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深度卷积神经网络的合奏比董事会认证的眼科医生更准确和可靠，在视网膜眼底照片中检测多种疾病
摘要旨在开发一种算法，以准确可靠地从眼底照片中对多种视网膜病理进行分类，并验证其针对人类专家的绩效。方法，我们训练了一个深卷积合奏（DCE），这是五个卷积神经网络（CNN）的集合，将视网膜眼底照片分类为糖尿病性视网膜病（DR），青光眼，与年龄相关的黄斑变性（AMD）和正常眼睛。CNN体系结构基于InceptionV3模型，并且在Imagenet数据集上预估计了初始权重。我们使用了来自12个公共数据集的43 055底面图像。然后在100张图像的“看不见”集上测试了五个训练有素的合奏。要求七位认证的眼科医生对这些测试图像进行分类。结果认证的眼科医生在所有类别中达到72.7％的平均准确性，而DCE的平均准确性为79.2％（p = 0.03）。与眼科医生相比，DCE对DR分类的平均F1得分平均得分更高（76.8％vs 57.5％； P = 0.01），但在统计学上更高，但统计学上不显着的F1得分的F1得分（83.9％vs 75.7％； P = 0.10）和正常（85.9％vs; amd; 85.9％vs; （73.0％vs 70.5％; p = 0.39）。DCE在准确性和自信之间具有更大的平均一致性，而自信为81.6％vs 70.3％（p <0.001）。讨论我们开发了一个深度学习模型，发现与董事会认证的眼科医生相比，它可以更准确，可靠地对四类眼底图像进行分类。这项工作提供了算法能够仅使用眼底照片对多种视网膜疾病进行准确和可靠的识别的原则证明。
BSA 提交关于 OSTP 人工智能权利法案倡议的意见书
本报告中的“人工智能”一词是指使用机器学习算法的系统，这些算法可以分析大量训练数据，以识别相关性、模式和其他元数据，这些元数据可用于开发模型，该模型可以根据未来的数据输入做出预测或建议。例如，开发人员使用机器学习创建了“Seeing AI”，这是一款应用程序，通过提供照片中物体的听觉描述，帮助盲人或视障人士探索世界。3 该应用程序的用户可以使用智能手机拍照，Seeing AI 描述照片中出现的内容。为了开发能够识别图片中物体的计算机视觉模型，该系统使用数百万张公开图像的数据进行训练，这些图像描绘了树木、路牌、风景和动物等常见物体。当用户输入新图像时，Seeing AI 实际上会通过将其与从训练数据中得出的模式和相关性进行比较来预测照片中的物体。
高效注释AI训练数据
图 1. 深度学习网络输出的示例，其中找到并掩盖了鱼的横截面图像中的内脏器官（红褐色）。该图像来自 CompleteSCAN 项目，丹麦技术研究所 DMRI 对整条鲑鱼进行了 CT 扫描，并开发了深度学习算法来自动查找和去除内脏、头部和鱼鳍，以确定鱼片的产量。深度学习的日益普及，部分原因是该技术在执行图像分析方面非常有效，而使用传统的图像分析技术进行图像分析会非常复杂和困难，部分原因是近年来主要科技公司已经开发并提供用于设计、训练和执行深度学习网络的工具（例如谷歌的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch）。要从头开始训练深度学习图像分析网络，必须使用数十万张带注释图像形式的参考数据。那是。图片中说明了图片中的内容，并且通常还说明了它在图片中的位置。幸运的是，通常可以从
生理温度下制备的急性脑切片在突触功能表征中的优势
急性脑切片制备是研究大脑突触功能特征的有力实验模型。尽管通常在冰冷温度 (CT) 下切割脑组织以方便切片并避免神经元损伤，但暴露于 CT 会导致突触的分子和结构变化。为了解决这些问题，我们研究了在冰冷和生理温度 (PT) 下制备的小鼠急性小脑切片中突触的超微结构和电生理特征。在 CT 下制备的切片中，我们发现脊柱明显丢失和重建、突触小泡重排和突触蛋白减少，而所有这些在 PT 下制备的切片中均未检测到。与这些结构发现一致，在 PT 下制备的切片显示出更高的释放概率。此外，在 PT 下制备允许在切片后立即进行电生理记录，从而与 CT 下相比，运动学习后长期抑郁 (LTD) 的可检测性更高。这些结果表明，在 PT 下切片制备对于研究不同生理条件下的突触功能具有显着优势。
格兰格茅斯炼油厂的经济贡献
由于我们无法对2023年前的支出数字进行分类，以了解苏格兰的适用支出（PWC UK被委托仅在2023年衡量炼油厂的贡献的影响），因此我们无法在此期间产生适用于适用支出的完全准确的图片。但是，通过使用2023年生成的每个公司的类别分类（上一张幻灯片中包含的总计），并且假设这些细分在2019年至2022年之间是一致的，我们可以估计在此期间，适用于苏格兰经济的适用支出可能是可能的。这遵循上一个幻灯片中使用的方法，将公司的支出分类为类别1、2和3，并在下图中表示。