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MICCAI 2024 计划一览
论文 ID 标题/作者 指定会议 6 时空对比网络用于冠状动脉 CT 血管造影中冠状动脉疾病的数据高效学习 马兴华，邹明业，方欣燕，刘洋，罗恭宁，王伟，王宽泉，邱兆文，高鑫，李硕 海报 5 14 TP-DRSeg：通过显式文本提示辅助 SAM 改善糖尿病视网膜病变病变分割 李文学，熊新宇，夏鹏，鞠烈，葛宗元 海报 4 26 用于外科三联体识别的尾部增强表征学习 桂双春，王振坤 海报 1 40 MH-pFLGB：通过全局旁路模型进行医学图像分析的异构个性化联邦学习 谢璐媛，林曼青，徐晨明，栾天宇，曾志鹏，文俊Chen, Cong Li, Yuejian Fang, Qingni Shen,zhonghai Wu 海报 2 50 FM-ABS：即时基础模型驱动 3D 医学图像分割的主动无监督学习 Zhe Xu, Cheng Chen, Donghuan Lu, Jinghan Sun, Dong Wei, Yefeng Cheng, Quanzheng Li, Raymond Kai-yu Tong 海报 1 53 心脏副驾驶：使用世界模型自动引导超声心动图蒋浩军、孙振国、贾宁、李萌、孙宇、罗沙琪、宋世吉、黄高海报 2 65 拥抱海量医疗数据 周宇成、周宗伟、Alan Yuille 海报 1 67 掩蔽缺失：不完整多模态脑肿瘤分割的任意跨模态特征重建 曾志林、彭泽林、杨小康、沉伟海报 4 73 迈向直肠内超声视频中结直肠癌分割的基准：数据集和模型开发 Yun Cheng Jiang、Yiwen Hu、Zixun 张、Jun Wei、Chun-Mei Feng、Xuemei Tang、Xiang Wan、Yong Liu、Shuguang Cui、Zhen Li 海报 5 74 UinTSeg：统一婴儿脑组织分割与解剖描绘 Jiameng Liu、Feihong Liu、Kaicong Sun、Yuhang Sun、 Jiawei Huang, Caiwen Jiang, Islem Rekik, Dinggang Shen 海报 2 77 XCoOp：通过概念引导上下文优化实现计算机辅助诊断的可解释即时学习 Yequan Bie, Luyang Luo,zhixuan Chen,hao Chen 海报 5 78 DiffExplainer：通过反事实生成揭开黑盒模型 Yingying Fang, Shuang Wu, Zihao Jin, Shiyi Wang, Caiwen Xu, Simon沃尔什·光阳海报 5
引用：王胜，陈荣，王胜等.基于机器学习理论的2型糖尿病风险预测模型比较研究：跨学科
摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果，为预测2型糖尿病（T2DM）风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法，最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体，最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的预测效果，采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例，其中2型糖尿病患者4023例，对照组3990例。六种模型的比较结果显示，反向传播神经网络模型的预测效果最好，准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%，AUC值为0.977，其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差，准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%，AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型，并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果，结果显示，基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。
胜王瑜伽冥想的神经科学：脑电波......
图 2 显示了大脑的各个部分及其功能。正如大自然赋予我们 2 只眼睛、2 只手、2 只耳朵、2 个肺、2 个肾、2 只脚……，我们的大脑也由两个半球组成 - 左半球和右半球（见图 3）。两个半球通过胼胝体连接，胼胝体是一束超过 2 亿根神经纤维，使它们之间能够进行交流（见图 3）。有趣的是，大脑的左侧控制身体的右侧，而身体的右侧控制身体的左侧。左脑被称为优势半球，与逻辑、口头和书面语言有关 - 其表达、阅读、写作和理解（有关两个半球的更详细专业化，见图 3）。右脑是直觉的、艺术的。
电池储能系统 (BESS) - 乔治王县
第 2 级 - 第 90-1042(g)(5) 节 电池储能系统、组件和相关辅助设备产生的平均噪音在任何时间都不得超过 20 dBA 的噪音水平，该噪音水平在 RA 和 A 分区内任何周围非参与住宅或有人居住的社区建筑的产权线外墙处测量。在 M 分区，平均噪音不得超过相邻产权线的 60 dBA 噪音水平。申请人可以提交设备和组件制造商的噪音等级以证明合规性。申请人可能需要提供电池储能系统周边合理数量的采样位置的运行声压级测量值，以证明符合本标准。退役和担保
乔治王县巡回法院付款计划
乔治王县巡回法院付款计划案件编号：______________________________________________________________________ 被告姓名：___________________________________________________ 电话：_______________________ 被告地址：__________________________________________________________________ 我恭敬地请求法院就所欠乔治王县巡回法院的赔偿、罚款和/或费用达成付款计划。 我理解，如果我欠赔偿，我将按照法院命令支付。 此付款计划按照 VA 法典§19.2-305.1 和§19.2-354 中的定义制定，自 2021 年 7 月 1 日起生效。 在以下适用的任何内容上签字：_______ 我欠 $ _______________ 的赔偿金，将按照法院下达的赔偿令支付。命令附于此付款计划。 如果命令中未明确列出付款计划，则赔偿金将在所有罚款和费用之前支付，直至全部付清。在完全支付赔偿金后，我需要从 _____________________ 开始每 30 天支付至少 50.00 美元以支付所有罚款和费用。我有责任了解余额、应付款项和时间。_______ 我只欠费用和/或罚款。我同意每 30 天支付最低金额（选一个）：____ 50.00 美元或 ___ 更高（说明您同意支付的金额）：_________，从 _________________________________ 开始直到全额付清。我有责任了解余额和应付款项及时间。_______ 我知道我有如上所述的多个案件。我理解如果我在 www.vacourts.gov 在线付款，我有责任先支付最早的案件，然后按数字顺序支付后续案件，以保持付款计划的流动性。如果我按时付款，可能导致我违反此付款计划。如果我犯了错误，我有责任立即联系书记员办公室。_______ 我理解，一旦达成本协议，书记员将无法更改付款金额或付款日期。此外，我同意以书面形式通知法院我的地址的任何变更，直到付清全部款项。_______ 我理解，由于我的唯一经济来源是社会保障福利或补充保障收入，所以在我有其他资源或收入之前，我无需付款。只要我的唯一收入保持不变，我理解我的账户就不会被收回。我还理解，任何可能被要求支付的赔偿金都不包括在此付款豁免中，并且必须按照法院命令支付。_______ 我无法满足这些要求，并希望向法院陈述。
莱文沃思堡统计数据
军事人员（包括指挥和参谋军官课程 (CGSOC) 学生） 3,384 家庭成员（在岗） 4,252 DA 和 DOD 文职人员 2,731 非拨款基金雇员 351 陆军/空军交换服务 182 DECA 雇员 69 承包商（在岗） 788（离岗） 666 1,454 2. 囚犯 USDB 447 JRCF 203 3. 学生人数 1,389 中级教育 (ILE)（2 月 -12 月）陆军现役 216 准尉 1 预备役 21 美国空军 29 海上服务（美国海军、美国海军陆战队、海岸警卫队） 21 文职人员（跨机构）1 国际军事学生 47（336）中级教育 (ILE)（8 月 -5 月）陆军现役 771 准尉 0 预备役 65 美国空军 66 海上服务（美国海军，美国海军陆战队，海岸警卫队） 66 民事（跨机构） 16 国际军事学生 69（1,053）
EUF-SNT-T1469 - 飞思卡尔 PowerPoint 模板
正在地面测试的航天飞机主发动机。可以看到控制器安装在燃烧室的左侧。（NASA 照片 885338）改进后的计算机使用摩托罗拉 68000 32 位微处理器（来源：http://history.nasa.gov/computers/Ch4-8.html）
研究未来 2.0 - 爱思唯尔
对科学和研究的关注凸显了确保充足资金的重要性，这是研究人员的主要关切。现在 50% 的人表示他们所在领域的资金不足，而只有四分之一 (24%) 的人认为资金充足，这一比例低于 2020 年的 30%。研究人员认为，资金来源减少、竞争加剧、优先事项发生变化以及资金转移到 COVID-19 相关领域是这一趋势背后的原因。不过，39% 的人确实表示乐观，认为未来两到三年资金将增加，这一比例高于一年前的 31%。这种情绪很可能受到世界各地推出的刺激计划的影响。企业界与科学界之间的更紧密联系也可能会为未来几年的研究人员带来更多机会，41% 的研究人员预计企业对研究的资助将增加。
奇思妙想 - 碳市场观察
一些航空公司还发现，他们为客户提供了选择抵消方案的机会，即支持可持续航空燃料 (SAF) 的发展。这项服务的价格比抵消方案高得多：替代燃料的减排成本在每吨二氧化碳当量 200 欧元至 5,000 欧元之间。然而，即使是这种方案也存在一些与额外性问题相关的重大问题，即这是否会导致原本不会采取的行动？航空公司声称，通过客户购买 SAF 方案，他们将能够购买比他们原本会购买的更多的 SAF。但这看起来令人怀疑，因为航空公司很快将被要求在其燃料组合中使用一定数量的 SAF（到 2030 年为 5%），无论有没有客户的帮助，都有助于市场增长。这意味着这些航空公司可能会将他们必须采取的行动所产生的部分成本转嫁给客户。
预期思维和AI驱动评估
*英语系，艺术学院，国王菲萨尔大学，阿尔阿萨，沙特阿拉伯，随着教育的发展，以满足21世纪学习的需求，传统的评估方法越来越被视为不足以捕捉现代教育的复杂性。本文探讨了人工智能在重塑评估实践中的变革潜力。通过预期思维的视角，该论文研究了当前的AI教育应用程序，其局限性以及AI驱动的评估如何应对传统方法面临的挑战。通过探索个性化，自适应和数据驱动的评估，本文设想了一个未来，AI不仅可以提高评估的准确性和公平性，而且还支持批判性思维，创造力和协作中的技能发展。讨论还深入研究了将AI整合到评估中的道德和实践挑战，包括对偏见，透明度和数据隐私的担忧。最终，本文倡导采取平衡，具有前瞻性的方法，该方法将AI整合到教育评估中，同时保持人类的监督以确保公平，问责制和促进整体学生发展。Keywords: Anticipatory thinking, AI in education, AI-driven assessments, adaptive assessment, 21st-century skills, test bias, ethical AI, data privacy in education *Author for correspondence: Email: afridan@kfu.edu.sa Receiving Date: 10/07/2024 Acceptance Date: 20/08/2024 DOI: https://doi.org/10.53555/ajbr.v27i3.2560©2024作者。本文已根据创意共享属性 - 非商业4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）的条款发表，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，只要提供以下声明。“本文发表在《非洲生物医学研究杂志》上”的介绍，近年来，教育评估领域经历了深刻的转变，这是由技术进步和教学方法的重大变化驱动的（Challis，2005）。长期以来一直以标准化的测试和以教师为中心的评估来控制的传统评估方法越来越多地被视为不足以满足21世纪学习的需求。这些常规方法，同时提供了评估学生成就的统一手段，但无法捕捉数字时代学习的复杂性和多方面性质。随着我们继续深入到这个前所未有的技术创新时代，需要更灵活，创新和前瞻性评估