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加拿大PET-CT的未来
8位受访者指出的最常见的技术进步是数字PET-CT。调查受访者评论说，数字PET-CT可以提高灵敏度并提高图像质量，从而提高病变可检测性和诊断信心。调查受访者指出的图像质量的具体改进 - 无论是数字PET-CT的一部分，还是作为硬件，软件和采集方法的一般进步 - 包括改进的飞行时间计算，更长的轴向视野系统，改进的图像重建功能，图像重建功能，空间分辨率的精确性精度和更敏感的运动校正疗程。注意到，在扫描或后处理过程中，提高了图像质量，可以提高诊断病理的能力，并促进较短的扫描时间与较旧的PET-CT设备相比产生可比或更高质量的图像。
美国空军科学顾问委员会
自早期以来，远程驾驶飞机 (RPA) 的发展特点就是远距离、持久性、精确性和隐身性。RPA 已被用于多种战斗角色和日益激烈的环境中。今年，总统预算首次提出对 RPA 的投资超过载人飞机。然而，对 RPA 似乎永不满足的作战需求导致了空军人员配备瓶颈。缺乏共同地面站、与民用和国际空域的整合不令人满意以及通信和指挥与控制链路的脆弱性加剧了这种情况。进一步复杂化的努力是在非常规战争中必不可少的，即尽量减少平民伤亡的指令。大卫·彼得雷乌斯将军认为这种需求是支持关键重心的直接方式：
用于理解胃肠病学影像、文本和数据的人工智能
人工智能 (AI) 已经到来，触及娱乐、教育、制造和医学等各个行业。人工智能是指机器能够独立收集信息，然后在先前知识的背景下进行测量、判断和预测。人工智能由机器学习驱动，机器学习是一组计算方法，用于从训练数据中的模式和关系中学习以预测结果或事件。对人工智能的希望和炒作都包含着准确性、速度、降低成本和超越人类感知的洞察力等概念。人工智能的这些潜在方面使其成为一种有吸引力的工具，有助于通过技术创新实现医疗保健领域的精确性、价值和创新承诺。支持人工智能在医学领域的出现是 3 大支柱的成熟。首先，
解决可再生能源土地稀缺问题
然而，建模的精确性需要考虑每个土地利用类别中的众多选项，例如不同的作物或可再生能源技术。这种多样性导致了大量组合，使得模型的计算量很大。简化（如分组选项或取平均值）可以提高可计算性，但可能会降低精度。此外，比较长期环境影响、直接经济效益和社会接受度等因素的困难进一步使这一过程复杂化。复杂性还来自动态变量和不确定性，包括技术进步、政策变化、环境变化和利益相关者的不同利益，所有这些都可能改变模型的假设（Wei 等人，2016 年）。因此，尽管理论上可行，但土地利用规划很少作为单一、明确的尝试来完成。
使用深度学习鉴定营养缺乏症和作物的疾病预测：评论
[1]这项工作回顾了基于计算机视觉的技术，用于早期发现作物营养缺乏症，以提高作物生产率和健康。[2]研究研究了机器学习和接近成像在检测植物疾病和营养缺陷方面的应用，突出了数字化农业中的进步，挑战以及未来的研究方向。[3]这项研究使用深度学习技术，尤其是CNN-SVM，以98％的准确性准确地对玉米植物中的养分缺乏分类，提高作物生产力和可持续性[4]多种注意力的神经网络有效地识别了具有高度精确性的植物营养量，并提高了植物营养量，并增强了Spatial机械的
技术术语词汇表
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