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人工智能在手术模拟中的作用
人工智能 (AI) 在提高手术模拟质量方面发挥着不可或缺的作用，手术模拟正日益成为丰富外科医生培训体验的流行工具。这涵盖了从促进术前规划到术中可视化和指导的各个方面，最终目的是提高患者安全性。尽管可以说人工智能技术仍处于广泛临床应用的早期阶段，但它能够实现个性化评估并在手术训练模拟中提供个性化反馈。目前用于解剖教育和术前评估的几种手术可视化技术依赖于不同的人工智能算法。然而，虽然看到临床案例和技术报告证明人工智能支持的手术模拟器的有效性是令人鼓舞的，但此类设备和软件广泛商业化的障碍仍然复杂且多因素。实施和生产成本高、证明此类技术优越性的报告稀缺以及内在的技术限制仍然是首要问题。由于人工智能技术是推动外科手术模拟未来发展的关键，本文将回顾文献，描述其现状、挑战和前景。此外，本文还列出了 FDA/CE 批准的用于外科手术模拟的人工智能医疗设备的综合清单，以阐明学术成就与人工智能模拟器普遍商业化之间的现有差距。我们呼吁对人工智能支持的外科手术模拟器进行进一步的临床评估，以支持监管机构批准的新设备，并将外科手术带入外科教育的新时代。
应用的热工程
电动汽车在很大程度上依靠可充电电池单元进行储能。空气冷却具有简单的设计和高可靠性，仍然是控制电池温度的有效方法。但是，由于空气的热容量有限，其热性能很差。为了提高传热系数，同时还可以最大程度地减少成本，这项研究采用了21,700个缸形电池电池模块的各种细胞构型，包括带有纵向气流的冷却鳍。使用有限体积方法模拟质量连续性，动量和能量保护方程式，对各种雷诺数（1,679≤RE≤33,588）进行了三维数值模拟（1,679≤RE≤33,588）。结果表明，具有纵向空气冷却的层流循环系统可以在低排放电流（≤1.0c）的最佳操作条件下维持电池（≤1.0c），即使在周围30°C的周围温度下，螺旋长度通过螺旋长度降低了50％，并改变其位置并更改其位置（即，均位置的位置，均位置为0.95，in 0.95 c. coce in 0.95 c. coce in 0.95; 48.7°C.将螺旋鳍环路从1到五个将最大t的最大值降低了7.4％，最大δT最大降低了29.8％。超过五个螺旋回路，随着δT最大的增加，模型的温度一致性会恶化。多项式方程，以估计电池在各种排放电流下电池模块的某些热性能。
朝着学习模拟年际水...
在气候模型中模拟稳定水同位素体（即同位素组成不同的分子）的丰度，可以与代理数据进行比较，从而检验有关过去气候的假设并在不同的气候条件下验证气候模型。然而，许多模型在运行时并没有明确模拟水同位素体。我们研究了使用机器学习方法取代基于物理的降水中氧同位素组成的明确模拟的可能性。这些方法针对给定的表面温度和降水量场，估计每个时间步长的同位素组成。我们基于成功的 UNet 架构实现卷积神经网络 (CNN)，并测试球形网络架构是否优于将地球经纬度网格视为平面图像的简单方法。我们使用 iHadCM3 气候模型对过去一千年的运行情况进行案例研究，发现同位素组成时间变异的约 40% 可以通过跨年和月度时间尺度的模拟来解释，且模拟质量在空间上存在差异。经测试的 CNN 性能显著优于简单的基线模型，例如随机森林和逐像素线性回归。针对平面图像的标准 UNet 架构的修改版本，其预测结果与球形 CNN 的预测结果相当。不同气候模型中同位素实现方式的差异，可能导致在使用与训练模型不同的气候模型获取的数据进行测试时，模拟结果出现显著下降。未来稳定水同位素模拟的研究方向可能侧重于实现稳健的气候-氧同位素关系，或探索可能的预测变量集。