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World File Search System测量标志
5 级准确度和标准 - 加州交通部
5.1 简介 测量标准可以定义为满足特定目标所必需的最低精度。规范是实现所需精度的程序要求，证明测量结果不是偶然的，而是测量精度的指标。本文件提供了一种通用方法，用于报告位置由点表示的明确定义特征的水平和垂直坐标值的精度。示例包括主动测量标志，例如连续运行参考站 (CORS) 或 VLBI 1；被动测量标志，例如黄铜盘和杆标记；以及临时点，例如摄影测量控制点或施工桩。它提供了使用位置或比例方法来实现项目要求的等效方法。现代地理信息系统 (GIS) 允许我们存储更多可能重复的信息。用户越来越需要知道坐标值及其精度，以便用户可以决定哪些坐标值代表其应用的真实值的最佳估计。
关于未来的知识、态度和看法……
潜力。在印度，18-60 岁年龄组中有 70% 的人使用手机，而 13 亿印度人中有 87% 可以使用互联网。包括医生和科学家在内的许多人还不熟悉人工智能的概念和真正潜力，以及它对我们的个人生活和职业生活的影响。过去几年，人工智能程序在医疗行业的临床应用越来越受欢迎，其在牙科领域的潜在应用也需要适当关注。人工智能程序在牙科领域的应用非常有趣，特别是在放射学领域，人工智能可以成为新手牙科医生的福音。人工智能程序可以帮助追踪头颅测量标志；检测龋齿、牙槽骨丢失和根尖周病变；下齿槽神经的自动分割；面部生长分析和其他类似任务。 4 有研究报告称，人工智能在口腔癌和颈部淋巴结转移的早期筛查以及各种颌面部疾病的诊断和治疗规划中的应用
正畸学中的人工智能：我们现在处于什么位置？范围审查
1. Allareddy V、Rengasamy Venugopalan S、Nalliah RP、Caplin JL、Lee MK、Allareddy V。大数据分析时代的正畸学。Orthod Craniofac Res。2019；22 (Suppl 1)：8-13。2. Khanagar SB、Al-ehaideb A、Maganur PC 等人。人工智能在牙科领域的发展、应用和表现——系统评价。J Dent Sci。2021；16(1)：508-522。3. Jordan MI、Mitchell TM。机器学习：趋势、观点和前景。科学。2015；349：245-260。4. Jung MH。影响治疗效果的因素：一项前瞻性队列研究。Angle Orthod。 2021；91(1):1-8。5. Nayyar N、Ojcius DM、Dugoni AA。医学和技术在塑造口腔健康未来中的作用。加州牙科学会杂志。2020；48(3)：127-130。6. Schwendicke F、Golla T、Dreher M、Krois J。卷积神经网络用于牙科图像诊断：范围界定综述。牙科杂志。2019；91：103226。7. Jung SK、Kim Ansan TW。使用神经网络机器学习诊断拔牙的新方法。Am Orthod Dentofac Orthop。2016；149(1)：127-133。8. Tricco AC、Lillie E、Zarin W 等人PRISMA 范围审查扩展（PRISMA-ScR）：检查表和说明。Ann Intern Med。2018；169：467-473。9. Choi HI、Jung SK、Baek SH 等。用于正颌手术诊断的神经网络机器学习人工智能模型。J Craniofac Surg。2019；30(7)：1986-1989。10. Kim H、Shim E、Park J、Kim YJ、Lee U、Kim Y。基于网络的全自动深度学习头颅测量分析。Comput Methods Programs Biomed。2020；194：105513。 11. Dobratulin K、Gaidel A、Aupova I、Ivleva A、Kapishnikov A、Zelter P。深度学习算法在头部轮廓放射图像上检测解剖参考点的效率。arXiv。2020；01135(18)：0-5。12. Lee JH、Yu HJ、Kim MJ、Kim JW、Choi J。使用贝叶斯卷积神经网络自动进行具有置信区域的头颅测量标志检测。BMC Oral Health。2020；20(1)：1-10。13. Kim MJ、Liu Y、Oh SH、Ahn HW、Kim SH、Nelson G。使用锥形束 CT 合成的后前位头颅测量图像评估基于多阶段卷积神经网络的全自动标志识别系统。Korean J Orthod。 2021；51(2):77-85。