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罗纳德·艾伦·麦芽（Ronald Alan Malt） - 哈佛大学医学院
罗恩（Ron）工作的许多MGH工作人员对他产生了深远而持久的影响。最重要的可能是爱德华·D·丘吉尔（Edward D. Churchill），他是大学外科医生 - 一名外科科学家的体现，他优雅地为不断发展的胸腔手术领域的问题带来了应用研究。反映了他的导师，罗恩（Ron）在临床手术方面发展了出色的专业知识，同时在他的大部分职业生涯中追求生产实验室的基础科学兴趣。这个实验室培养了许多年轻研究人员的职业。他的作品使他成为国际知名和朋友。Ron的职业生涯肯定是对本世纪最伟大的外科教育者之一丘吉尔博士感到自豪和满意的根源。Richard H. Sweet也对Ron产生了深远的影响。 Sweet在手术室中具有无与伦比的技术设施，即使是解剖学的最细微细节，也有完整的了解。 他将每个操作分为一系列步骤，并具有正确的Richard H. Sweet也对Ron产生了深远的影响。Sweet在手术室中具有无与伦比的技术设施，即使是解剖学的最细微细节，也有完整的了解。他将每个操作分为一系列步骤，并具有正确的
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氧化物中的几何失稳和压电响应......
图 1 . (a) Na 1-x K x NbO 3 铁磁体（x=0、0.16、0.42、0.52、0.63、0.82、1）的实验总原子 PDF。箭头强调了 KNN 及其成分的局部和平均结构的细微（红色箭头）和明显（蓝色箭头）演变。 (b) PDF 的低 r 区域表明存在相当刚性的 Nb-O 6 八面体（PDF 峰在约 1.9 Å 处，标记为单个八面体），碱金属原子的位置顺序随 K 百分比增加（PDF 峰在约 2.8 Å 处，标记为两个八面体和附近的碱金属原子），相邻八面体中心的 Nb 原子之间的距离几乎没有变化（PDF 峰在约 4 Å 处，标记为角共享八面体），以及包括八面体倾斜在内的次近邻原子相关性的细微演变（PDF 峰在约 6.9 Å 处，标记为 4 个倾斜八面体）。（c）PDF 的高 r 区域表明与母体化合物相比，KNN 中的结构相干性范围有限（参见各自 PDF 的加速衰减，其中原子间距离用红色虚线标出）。
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AI 在 PHY 中的作用
AI 算法擅长检测生理数据中的复杂模式 2 。例如，AI 可以识别心电图中的细微偏差，指示心律失常或缺血等病症 5 。这种级别的模式识别允许早期诊断和干预，从而可能预防危及生命的事件 6 。AI 的预测模型利用历史数据和持续趋势来预测个人健康结果 7 。这使医疗保健专业人员能够量身定制预防和早期管理干预措施。
精确和预测：精算师的死亡率建模中的人工智能
此外，AI启用的非传统数据源的使用代表了死亡率建模和预测的显着进步。通过利用社交媒体活动，可穿戴技术数据，电子健康记录和其他非常规数据集，精算师可以实现对死亡率风险的更细微和更全面的了解。这些数据源提供了其他上下文和粒度，从而导致更准确，及时和个性化的死亡率预测。随着AI的不断发展，这些不同数据流的整合对于增强精算分析的精确和相关性至关重要。
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