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从减少剂量到最大化对比度：深度学习能否放大造影剂对脑部 MRI 图像质量的影响？一项读者研究
材料和方法 这项回顾性单中心研究考虑纳入 2019 年 11 月至 2021 年 3 月在 Gustave Roussy 癌症园区（法国维尔瑞夫）获取的共 250 张多参数脑 MRI。定义了独立的训练（107 例，年龄 55 岁±14 岁，58 名女性）和测试（79 例，年龄 59 岁±14 岁，41 名女性）样本。患者患有神经胶质瘤、脑转移、脑膜瘤或无增强病变。在所有病例中均获取了具有可变翻转角的梯度回波和涡轮自旋回波对比后 T1 序列。对于形成训练样本的病例，还获取了使用 0.025 mmol/kg 造影剂注射的“低剂量”对比后梯度回波 T1 图像。以标准剂量 T1 MRI 为参考，训练了一个深度神经网络来合成增强低剂量 T1 采集。训练完成后，对比增强网络用于处理测试梯度回波 T1 图像。然后由两名经验丰富的神经放射科医生进行读片，以评估原始和处理后的 T1 MRI 序列的对比增强和病变检测性能，以快速自旋回波序列为参考。结果对于增强病变的病例，处理后图像的对比噪声比（44.5 比 9.1 和 16.8，p<.001）、病变与脑组织比（1.66 比 1.31 和 1.44，p<.001）和对比增强百分比（112.4% 比 85.6% 和 92.2%，p<.001）均优于原始梯度回波和参考快速自旋回波 T1 序列。两位读者都更喜欢处理后的 T1 的整体图像质量（平均评分为 3.4/4 比 2.7/4，p<.001）。最后，对于大于 10 毫米的病变，所提出的处理方法将梯度回波 T1 MRI 的平均灵敏度从 88% 提高到 96%（p=.008*），而误检率则没有差异（两种情况下均为 0.02/例，p>.99）。考虑所有大于 5 毫米的病变时观察到了相同的效果：灵敏度从 70% 提高到 85%（p<.001*），而误检率保持相似（0.04/例 vs 0.06/例，p=.48）。如果包括所有病变，无论其大小如何，原始和处理后的 T1 图像的灵敏度分别为 59% 和 75%（p<.001*），相应的误检率为 0.05/例和 0.14/例（p=.06）。
Kodama：通过准确性最大化的知识发现
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Findi Ltd 现已成为最大的泛印度实体数字化企业
本演示文稿（“演示文稿”）由 Findi Limited（“Findi”或“公司”）编制，并经其董事授权发布。您必须在考虑本演示文稿中列出或提及的信息之前阅读并接受本通知中的条件。如果您不同意、接受或理解本演示文稿的条款，或您受任何司法管辖区的法律约束，在该司法管辖区中接收本演示文稿属于非法行为或要求遵守未遵守的与本演示文稿有关的义务，您必须立即退还或销毁本演示文稿以及 Findi 提供给您的任何其他机密信息。通过接受本演示文稿，您承认并同意本通知中的条件，并同意您不可撤销地免除 Findi 就本演示文稿的提供或内容而可能产生的任何索赔（现在或将来）。
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
，我们专注于冰片遥感中心收集的雪雷达[1]数据集，作为NASA操作Icebridge的一部分。雪雷达从2-8 GHz运行，并且能够在冰盖较大区域的较高区域的冰层中跟踪冰层。传感器连续几年产生历史降雪堆积的二维灰度，其中水平轴代表沿轨道方向，而垂直轴代表层层深度。像素亮度与返回信号的强度成正比。代表表面层的像素通常由于较高的反射和降雪密度变化而更明亮且更明确，而代表更深层的像素通常由于密度和较低的回流 - 信号强度而较深，更嘈杂。在我们的实验中，我们在2012年使用了从格陵兰岛选定的雪雷达弹射线的雷达数据。在许多区域，每个冰层代表一年一度的等铁[2]。因此，我们可以在相应的一年之前指定的冰层。
北美最大的一体化矿山到电池项目……
这些估计和假设可能被证明是不正确的。此外，这些前瞻性陈述基于各种基本因素和假设，并非未来业绩的保证。许多这些不确定因素和偶然因素可能会直接或间接影响实际结果，并可能导致实际结果与任何前瞻性陈述中明示或暗示的结果大不相同。无法保证前瞻性陈述将被证明是准确的，因为实际结果和未来事件可能与此类陈述中的预期大不相同。前瞻性陈述旨在提供有关管理层对未来的期望和计划的信息。除适用法律要求的范围外，本公司不承担更新或修改任何前瞻性陈述或解释后续实际事件与此类前瞻性陈述之间任何重大差异的意图或义务。有关风险和不确定性的进一步描述，请参阅公司 2024 年 3 月 27 日的年度信息表以及公司最新的管理层讨论与分析报告，包括其中题为“风险因素”的部分，可在 SEDAR 的 www.sedar.com 和 EDGAR 的 www.sec.gov 上查阅。本警告免责声明中未讨论的不可预测或未知因素也可能对前瞻性陈述产生重大不利影响。
香港创新科技亮相 CES 2025 规模最大的本土科技公司代表团吸引全球关注和潜在商机
编号 公司名称 展位位置 1 Aiilog Limited 全球展馆 2 Ailytics Limited Eureka Park 3 AiShang Mobility (Hong Kong) Limited Eureka Park 4 Applied Technology Group Limited 全球展馆 5 AutoKeybo Limited Eureka Park 6 Bioenergy Resources Research Centre Limited (BRRC) ^ Eureka Park 7 Braillic Limited Eureka Park 8 Carnot Innovations Limited 全球展馆 9 Creations Un Limited ^ 全球展馆 10 Dawnflow Limited Eureka Park 11 Easenory Technology Limited Eureka Park 12 Epago Technologies Limited Eureka Park 13 Expando World Limited Eureka Park 14 FreightAmigo Services Limited 全球展馆 15 Full Nature Farms (Hong Kong) Limited * 全球展馆 16 GOOD Vision Technologies Co., Limited Eureka Park 17 GOOVision Technology Co. Ltd Eureka Park 18 Guardian Glow Limited Eureka Park 19 HairCoSys Limited 全球展馆 20 Hitrons Intelligence Limited 尤里卡公园 21 香港工业人工智能及机械人中心（FLAIR） 尤里卡公园 22 香港 Umedia Limited 全球展馆 23 i2Cool Limited 尤里卡公园 24 iCombo Tech Company Limited ^ 尤里卡公园 25 Immune Materials Limited (IML) 尤里卡公园 26 Incus Company Limited 全球展馆 27 InsightRT Limited 尤里卡公园 28 Kim Dai AI Technology Limited 全球展馆 29 MEMS Drive Hong Kong Limited 全球展馆 30 Meridian Innovation Limited 全球展馆 31 纳米及先进材料研发院有限公司（NAMI） 全球展馆 32 On-us Company Limited 全球展馆 33 OOley Care Company Limited 尤里卡公园 34 PharmCare Technology Limited 尤里卡公园 35 Point Fit Technology Limited 尤里卡公园
最大化AI法案中的基本权利保护：定义和禁令
本文还与AI实践的五个禁止申请讨论了现有问题。再次，使用不清楚或不足的语言会产生潜在的漏洞来避免法律的应用。虽然所有禁令都包含令人不安的语言并需要澄清，但我们决定专注于特别关注的五个，并且可能没有受到其他禁令的广泛关注，例如禁止远程生物识别系统。取而代之的是，我们讨论了有关禁令的问题：有害的潜意识，操纵和欺骗性的技术；无法获得的社会评分；个人犯罪风险评估和预测；互联网或闭路电视材料的不靶向刮擦，以开发或扩展面部识别数据库；和生物特征分类。
使用最大熵
现有的森林政策推动了菲律宾的低供应和高出木材出口。这项研究使用了最大熵（Maxent）方法，投影了菲律宾在菲律宾中的当前和潜在分布。还确定了海岸·孔塔塔（Shorea contora）在保护区和未来可收获区域的位置，并假定其潜在的木材生产收入。Maxent是一种机器学习算法，可估计发生的物种概率分布。出现数据（存在 - 缺乏）和环境变量用作运行模型的输入。生成了两个模型，完整的模型和最终模型。主成分分析（PCA）工具用于减少数量并选择环境变量。完整模型在曲线下的ROC为0.755区域（AUC），而最终模型的ROC为0.772 AUC值和土地覆盖率的值最高。与使用所有变量的完整模型不同，最终模型仅包含合适的变量，不包括高度相关以防止结果高估的变量。适合该物种的区域约为710万公顷，而不合适的区域为2000万公顷。该物种的最高潜在收获区域是Agusan del Sur，覆盖了518,570.42公顷。S。在压力条件下（例如损坏的土壤）种植时，脉管长期生长。当玉米被插入和受精时，这会改善。该物种的财务业绩很差，与传统培养的外来者相比，由于其旋转持续时间较长，因此在财务上最不可能可行。即使木材的价格上涨，这也可以降低内部收益率和净现值。