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对比增强乳房X光检查 (CEM)
对于任何拟定的适应症，有必要预先确定一个工作流程来评估与传统乳房 X 线照相术或超声检查不相关的（RC）成像发现。尽管 CEM 引导的活检设备已获得 FDA 批准，但由于目前 CEM 引导的活检有限，因此通常使用 MRI 和 MRI 活检来追踪这些发现。如果无法进行 MRI 或 MRI 引导的活检或患者无法忍受，则需要采用其他方法来检测这些发现，并且应在进行 CEM 之前认识到这一点。如果无法进行 CEM 引导或 MRI 引导的活检，则可能的选择取决于对发现的怀疑程度，可能包括短期随访 CEM、使用标志的立体定向活检，或在极少数情况下使用标志的图像引导定位，然后进行手术切除。
为什么我们不能说认知是什么（至少目前如此）
一些哲学家寻找认知的标志：一组单独必要和共同充分的条件，用于识别所有认知实例。他们声称，标志对于回答有关认知的性质和分布的难题是必要的。在这里，我将论证，就目前情况而言，鉴于认知科学的现状，我们无法识别认知的标志。我将按如下方式进行。首先，我阐明一些促使寻找认知标志的因素，从而强调标志应该满足的要求。然后，我强调文献中关于标志的紧张关系。根据文献，尚不清楚搜索的目的是为了捕捉直观的认知概念还是真正的科学概念。然后，我依次考虑每个选项，声称无论哪种方式，都无法提供满足要求的标志。然后，我转移了一个可预见的反对意见，并强调了我观点的一些含义。
斯凯勒市分区条例
第十条：标志规定……………………………………………………………………………………...………… 10-1 术语定义…………………………………………………………………………………………………… 10-1 一般标志和街道图形规定………………………………………………………………………………... 10-3 一般规定：场地标志的基本设计要素………………………………………………………... 10-5 一般规定：其他设计要素…………………………………………………………………... 10-6 规定标准的测量方法…………………………………………………………………...……... 10-7 按分区划分的允许标志类型……………………………………………………………... 10-7 最大允许标志面积…………………………………………………………………... 10-7 按数量、尺寸和位置划分的允许标志…………………………………………………………... 10-7 一般许可程序………………………………………………………………………………………… 10-7 不合格标志的修复或修改………………………………………………………………………… 10-8 总体标志规划………………………………………………………………………………………… 10-8 表 10-1：按类型和分区划分的允许标志………………………………………………………………… 10-10 表 10-2：按最大允许面积和区域划分的允许标志…………………………………………… 10-10 表 10-3：按数量、尺寸和位置划分的允许标志……………………………………………… 10-11 第十一条：不合格开发……………………………………………...………………………… 11-1 法规添加剂………………………………………………………………...……………………….. 11-1 不合格批次……………………………………………………………………………….. 11-1 不合格结构和改进………………………………………………………… 11-2 不合格用途……………………………………………………………..…..………………. 11-3
![脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ed84b96aad803d3e75d8a89d76003432993d3074.webp)
脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]
摘要背景：脊柱裂 (SBA) 是一种出生缺陷，与发育中的胎儿大脑的严重解剖变化有关。脑磁共振成像 (MRI) 图谱是研究脑解剖神经病理学的常用工具，但之前的胎儿大脑 MRI 图谱主要关注正常的胎儿大脑。我们的目标是开发一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。方法：我们开发了一种半自动计算方法来计算第一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。我们使用了 90 个患有 SBA 的胎儿的 MRI，胎龄从 21 到 35 周不等。所有检查都获得了各向同性和无运动的 3D 重建 MRI。我们提出了一种在患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 中注释解剖标志的协议，目的是使异常胎儿大脑 MRI 的空间对齐更加稳健。此外，我们提出了一种基于解剖标志的加权广义 Procrustes 方法来初始化图谱。所提出的加权广义 Procrustes 可以处理时间正则化和缺失注释。初始化后，使用基于图像强度和解剖标志的非线性图像配准迭代细化图谱。使用半自动方法将我们的胎儿大脑图谱划分为八种组织类型：白质、脑室系统、小脑、轴外脑脊液、皮质灰质、深层灰质、脑干和胼胝体。结果：评分者内变异性分析表明这七个解剖标志足够可靠。我们发现，所提出的图谱在自动分割患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 方面优于正常的胎儿大脑图谱。结论：我们公开了一个时空胎儿大脑
公路标志支撑结构，第 2 卷：路边标志上的风荷载
1.1 研究必要性 1 1.2 目标 1 1.3 文献综述 2 1.4 研究方法 6 常规标志上的风荷载 7 非实体标志上的风荷载 13 与设计风发生频率相关的经济和安全方面 19 常规和非实体标志的经济学 20
Arpes检测非常规超导体中超导间隙符号
超导间隙对称性对于理解潜在的超导性机制至关重要。角度分辨光发射光谱（ARPES）在确定非常规超导体中的间隙对称性方面起着关键作用。然而，到目前为止，ARPE只能测量超导间隙的大小，而不能测量其相位的幅度。该相必须由其他相敏感技术检测到。在这里，我们提出了一种直接检测ARPES超导间隙标志的方法。使用众所周知的D波间隙对称性，在Cuprate超导体BI 2 SR 2 SR 2 CACU 2 O 8+δ中成功验证了此方法。当两个频段具有较强的带间相互作用时，超导状态下所得的电子结构对两个频段之间的相对间隙标志敏感。我们目前的工作提供了一种检测间隙标志的方法，可以应用于各种超导体，尤其是具有多个轨道的超导体，例如铁基超导体。
使用卷积神经网络通过自动道路标志识别来增强安全性和环境意识
交通事故仍然是一个紧迫的公共安全问题，由于驾驶员缺乏对道路标志的关注而导致的大量事件。自动化的道路标志识别已成为增强驾驶援助系统的有前途的技术。本研究探讨了卷积神经网络（CNN）在自动识别路标中的应用。cnns作为深度学习算法，具有处理和对视觉数据进行分类的能力，非常适合基于图像的任务，例如路标识别。该研究的重点是用于培训CNN的数据收集过程，并结合了各种路标图像数据集，以提高各种情况下的识别精度。作为用户界面开发了一个移动应用程序，并在应用程序上显示了系统的输出。结果表明，该系统能够实时识别标志，并具有10米距离的符号识别的平均准确性：i）白天= 89.8％，ii）夜间= 75.6％和III）雨季条件= 76.4％。总而言之，在本研究中所证明的那样，自动道路标志识别中CNN的整合是通过在实时场景中解决驾驶员对道路标志的关注来提高驾驶安全性的有前途的途径。
“保护性尿素”/抑制剂 - 爱尔兰
“保护性尿素”/抑制剂背景爱尔兰和欧盟法规均规定了爱尔兰化肥销售和营销的现行规则。肥料制造商可以选择根据国家立法（1955 年《肥料、饲料和矿物混合物法》和第 248/1978 号法定文书（1978 年《非欧共体肥料营销法规》）或欧盟立法 - 第 2019/1009 号 (EU) 法规销售其产品。与欧盟大多数其他产品协调法规相反，考虑到更好的监管和辅助性原则，第 2019/1009 号 (EU) 法规保持可选协调，并不阻止非协调肥料根据国家法律和一般自由流动规则在内部市场上供应。因此，遵守协调规则仍然是可选的，并且仅适用于带有 CE 标志的肥料产品。因此，这些法规为不希望在其产品上加贴 CE 标志的制造商提供了选择遵守国家法规的可能性。制造商仍然可以根据国家规则在其他欧盟国家销售其产品，具体取决于成员国之间相互承认。因此，目前在爱尔兰市场上投放肥料产品有三种选择：
放射学中的人工智能：100 种市售产品及其科学证据
摘要 目的 绘制目前市售的放射学人工智能 (AI) 软件的概况，并审查其科学证据的可用性。方法 我们根据供应商提供的产品规范 (www.aiforradiology.com)，创建了带有 CE 标志的临床放射学 AI 软件产品的在线概览。检索了模态、亚专业、主要任务、监管信息、部署和定价模型等特征。我们对这些产品的现有科学证据进行了广泛的文献检索。文章根据功效的分层模型进行分类。结果 概览包括来自 54 家不同供应商的 100 种带有 CE 标志的 AI 产品。对于 100 种产品中的 64 种，没有同行评审的功效证据。我们观察到部署方法、定价模型和监管类别存在很大的异质性。其余 36 种产品的证据包括 237 篇论文，主要（65%）侧重于诊断准确性（功效水平 2）。在这 100 种产品中，有 18 种有证据表明达到 3 级或更高级别，证实了其对诊断思维、患者结果或成本的（潜在）影响。现有证据中有一半（116/237）是独立的，并非由供应商（共同）资助或（共同）撰写。结论尽管放射学 AI 软件的商业供应已经拥有 100 种 CE 标志产品，但我们得出结论，该行业仍处于起步阶段。对于 64/100 种产品，缺乏关于其功效的同行评审证据。只有 18/100 种 AI 产品显示出（潜在的）临床影响。要点 • 尽管已经有 100 种带有 CE 标志的 AI 产品可供商业使用，但放射学人工智能仍处于起步阶段。• 100 种产品中只有 36 种产品有同行评审的证据，其中大多数研究表明其功效水平较低。• 放射学 AI 产品的部署策略、定价模型和 CE 标志类别多种多样。
人工智能的需求工程：什么是……
本文使用“人工智能”一词来表示这些可能性中的任何一种，以及未来可能发现或发明的任何其他可能性。据我观察，没有一位人工智能工作者期望能够完整地描述人工智能的行为，每个人都绕过这一限制，用不精确的术语描述人工智能的行为，例如“通常”、“可能”、“大约”等，只给出经验确定的概率。人工智能的评估指标包括召回率和准确率。虽然可能有一个简单的任务规范，例如“仅返回包含停车标志的图像”，但没有可操作的规范来识别所有且仅包含停车标志的图像。因此，不可能制定正式的数学规范。然而，人们希望能够有把握地说出某项任务的人工智能实现是否确实能够完成该任务，至少能够做得足够好 [1, 2, 9, 10, 12, 14, 17, 18, 20, 22, 24, 25]。一些人提出了一个关键问题，但文献中似乎没有令人满意的答案 [1, 13, 25]。