开发一种基于人工智能 (AI) 的方法,用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常,并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组,回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中,大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等,Kappa 值为 0.51(范围为 0.25–0.80)。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
隐私增强技术的发展在减少数据交换和分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明度工具可以通过提供外部审查、审计和源验证等功能对人工智能治理有用。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统很有用,以避免部分解决方案和治理中的重大差距,因为本文中提到的人工智能治理用例所需的软件堆栈可能存在大量重叠。当将系统视为一个整体时,这些不同的人工智能治理解决方案之间的互操作性的重要性就变得清晰起来。因此,在这些标准、审计程序、软件和规范落实到位之前,将人工智能治理中的这些问题视为一个系统至关重要。123
2024 年 7 月 18 日 — ians:收购、网络空间行动、工程……情报、监视和侦察,推出了第一个……
本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架,遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤,进行系统的文献综述和文献收集设计,重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题:(1)人工智能时代高等教育的想象未来是什么?(2)哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系?(3)学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响?作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致,例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型(如 ChatGPT)的普遍访问,并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向,以恢复大学的主导地位,提高学生、学者和公众的高等教育质量。
假设是不会从运输和存储中泄漏二氧化碳。这是使用已有困难的新兴技术采取的不合理位置。世界上只有两个海底储存地点(挪威Sleipner和Snohvit领域)。这两个项目都远小于英国的提案,每年1.45至170万吨二氧化碳(MTPA)组合在一起,而北部耐力领域预计将达到23MTPA和Viking Field 10MTPA。它们的复杂性也不那么复杂,因为CO2仅来自一个来源(精炼气体)。然而,两者都遇到了问题:11雪莉田中的二氧化碳从岩石层中泄漏,预计将密封它,而Snohvit的二氧化碳的容量远小于地质建模的能力。然而,对海底地质学的研究很好,不能确定二氧化碳不会泄漏,因为海洋酸化,生态系统损害和加速全球供暖的风险。
这项研究介绍了一种创新的多学科设计方法,用于高度导电和轻巧的针脚的散热器,利用石墨烯技术的优势。主要目的是优化电动汽车(EV)中基于硅碳化物(SIC)的逆变器的热管理。在模块上,在模块上进行了综合分析,包括扫描电子显微镜(SEM)和能量色散X射线光谱(EDS),在模块上进行了全面的分析。采用3D结合传热(CHT)方法的详细流体动力学模型用于评估与冷却液接触的SIC功率开关的热行为。多学科分析最初是在基于铝制的散热器上实施的,经过实验验证,随后与石墨烯进行了比较。与热链设计中的石墨烯的整合表现出显着的改进,包括在6 L/min min流体流量的情况下,传热系数(HTC)增加了24.4%,热电阻(接收到流体)降低了19.6%。因此,与铝制版本相比,基于石墨烯的散热器中的SIC芯片的温度升高11.5%。通过采用石墨烯而不是传统金属实现的SIC逆变器的冷却解决方案的改进,作为概念证明。这表示在性能和功率密度之间的关键平衡方面向前迈出了一步。
摘要碳纤维(CF)的复合材料的使用越来越重要,因为它们在航空航天,汽车,建筑,体育和休闲等高端分节中的应用都越来越重要。但是,他们目前的高生产成本,高碳足迹和降低的生产能力将其用于高性能和奢侈品应用程序。CF生产总成本的大约50%是由于聚丙烯硝基烯(PAN)前体纤维(PF)的热转化为CF,因为它涉及在大型炉中使用高能量消耗和低加热效率。研究了这种情况,本研究建议在本研究中使用微波炉(MW)加热将PF转换为CF。这是科学和技术上具有挑战性的,因为PF没有吸收微波能量。虽然MW血浆已用于碳化纤维,但血浆的高温才能实现碳化,而不是纤维的MW吸收。因此,这项研究首次表明了如何通过使用新型微波(MW)启发器纳米纳米化方法在几秒钟内达到碳化温度> 1000°C,该方法是通过通过多沃尔碳纳米纤维(MWCNTS)在pf表面上开发的。值得注意的是,这些CF可以在廉价的家用微波炉中产生,并且具有与常规加热产生的CF相当的机械性能。此外,这项研究还提供了生命周期和环境影响分析,该分析表明,MW加热将基于木质素的CF产生的能源需求和环境影响分别降低了66.8%和69.5%。
集体自旋波激发,镁元素是下一代Spintronics设备的有前途的准颗粒,包括用于信息传输的平台。在量子大厅铁磁体中,检测这些电荷 - 中性激发依赖于以多余的电子和孔的形式转化为电信号,但是如果多余的电气和孔相等,则检测到电信号是挑战性的。在这项工作中,我们通过测量镁产生的电噪声来克服这一缺点。我们使用石墨烯的Zeroth Landau级别的对称性破裂的量子厅Ferromagnet来启动镁质。这些镁的吸收在Zeeman能量上方产生过多的噪声,即使平均电信号为零,也仍然有限。 此外,我们制定了一个理论模型,其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。 我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。在Zeeman能量上方产生过多的噪声,即使平均电信号为零,也仍然有限。此外,我们制定了一个理论模型,其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。
2019-01 02/22/2019在推荐的操作模式下接受CCM模式。在遗留程序下的pkcs1.5桨叶的摄入量。2020-01 24.03.2020 Frodokem和Classic McEliece的建议,具有适用于PQC应用的合适安全参数,以及先前推荐的不对称过程。argon2ID建议基于密码的键推导。RSA键的过渡扩展,其钥匙长度从2000位到2023年底。2021-01 08.03.2021关于随机发电机的章节的修订,特别是在使用DRG.3-和NTG.1-随机生成器方面。ptg.2- Zelleneratorers不再建议用于一般目的。记录基于哈希的签名过程的标准化版本。2022-01 28.01.2022整个文本的基本编辑修订版,布局的布局。在Rich侧通道分析,QKD和种子生成中更新随机数生成器。2023-01 09.01.2023将安全水平提高到120位,更新PQ密码学区域。2024-01 02.02.2024与Quantum-SAFE密码学有关的基本重组,驳回2029年DSA的建议,接纳MLS协议。
