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日本乳腺人工智能研究会
非常感谢您出席乳腺人工智能研究组第二次全体大会。 我叫尾崎幸典，担任本次大会的组织者。 首先我要向大家表示感谢。 乳腺人工智能研究组是一个由多学科专家和学生组成的优秀社区，致力于推动人工智能等创新数字技术在乳腺癌治疗领域的发展。 我们相信，凭借大家的热情和专业知识，该研究小组将继续发展壮大，不仅为乳腺癌治疗做出贡献，而且为广泛的医学领域做出贡献。 今年的全体大会以“思考社会对于AI与医疗数字化转型需要的方向”为主题，除了各小组的进展报告外，我们还邀请了活跃在虚拟现实领域最前线、熟知政府政策信息的特别演讲嘉宾，将站在患者与民众的角度，热情洋溢地讲述AI发展与医疗数字化转型应努力的方向。 这将是各领域专家分享丰富知识和经验并深入讨论的宝贵机会。 大会不仅是学术交流的论坛，更是加深社区联系的机会。 我们希望通过交流和联系，出现新的合作和项目，并取得更大的成功。 我们要向所有支持我们研究小组的人以及指导我们的顾问表示最深切的感谢。向与我们合作的医院、大学以及小组长和成员表示感谢。期待您继续给予指导和鼓励。
日本医科大学杂志
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悉尼的日本帝国海军甲型潜艇 M24
简介 2006 年 11 月，在 1942 年悉尼突袭中“失踪”的第三艘日本袖珍潜艇被发现，这解开了澳大利亚持久的海军之谜之一。这艘船是这次大胆袭击中最成功的一艘，它的失踪引起了一连串的阴谋。在海军少尉 Katsuhisa Ban（23 岁）和海军士官 Namori Ashibe（24 岁）的指挥下，M24 进入港口，袭击了来访的美国重型巡洋舰 USS Chicago (CA-29)，没有击中海军补给船，反而将其击沉，造成 21 人死亡。重要的是，M24 逃脱了，而它的姊妹袖珍潜艇 Ha-14 和 Ha-21 被摧毁，后来被找到。四名潜艇人员证实遇难，M24 上的两名船员也推测失踪。他们都被追授日本海军高级荣誉。如今，这艘微型潜艇残骸的发现引发了对此次袭击事件和 M24 号年轻勇敢船员最终命运的重新调查。这个全国罕见的沉船遗址已成为负责管理当局的密切关注焦点，现在开始揭开它的秘密。本文总结了为保护该遗址而建立的管理框架，并探索了考古线索，这些线索为了解船员的最后行动和可能的命运提供了一些线索。
帝国
PRODUCT WITH SPECIFIC ACTION Inoculation of mycorrhizal fungi PERMITTED IN ORGANIC FARMING BIOAGRONOMIC CHARACTERISTICS The product contains a pool of microorganisms that, favoring the development of fungi already present in the environment such as Bacillus Subtilis and Bacillus Amyloliquefaciens, and rebalancing the microbial flora present on the plant, allow an optimal development of vegetative growth, positively predisposing the plant to克服非生物和生物性质的所有应力。他们的发展创造了一种不适合病原体发展的拮抗系统，例如花和果实的恶化。最终结果•平衡营养以增加植物的福祉状态。•允许植物为所有可能造成生产困难的微生物创造不利的情况。•没有残留物的水果。DOSES AND METHOD OF USE Application type: FOLIAR It can be used on all crops: VINE: 2,5 kg/ha ARBOREAE: (Pome fruit, Stone fruit, Actinidia and Olives) 2,5 kg/ha ORCHARDS: 2,5-3 kg/ha CHERRY: 2,5 kg/ha for 3 veraison operations onwards NURSERIES: from 2,5 to 5 kg/ha GREENHOUSE: 250-400GR/1000MQ水果洗涤：每浸没0.6至0.8 kg/hl，喷涂到溶液应用的6-8％•每次创建条件时重复干预。它没有短时间，没有残留物。警告•除含有铜或抗菌物质的产品外，该产品与大多数农药都混乱。但是，无论如何，在申请之前必须进行测试。制造商对产品不当造成的损害不承担任何责任。
日本机械学会论文集 - J-Stage
Abstract 本研究的目的是通过使用可见光相机来调查眼动参数来估计汽车驾驶期间的心理负荷（MWL）。本研究涉及 12 名学生（6 名男性和 6 名女性）。参与者同时使用驾驶模拟器执行驾驶任务和次要任务，以控制MWL。N-back任务的级别如下：无、0-back。 , 1-回,使用可见光相机测量 2-back 和 3-back 的视线和头部角度以及眨眼频率，根据视线和头部角度计算眼球旋转角度，即头部运动的比率。还测量了 N-back 任务的主观 MWL 和准确性，结果表明，随着 N-back 任务难度的增加，主观 MWL 单调增加。 N-back 任务具有统计显着性对水平和垂直注视角度的标准差（SD）、眼球水平旋转角度的标准差、水平方向头部运动的共享率以及眨眼频率进行Logistic回归分析，结果显示，眼球水平旋转角度的标准差和眨眼频率的标准差（SD）。眨眼频率是估计 MWL 的最重要参数 受试者工作特征 (ROC) 曲线的曲线下面积 (AUC)