XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System易于
如何引用本文 Lenihan D (2023 年 10 月 17 日) 将 AI 融入医学教育的三种有效、高效且易于实施的方法
利益冲突：根据 ICMJE 统一披露表，所有作者声明如下：付款/服务信息：所有作者声明未从任何组织获得所提交作品的财务支持。财务关系：所有作者声明他们目前或过去三年内与可能对所提交作品感兴趣的任何组织没有财务关系。其他关系：所有作者声明没有其他可能影响所提交作品的关系或活动。
einprot：用于定量蛋白质组学数据统计分析的灵活，易于使用，可再现的工作流程
定量蛋白质组学已经走了很长一段路 - 过去在蛋白质组学研究小组中进行的专门分析是许多蛋白质组学核心设施中的常规服务，并且可以提供大量复杂的量化和分析工具。然而，必要的报告任务，包括对所得数据的统计分析，以及描述所有数据处理步骤，提供质量控制，探索机会和以用户友好方式发布的可视化，通常不是常规或自动化的，并且可以想象许多不同的分析工程（Peng等，20233）。此外，通常需要进行其他下游分析并与其他类型的数据集成，并且当常规数据分析工作流程的所有步骤透明且记录良好时，这些分析更有可能成功。
无线，智能止血装置，具有全易于定量和实时压力评估的全易于感应系统
皮肤和止血装置之间的适当施加的压力是防止经跨性程序后出血和术后并发症的重要参数。但是，通常会根据医生的主观判断来控制此参数，这可能会导致不良的止血作用或血栓形成。在这里，这项研究开发了一个紧凑而无线传感系统，用于连续监测临床实践中施加在径向动脉和腕部皮肤上的压力。基于液体金属（LM）的全柔软压力传感器，即使在较大的变形条件下，也可以在设备和皮肤之间启用形式附着。在0–100 kPa的宽压力范围内，线性灵敏度为0.007 kPa-1，并且可以将实时检测数据无线传输到移动客户端作为参考压力值。使用这些设备，可以收集，分析和存储详细的压力数据以进行医疗援助以及提高手术质量。
具有灵活性和易于功能的电池储能解决方案
弹性的能源产生，存储和分配脱碳可以改善您的底线。在一流的制造合作伙伴和智能，预测软件的支持下，Renew Energy Partners正在为其电池储能系统（BESS）引入交钥匙资金。通过专家的平衡表资金利用BESS来减少能源支出，遵守当地的能源规定和承诺，并为商业和工业市场无法获得以前无法获得的新储蓄。
易于获取的金属微岛阵列可用于高...
最近，有报道称，通过采用新的器件架构，人们提出了几种提高MOTFT性能的策略，包括双栅极注入[28–30]、高k绝缘体[31–33]和半导体异质结构。[34–38]在这些策略中，不同MO的低维双层或多层异质结构提高了MOTFT中的载流子迁移率和驱动电流。[39,40]这些改进通常源于两个具有较大费米能差的半导体之间异质界面势阱内受限的自由电子。[41]然而，尽管这些方法值得关注，但可用组件材料和漏电流控制的局限性损害了该平台的保真度。[37,38]另一种提高性能的方法
让员工健康福利易于理解
个人医疗保健支出。2 健康素养包括阅读医学术语和理解治疗的能力，但本说明的关键在于，健康素养还包括阅读和分析健康计划沟通的能力。3 2019 年，近一半的美国人通过雇主获得了健康保险。4 理论上，员工通过一份名为计划摘要说明（SPD）的福利摘要了解他们的福利。5 那么，有了 SPD，拥有雇主赞助的健康保险的普通美国人是否了解他们的医疗福利？不出所料，可能不会。根据美国最大的健康保险公司之一联合健康保险公司 (UnitedHealthcare) 的调查，6 不到 10% 的受访者了解所有这些基本的健康保险术语：保费、免赔额、自付最高金额和共同保险。7 即使一个国家
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
量子通信的易于故障编码
摘要：为了回应对射频识别纺织品的日益增长的兴趣，作者通过引入RFIDTEX概念提出了一种新的方法来设计射频标识（RFID）设备。电感回路的耦合系统与RFID界面在Textronic结构中实现，以将应答器拆分为两个独立制造的组件。然后，两个模块都可以轻松地集成到RFIDTEX标签中。提出的模拟和测量结果证明了以蜿蜒的偶极子的形式制造相对较小的天线的概念，然后再用一个螺纹缝制，然后可以通过无镀锌连接的耦合系统将其连接到RFID芯片。所达到的参数清楚地表明，标签可以与读/写设备以及其两个部分之间的耦合正确通信，并且在这种情况下可以使用阻抗匹配。在纺织厂站点上使用电子识别标签和对环境条件影响的抵抗力提高的抵抗力的可能性是RFID设备设计的拟议方法的主要优势。作者提出的RFIDTEX应答器想法受到专利NO PL 231291 B1的限制。