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FSHN1030-2024-S1-在线.pdf
评估类型 在线学习 活动目的 实现同伴学习，让学生将课程知识应用到讨论主题中，并帮助培养专业沟通技巧。 描述 基于讨论主题的在线小组讨论。学生将被单独评估，但必须分组工作。 权重 15% 截止日期 第 12 周 - 学生将被告知讨论板开放的具体日期。 提交方式 在线评估标准 分数将基于讨论小组的参与度以及根据课程中涵盖的知识和材料综合意见的能力，并以清晰明了的方式清晰地表达这一意见。 返回方式 未返回 提供反馈 在线 - 将向群体提供一般反馈 - 而不是个人。 重试机会
战场日志 - alsa.mil
联合部队理论仍在制定中，国防部的防御性网络空间权威尚不为人所知，美国及其盟友不具备网络空间优势（即使敌方无法在国防部网络空间内进行有效干扰的能力）。国防部潜在对手网络空间行动 (CO) 的全部后果仍未得到充分理解。然而，国防部和联合部队对网络空间缺乏共识，对国防部应如何保护其网络空间的理解就更少了。尽管我们希望了解网络空间并保护自己，但由于缺乏对联合部队的清晰、简洁的指导，导致在规划和行动中缺乏对网络空间和网络空间安全的重视。本文建立了对国防部网络空间的清晰、共同的理解，为国防部保护其网络空间提供了指导，并说明了当前和
国防研究与发展组织（...
强制性。i) 考生必须在线提交申请，并附上清晰易读的小型文件，其中包含基本和高等教育资格证书的扫描件以及分数百分比（由成绩单适当支持）、在线申请的工作经历栏中所述的经验（如果有）、最近的护照大小彩色照片（大小不超过 30 KB；分辨率为 110 x 140 像素）以及通过 RAC 网站提交的所需申请费详情。每个附件的最大文件大小不应超过 500 KB，打印时必须清晰易读。ii) 考生在申请标有 (#) 的科目/学科时，必须表明他们对 DRDO 和/或 ADA 的偏好。iii) 所有考生，无论是在政府部门还是在政府所有的组织中，
2 美国发布人工智能治理历史案例分析报告
⦁ 在技术发展初期，更改设计相对容易，但风险或影响难以预测。随着技术的成熟，影响增加，风险也变得清晰，但更改却困难且成本高昂。这可以称为 Collingridge 困境。
人工智能深度学习重建算法对 CT 图像质量和潜在剂量减少的影响：一项体模研究
摘要背景：最近，计算机断层扫描 (CT) 制造商已经开发出基于深度学习的重建算法来弥补迭代重建 (IR) 算法的局限性，例如图像平滑和空间分辨率对对比度和剂量水平的依赖性。目的：评估人工智能深度学习重建 (AI-DLR) 算法与混合 IR 算法对胸部 CT 图像质量和剂量减少的影响，对比不同临床适应症。方法：在用于胸部 CT 条件的五个剂量水平 (CTDI vol: 9.5/7.5/6/2.5/0.4 mGy) 下对 CT 美国放射学会 (ACR) 464 和 CT Torso CTU-41 体模进行采集。使用滤波反投影、两级 IR（iDose 4 级别 4 (i4) 和 7 (i7)）和五级 AI-DLR（精确图像；更平滑、平滑、标准、清晰、更清晰）重建原始数据。计算了噪声功率谱 (NPS)、基于任务的传递函数和可检测性指数 (d ′)：d ′ 模型检测软组织纵隔结节（纵隔内的低对比度软组织胸部结节 [LCN]）、毛玻璃影 (GGO) 或高对比度肺 (HCP) 病变。两名放射科医生独立评估胸部拟人幻影图像的主观图像质量。他们使用常用的四或五分量表评估了纵隔图像的图像噪声、图像平滑度、纵隔血管与脂肪之间的对比度、实质图像的支气管与肺实质之间的视觉边界检测以及整体图像质量。结果：从标准到平滑水平，平均而言，噪声幅度降低（所有剂量水平：纵隔图像为 - 66.3% ± 0.5%，实质图像为 - 63.1% ± 0.1%），平均 NPS 空间频率降低（所有剂量水平：纵隔图像为 - 35.3% ± 2.2%，实质图像为 - 13.3% ± 2.2%），三种病变的可检测性 (d′) 增加。从标准到清晰水平则发现了相反的模式。从平滑到清晰水平，
基于模型的交互式应用程序设计和评估
� 游客 • 有限数量的一般和清晰信息 • 通过空间表示访问 • 引导导航 � 艺术生 • 一些基础知识 • 在不同类型的信息中进行选择 � 专家 • 精确的要求 • 所要求信息的详细描述
