XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数千幅
脑部医学图像融合的 GUI
近年来技术飞速发展，医学诊断和治疗需要各种医学成像方法来实现高精度，例如磁共振成像 (MRI)、计算机断层扫描 (CT)、单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 等。这些成像方法通常会提供独特的信息。因此，通常采用一种称为图像融合的后成像方法。这种方法将两幅或多幅图像的信息合成一幅包含所有相关数据的图像。本文提出了一种在 MATLAB 环境中开发的程序和简单的专用图形用户界面 (GUI)。基于不同的小波分解，可以分析应用于脑部 MRI 和 SPECT 医学图像的不同小波图像融合方法。所提出的 GUI 可应用于真实图像的计算机辅助诊断，以使医学诊断更加精确。所提出的 GUI 也适用于研究医学图像融合的工程教育。
调查对人工智能的负面偏见
艺术被视为人类特权的最后堡垒之一，是研究人类与人工智能 (AI) 之间关系的有效模型。最近的研究调查了人们对人造艺术品和人工智能艺术品的反应，报告了对后者存在负面偏见或没有差异的证据。在这里，我们调查了作者的先验知识是否可以通过操纵人类作者和人工智能作者的预先分配来影响两幅抽象画的审美欣赏。在艺术博览会的生态环境中，参与者被要求明确评价他们的审美欣赏，同时在观察两幅画的过程中记录心理生理测量——皮肤电活动 (EDA) 和心率 (HR)。展示顺序在参与者和艺术品之间是平衡的。结果表明，当人类宣布的画作首先展示时，对人工智能宣布的画作的审美判断较低，而相反的展示顺序判断则相等。此外，虽然没有发现 HR 的调节，但 EDA
数字空中三角测量在生产中的应用
随着自动化程度的提高，数字空中三角测量越来越多地应用于摄影测量生产环境。本文介绍了一种使用 Helava 自动三角测量系统 (HATS) 进行数字空中三角测量的定制和修改方法。HATS 用作 swissphoto 区块空中三角测量的基本三角测量工具，该区块包含 6000 多幅图像，覆盖整个瑞士地区，照片比例从 1:22’000 到 1:54’000 不等。对于整个瑞士区块，从 1995 年 10 月到 1998 年 7 月，在 43 个子区块中进行了空中三角测量，每个区块使用 82 到 333 幅图像。介绍了七个选定三角测量子区块的结果。此外，本文总结了数字三角测量在瑞士复杂地形（尤其是阿尔卑斯山地区）中的局限性，并讨论了改进建议。
日本医学生物工学会甲信越支部长野地区
有。当进行EMD时，测得的EEG波形根据波形不同可以达到IMF3，甚至IMF4。从 IMF2 开始的所有添加的波形都使用以下方法进行区分。本实验对Fz、Cz、Pz三个电极进行EMD分析，对四个选项分别比较IMF中P300分量的幅值，输出并统计幅值最大的选项。然后将最受欢迎的选项确定为受试者选择的菜单。 3.结果表1显示了所有受试者的两级菜单选择实验的结果。括号内的刺激为目标刺激，括号左边的刺激为选择刺激。目标刺激和选定刺激匹配的情况显示为黄色。受试者 A 能够在任务 2 和 3 中选择第二层和第三层中的目标刺激。受试者B能够在任务1和4中选择目标刺激，并且能够区分第一层级中的所有目标。受试者 C 在所有试验中都能够区分两个层级。
QUICKVISE - Prashasnik Gurukul
和神话。因对印度神灵的现实主义描绘而闻名。 来自《摩诃婆罗多》和《罗摩衍那》的插图，描绘了印度文化（Draupadi Cheer Haran） 插图包括财富女神拉克希米、知识女神萨拉斯瓦蒂以及毗湿奴和他的配偶玛雅和拉克希米。他是水彩插图和油画（油画）的专家。他在孟买开设了一家石印社出版了他的画作。建立自己的印刷机后，印刷的第一幅画是“沙恭达罗的诞生”，后来许多神话人物如阿迪·商羯罗也加入其中。在他的插图中，可以看到传统坦焦尔艺术和欧洲艺术的融合。在他58岁去世之前，他创作了大约7,000幅画作。主要作品：阿周那和苏巴德拉、阿什塔·悉地、沙恭达罗、奈尔种姓妇女等
改变生活的肠癌治疗方法被添加到 PBS 中，惠及数千名澳大利亚人澳大利亚皇家病理学院 (RCPA) 支持
改变生活的肠癌治疗方法被加入 PBS，惠及数千名澳大利亚人 澳大利亚皇家病理学院 (RCPA) 支持今年将针对转移性结直肠癌 (mCRC) 的靶向治疗药物 Braftovi 添加到药品福利计划 (PBS) 中，此举将改善澳大利亚数千名患者的健康状况。RCPA 研究员 Anthony Gill 教授解释说，将 Braftovi 添加到 PBS 是一个令人鼓舞的进步，将显著改善患者的健康状况。“与 PBS 列出的抗癌药物西妥昔单抗联合使用，Braftovi 有可能减缓或阻止癌症的生长，并可以帮助一些晚期 mCRC 患者延长生存期并提高生活质量。将 Braftovi 添加到 PBS 中极大地改善了患者的使用机会，这意味着现在每个疗程的费用为 42.50 澳元或 6.80 澳元（优惠卡持卡人）而不是像以前那样每个疗程 33,600 澳元，”吉尔教授说。为了确定是否有资格通过 PBS 使用 Braftovi，患者必须首先进行癌症检测，以检查 RAS 基因（KRAS 和 NRAS）和 BRAF 基因是否存在突变。在 RCPA 向医疗服务咨询委员会 (MSAC) 提出申请后，此项检测现已在医疗保险福利计划 (MBS) 上为 mCRC 患者提供。“多年来，mCRC 患者一直有资格通过 MBS 使用一种名为西妥昔单抗的药物，但前提是他们的肿瘤没有 KRAS 或 NRAS 基因突变。这是因为我们知道西妥昔单抗对具有这些突变的肿瘤不起作用。我们目前所知的是，肿瘤中存在 BRAF 突变的 mCRC 患者对西妥昔单抗的反应不佳，即使他们没有 RAS 突变。然而，我们现在知道，当西妥昔单抗与 Braftovi（一种 BRAF 抑制剂）联合使用时，这些患者会对西妥昔单抗有反应。 “为了获得这种治疗，患者必须对其结肠癌进行 RAS 和 BRAF 突变检测。PBS 已经为 mCRC 的 RAS 突变检测提供资助，但现在这项资助已扩大到包括增加 BRAF 突变检测，大大提高了有需要的人的可及性。 “这又是一个例子，说明准确且易于获取的病理学检测如何指导如此多疾病的治疗。它不仅能让我们在正确的时间为正确的患者提供正确的治疗，同样重要的是，它还能让我们建议患者不要使用对他们无效的疗法来治疗他们。例如，我们知道，如果肿瘤有 RAS 突变或缺乏 BRAF 突变，这种治疗将不会有帮助，”吉尔教授说。自 20 世纪 90 年代中期以来，50 岁以下人群中新的转移性结直肠癌病例数量一直在增加。现在，mCRC 是最致命的癌症，也是 25-44 岁澳大利亚人死亡的第五大原因。每年有超过 15,000 名澳大利亚人被诊断出患有 CRC，而且这一数字还在不断上升。BRAF 基因突变使 mCRC 更具侵袭性，对化疗更具抵抗力，这些患者的治疗选择极其有限。这种突变影响了大约十分之一的澳大利亚晚期 mCRC 患者，导致预后不良，平均存活时间为
玻璃纤维增强复合材料的疲劳寿命行为...
摘要：玻璃纤维增强复合材料 (FGRC) 具有优异的机械性能、低成本和耐腐蚀性，可用于替代汽车部件制造中的大部分金属。FGRC 在受到恒幅载荷 (CAL) 时会发生疲劳失效。然而，对 FGRC 行为的研究仍然缺乏预测工程和分析工具，主要是因为对这些材料行为的了解不足，包括它在受到变幅载荷 (VAL) 时的完整性。因此，本研究旨在研究欠载对不同层压板取向的 FGRC 疲劳寿命行为的影响。增强材料使用具有 [0/90]° 和 [±45]° 取向的单向玻璃纤维，并选择短切原丝毡来研究周期性欠载的影响。同时使用聚酯树脂作为基质材料。FGRC 复合材料采用手工铺层技术制造，根据 ASTM D3039 进行拉伸试验，根据 ASTM D3479 进行疲劳试验。结果表明，与 CAL 结果相比，欠载效应使 FGRC 的疲劳寿命行为从实际值下降 1.4% 到 18%。
玻璃纤维增强复合材料在欠载条件下的疲劳寿命行为
摘要：玻璃纤维增强复合材料 (FGRC) 具有优异的机械性能、低成本和耐腐蚀性，可用于替代汽车部件制造中的大部分金属。FGRC 在受到恒幅载荷 (CAL) 时会发生疲劳失效。然而，对 FGRC 行为的研究仍然缺乏预测工程和分析工具，这主要是因为对这些材料的行为（包括其在受到变幅载荷 (VAL) 时完整性）的了解不足。因此，本研究旨在调查不同层压板取向的 FGRC 的欠载对疲劳寿命行为的影响。增强材料使用具有 [0/90]° 和 [±45]° 取向的单向玻璃纤维，并选择短切原丝毡来研究周期性欠载的影响。同时使用聚酯树脂作为基质材料。FGRC 复合材料采用手工铺层技术制造，根据 ASTM D3039 进行拉伸试验，根据 ASTM D3479 进行疲劳试验。结果表明，与 CAL 的结果相比，欠载效应会使 FGRC 的疲劳寿命行为从实际值下降 1.4% 到 18%。
基于人工智能的感知儿童情绪的移动应用程序
摘要。孩子们会经历各种各样的情绪，如快乐、悲伤和恐惧。有时，孩子们可能很难表达自己的情绪。检测和理解儿童未表达的情绪对于满足他们的需求和预防心理健康问题非常重要。在本文中，我们开发了一个基于人工智能 (AI) 的情绪感知识别应用程序 (ESRA)，帮助家长和老师通过分析孩子的画作来了解孩子的情绪。我们从多哈的一所当地学校收集了 102 幅画作，从谷歌和 Instagram 收集了 521 幅画作。使用这两个数据集的组合进行了四个不同的实验。使用 Python 中的 Fastai 库训练深度学习模型。该模型将绘画分为积极或消极情绪。在四个实验中，模型准确率在 55% 到 79% 之间。这项研究表明，ESRA 具有识别儿童情绪的潜力。然而，底层算法需要使用更多的图画进行训练和评估，以提高其当前的准确性并能够识别更具体的情绪。