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脑复视病例的分析解剖
我们描述了一名70岁妇女的情况，该妇女发展出跨层皮质，V1和相关视觉关联皮层的脑梗塞。她出现了对物体的重复图像，较低的保真度和原始（Polyopia）的透明副本的视觉感知障碍，与全息图非常相似。我们抓住了这个机会来解释这些虚假图像的产生。这使我们得出了不少于壮观的自动脑理论，该理论解释了大脑的高度熵，大脑皮层中数据的存储，大脑组织的等电位性以及大脑计算算法和感知感觉的能力。人脑的这种显着能力需要在大脑皮层的高度相互连接和密集的树突树中的数学傅立叶变换和电势势的部署。这里探索的想法是崇高的。这些阴谋被认为是在自然界深深地根深蒂固的。不少于黑洞和宇宙本身。我们的案例以图形和生动的方式为大脑功能的全息模型提供了证据。
视图中的程序卡集合 - dircam
FRONT SIDE Cover page CEO CEO 08 AUG 24 08 AUG 24 - - Anomalies / Suggestions A 23 MAR 23 - - Registration of BMJ B 28 DEC 23 - - CTL CTL 1 CTL 1 08 AUG 24 08 AUG 24 CTL 2 CTL 2 08 AUG 24 08 AUG 24 GEN GEN SUM 01 16 JUN 22 GEN SUM 02 24 MAR 22 GEN LEG 01 24 MAR 22 GEN LEG 02 24 MAR 22 GEN LEG 03 24 MAR 22 GEN LEG 04 24 MAR 22 GEN LEG 05 24 MAR 22 GEN LEG 06 24 MAR 22 GEN LEG 07 24 MAR 22 GEN LEG 08 24 MAR 22 GEN ABB 01 24年3月22日ABB 02 24 3月22日ABB 03 24 3月22日ABB 04 24 3月22日ABB 05 ABB 05 24 3月22日1月22日ABB 06 24 3月22日1月24日1月24日1月24日1月22日1月22日1月24日1月24日1月24日1月24日24 MAR 22 MAR 22 MAR 22 1月22日1月22日24 MAR 22 ABB 24 MAR 22 ABB 24 MAR 22 1月22日1月22日1月22日1月22日1月22日1月22日1月22日22 1月22日22 16 16 16 16 22 cod cod cod od 16 JUN 22 JAN COD 06 16 JUN 22 JAN COD 07 16 JUN 22 JAN COD 08 16 JUN JUN 22 GEN COD 09 16 六月 22 GEN COD 10 16 六月 22 GEN COD 11 16 六月 22 GEN COD 12 16 六月 22 GEN SIG 01 24 六月 22 GEN SIG 02 24 六月 22 GEN SIG 03 24 六月 22 - - 地图 SIV AD 2 SIV 01 18 六月 24 AD 2 SIV 02 18 六月 24 机场 A AMBERIEU AD 2 LFXA
视图中的模型，版本死亡002 ∗
基于这些原始数据变量，视图还通过应用数据转换（例如时间和空间滞后，填充丢失数据的弹药）以及其他常见的数据处理技术来构建一组其他变量。一起，通知各种视图模型的原始和处理的数据变量被称为功能，这些功能将基于功能集分组为基于功能集；它们与他们得出的数据提供商相关的总体主题，以优化性能。表1和表2中的Prio-Grid级别列出了该国级别的概述。输入变量和转换的完整列表可以在视图中找到存储库，有关国家 /地区级别，请参见CM_QUERYSETS，有关PRIO-GRID级别，请参见PGM_QUERYSETS。有关转换的更多详细信息，请在视图转换库中咨询源代码。
人工智能通过眼底照片检测视乳头水肿
结果 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统检测视乳头水肿的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。
使用机器学习为视障人士检测纸币
在当今充斥着欺骗和其他欺诈行为的世界里，人们发现生活非常困难。对于盲人或视力有障碍的人来说，情况更糟。他们在日常生活中面临着更多的挑战，特别是在处理货币和其他与金钱有关的问题时。为了帮助盲人，我们正在开发一个项目，帮助他们识别货币的面额，因为钞票上没有盲文标记。伪钞或假钞是另一项难以识别的任务，无论是对健康人还是盲人而言。因此，除此之外，我们还加入了假钞检测系统，帮助每个公民避免被骗。关键词：假钞检测、货币识别、VGG16、盲人、CNN、图像处理。介绍机器学习是一种人工智能能力，它奖励编程应用程序在预测结果时更加谨慎，而无需进行明确修改。ML 计算利用明显的信息作为预期新收益的义务。在神经网络中，卷积神经网络 (ConvNets 或 CNN) 是进行图像分类、图像分析和图像处理的主要方法之一。图像识别、面部识别等是 CNN 广泛应用的领域之一。
科科莫地区职业中心
通过结合讲座和现场 HVAC 实验室的实践经验，学生还将了解安全程序、制冷设备安装和维修工具的正确使用方法以及制冷剂充注和回收技术。在第二年，学生将专注于分析 HVAC 单元中的机械和电气问题，深入了解压缩机、计量装置、系统充注、制冷剂回收、电机类型、设备安装以及 HVAC 系统特有的故障排除。此外，二年级学生将有机会在课堂外参与实际项目。对于那些选择完成第三年课程的学生，他们将获得宝贵的实习或工作见习机会。成功完成两年制课程后，学生有机会通过 Ivy Tech 社区学院获得二十一 (21) 个大学学分，并获得技术核心证书。学生还可以获得以下认证：EPA 608、EPA 609 OSHA 10 和 Mr. Vest 颁发的职场准备认证。
AMCOM (美科) AMCOM (美科)
目标 - 开发和实施先进制造技术，以确保国防物资的可用性和可负担性，具体方法如下：• 尽早确定将新技术插入现有/未来系统 • 确定与新技术应用相关的制造风险/未知因素 • 投资于先进制造能力的研究、开发和实施
