XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System精度
利用磁感应技术实现更高的精度和可靠性
您理解并同意，您仍有责任在设计应用程序时使用您的独立分析、评估和判断，并且您有全部和专有的责任确保您的应用程序的安全性以及您的应用程序（以及在您的应用程序中或为您的应用程序使用的所有 TI 产品）符合所有适用的法规、法律和其他适用要求。您表示，对于您的应用程序，您拥有创建和实施保护措施的所有必要专业知识，这些保护措施可 (1) 预测故障的危险后果，(2) 监控故障及其后果，以及 (3) 降低可能造成损害的故障的可能性并采取适当的措施。您同意，在使用或分发任何包含 TI 产品的应用程序之前，您将彻底测试此类应用程序以及此类应用程序中使用的此类 TI 产品的功能。除了针对特定 TI 资源的已发布文档中明确描述的测试之外，TI 未进行任何其他测试。
澳大利亚精度肿瘤学研讨会（APO）2025
APOS 25将展示癌症护理中的关键时刻，因为精度肿瘤学从理论转变为变革性实践。专为澳大利亚肿瘤学专业人员设计，包括肿瘤学家，研究人员，病理学家以及生命科学和倡导部门的成员 - Apos 25将成为精确肿瘤学领域思想领袖的有影响力的聚会。
机载激光扫描仪数据的平面和高度精度
由于主要用于生成点间距为几米的数字地形模型，机载激光扫描仪数据的精度通常仅指定为高度精度。然而，数据采集系统的最新发展导致机载激光扫描仪数据的点密度大幅增加。与此同时，该技术越来越多地用于从高密度点数据生成 3D GIS 信息的新应用领域。在这些基于高密度数据集的应用中，数据点的高度和平面精度同等重要。对激光扫描仪系统组件的分析以及实际测试表明，机载激光扫描仪数据的高度精度通常明显优于平面精度。虽然单个地面点的高度精度通常在 10-15 厘米的量级，但可以说平面测量精度与地面飞行高度几乎呈线性关系，在飞行高度为 1000 米时，典型精度在 0.5-1.0 米的量级。高度和平面测量精度都受到显著的系统效应的影响，这些效应通常大于随机误差。
系统方法的一致性和选择癌症模型的精度医学
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电池回收中的预测精度：揭开锂...
与新电池的生产相比，需要化学过程和仔细的废物管理，有限的回收基础设施，对回收材料的需求较低。表1-一系列电池类型的电池回收过程的比较[15] [16] [10]。
精度肿瘤学：2023年在评论中
精确肿瘤学的范围继续随着药物的发展而扩展，具有新的作用机理，可以在更广泛的生物标志物选择的患者人群中对更广泛的靶标进行治疗干预。凭借我们对基于特定突变的临床意义的理解的进步以及共同发生的突变之间的上位关系，以及免疫环境在治疗选择中起作用的作用，将单个基因与单个治疗匹配的长期范围是快速发展的。这篇评论是评论系列（1）的精确度上的第二部分，它使用Oncokb在2023年为精确肿瘤学的进步提供了镜头。根据Oncokb，截至2023年11月，FDA批准了十二种治疗方法，用于独特的生物标志物选择的指示，并在过去一年的国家综合癌症网络（NCCN）指南中列出了六种生物标志物和适应症特定的治疗方法。此外，具有两种精度肿瘤疗法的令人信服的临床证据导致其纳入Oncokb中的3级研究剂（表1）。在这里，我们讨论了越来越多的可靶向分子改变以及蛋白质组学和免疫学生物标志物，它们越来越多地指导患者与新型药物的匹配，包括抗体 - 药物结合物（ADC）（ADC）和蛋白质分解 - 靶向靶向嵌合（Protac）（Protac）/蛋白质DENERINE对众多范围的群体促进群体和群体的群体群体的群体群体群体的群体。
机载激光扫描仪数据的平面和高度精度
由于主要用于生成点间距为几米的数字地形模型，机载激光扫描仪数据的精度通常仅指定为高度精度。然而，数据采集系统的最新发展导致机载激光扫描仪数据的点密度大幅增加。与此同时，该技术越来越多地用于从高密度点数据生成 3D GIS 信息的新应用领域。在这些基于高密度数据集的应用中，数据点的高度和平面精度同等重要。对激光扫描仪系统组件的分析以及实际测试表明，机载激光扫描仪数据的高度精度通常明显优于平面精度。虽然单个地面点的高度精度通常在 10-15 厘米的量级，但可以说平面测量精度与地面飞行高度几乎呈线性依赖关系，在飞行高度为 1000 米时，典型精度在 0.5-1.0 米的量级。高度和平面测量精度都受到显著的系统效应的影响，这些效应通常大于随机误差。
用于提高基因组编辑精度和安全性的小分子
摘要：基于成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 的基因组编辑技术彻底改变了生物学、生物技术和医学，并促进了新治疗方式的发展。然而，CRISPR 技术的安全使用仍然存在一些障碍，例如意外的脱靶 DNA 切割。小分子是解决这些问题的重要资源，因为它们具有简便的递送和快速的作用，可以实现对 CRISPR 系统的时间控制。在这里，我们全面概述了可以精确调节 CRISPR 相关 (Cas) 核酸酶和引导 RNA (gRNA) 的小分子。我们还讨论了新兴基因组编辑器（例如碱基编辑器）和抗 CRISPR 蛋白的小分子控制。这些分子可用于精确研究生物系统和开发更安全的治疗方式。
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
多相机3D帕金森氏病的精度评估
帕金森氏病（PD）是一种毁灭性的运动，在全球流行率上加速了，但是缺乏精确的症状测量使得有效疗法的发展具有挑战性。统一的帕金森统一级评级量表（UPDRS）是评估运动症状严重程度的黄金标准，但其手动评分标准含糊不清，既模糊又主观，导致了粗糙和嘈杂的临床评估。机器学习方法有可能通过使PD症状评估现代化，以使其更具定量，客观和可扩展性。但是，缺乏用于PD运动考试的基准视频数据集阻碍了模型开发。在这里，我们介绍了郁金香数据集以弥合此差距。Tulip强调预先挑剔和全面性，包括25种UPDRS运动考试活动的多视频记录（6张摄像机），以及3位临床专家的评级，在帕金森氏症患者和健康对照组中。多视图记录实现了身体运动的3D重建，该重建更好地捕获疾病特征，而不是更多的调用2D方法。使用数据集，我们建立了一个基本线模型，用于预测3D姿势的UPDRS分数，以说明如何自动化现有诊断。展望未来，郁金香可以帮助开发超过UPDRS分数的新的精确诊断，从而深入了解PD及其潜在治疗方法。