象一下我们的对话被翻译成各种语言。人工智能无法进入我们的头脑或从读者的角度看待它。这需要人类的创造力。每次翻译都会有所不同。最好的翻译应该获得奖励。
FDA 对使用 NGS/HTS 检测外来病毒的看法...
• 病毒检测的敏感度未知 • 检测取决于动物物种对病毒感染的敏感性 • 基于复制病毒引起的可测量病理效应 • 样本相关干扰 • > 18 天的观察期，具体取决于物种 • 全球不鼓励使用动物（3R 倡议！）
人工智能应对新冠肺炎疫情：系统评价
结果：共纳入78篇研究，其中46篇文章探讨了COVID-19的AI辅助诊断，总准确率为70.00%～99.92%，敏感度为73.00%～100.00%，特异度为25%～100.00%，曲线下面积为0.732%～1.000。14篇文章根据入院时的临床、实验室和放射学特征等临床特征对预后进行了评估，预测危重COVID-19的准确率为74.4%～95.20%，敏感度为72.8%～98.00%，特异度为55%～96.87%，AUC为0.66%～0.997。9篇文章利用AI模型对COVID-19疫情进行预测，如疫情高峰、感染率、感染人数、传播规律、发展趋势等。八篇文章利用人工智能探索潜在的有效药物，主要通过药物再利用和药物开发。最后，1 篇文章预测了有潜力开发 COVID-19 疫苗的疫苗靶点。
模拟视野缺损患者视觉效果的人工智能模型
视野（VF）是指人注视时所能看到的空间范围。正常单眼VF上侧为56°，下侧为74°，鼻侧为65°，颞侧为91°（1）。除生理盲点外，整个VF各部分光敏感度均正常，若发生VF缺损，视网膜光敏感度会降低，或出现VF暗点，不同类型的VF缺损仅在分布和深度上有差异（2）。许多疾病都可引起VF缺损，包括青光眼、视神经及视路疾病、视网膜病变、脑卒中或其他神经系统疾病（3-5）。VF检查是发现中枢和周边视觉功能障碍的重要方法。目前临床普遍采用自动静态阈值视野检查法，其中Humphrey场分析仪（HFA）的24-2策略是VF测试的金标准（6-8）。
军用标准 MIL-STD-461D - 射频抗扰度
1.1 目的。本标准规定了为国防部活动和机构设计或采购的电子、电气和机电设备及子系统的电磁发射和敏感度特性控制的设计要求。此类设备和子系统可独立使用，也可作为其他子系统或系统的组成部分使用。还包括数据项要求。
影子总会触及脚：银行信贷额度对非银行金融中介机构的影响
• 大型银行向房地产投资信托 (REIT) 提供信用额度 (CL) • REIT 对压力的回撤敏感度非常高 • 银行股票回报历来受到 REIT CL 风险的影响 • 压力测试表明美国大型银行存在严重的资本缺口
MAX6610/MAX6611 | 精密、低功耗、6 引脚 SOT23 ...
感测电路板和环境温度 温度传感器 IC（如 MAX6610/MAX6611）可感测其自身芯片温度，必须安装在要测量温度的物体上或附近。由于封装的金属引线和 IC 芯片之间有良好的热路径，因此 MAX6610/MAX6611 可以准确测量其焊接的电路板的温度。如果传感器用于测量电路板上发热元件的温度，则应将其安装在尽可能靠近该元件的位置，并应尽可能与该元件共享电源和接地走线（如果它们没有噪声）。这样可以最大限度地增加从元件到传感器的热量传递。塑料封装和芯片之间的热路径不如通过引线的路径好，因此 MAX6610/MAX6611 与所有塑料封装的温度传感器一样，对周围空气温度的敏感度低于对引线温度的敏感度。如果电路板设计为跟踪环境温度，它们可以成功用于感测环境温度。与任何 IC 一样，接线和电路必须保持绝缘和干燥，以避免泄漏和腐蚀，特别是如果部件在可能发生冷凝的低温下工作。
特刊 青光眼结构与功能人工智能映射
Garway-Heath 图依赖于对照片上可见 RNFL 缺损的主观检测。然而，实验和临床研究表明，仅当 RNFL 丢失了很大一部分时才会出现此类缺损。3、4 此外，由于研究中可用的眼睛数量有限，以及难以在视神经周围某些区域可视化 RNFL 缺损，某些地形关系可能未被充分重视。使用频域光学相干断层扫描 (SDOCT) 对 RNFL 进行成像能够提供可重复的定量 RNFL 评估，其评估程度远远高于评估无红 RNFL 照片。许多先前的研究已经评估了 SDOCT 和 SAP 之间的关系。5 – 7 但是，鉴于这些测试提供的数据量巨大，可能很难应用传统的统计工具来充分模拟相关的 SF 关系。最近，神经网络和其他人工智能 (AI) 算法已被证明能够成功地模拟来自各个医学领域的数据中复杂的非线性关系。8 – 12 特别是，卷积神经网络 (CNN) 能够利用空间信息来识别传统方法可能不易辨别的潜在关系。一些研究尝试使用 AI 算法来预测 SDOCT 测量的视野结果，并取得了良好的效果。13 – 16 在一项研究中，Guo 等人 13 表明，可以根据 RNFL 和神经节细胞和内丛状层厚度合理地预测 SAP 敏感度阈值。使用视神经乳头和黄斑的 SDOCT 体积扫描，Maetschke 等人 14 能够预测视野全局指标，例如平均偏差和视野指数。这些研究一般关注的是 SAP 敏感度阈值、预定义扇区或全局指标能否很好地通过 SDOCT 数据进行近似，但没有评估结构损伤和功能损伤之间的地形映射和空间关系，这本身就是另一个重要问题。我们假设，一旦训练了 AI 模型来预测 SAP 敏感度阈值，就可以通过模拟不同特征的 RNFL 缺陷并观察它们对 SAP 结果的影响来获得 SF 关系的地形信息。这将使我们能够更全面地研究 SDOCT 上看到的结构损伤对 SAP 测量的视觉功能的影响。为此，在本研究中，我们开发并验证了一种 CNN，它可以从大量青光眼和青光眼临床患者中的视乳头周围 SDOCT RNFL 厚度测量值预测 SAP 敏感度阈值。
Creditreform 主权评级
目录 评级行动 .................................................. 1 关键评级驱动因素 .............................. 1 评级决定原因及最新动态 .............................. 2 宏观经济表现 .............................. 2 机构结构 .............................................. 7 财政可持续性 .............................................. 7 海外风险敞口 .............................................. 8 评级展望及敏感度 ................................11 分析师 ...................................................... 13 评级* ...................................................... 13 经济数据 ...................................................... 15 ESG 因素 ...................................................... 13 附录 ...................................................... 15