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World File Search System结型
结直肠癌 - FDA
其他有效的筛查方法包括粪便检查（可配合或不配合柔性乙状结肠镜检查），柔性乙状结肠镜检查类似于结肠镜检查，但不能检查整个结肠。CT 结肠镜检查（放射科医生进行的检查）也用于筛查患者是否患有结肠直肠癌。如果发现异常，您的医生将确定是否需要进行后续结肠镜检查。
JT010N065SED/CED/FED/WED
* 连续集电极电流由最高结温限制。 *Collector current limited by maximum Junction temperature. 注 1 ：脉冲宽度由最高结温限制。 Note1 ： The pulse width is limited by the maximum junction temperature.
脑启发人工智能中的规划
本文概述了规划作为一种认知功能的工程和神经科学模型。目的是呈现工程和神经科学中现有的规划模型，作为实现类脑人工智能规划功能的参考。根据调查结果，我们还将从挑战和架构的角度提出类脑人工智能下一步的研究和开发应该做的事情。 预计将来会根据本文提出具体的研究要求。 规划是通用智能的一项重要认知功能，因为它允许系统在未知情况下无需新学习即可（现场）解决问题。在一般智力的讨论中，计划被认为是流体智力的典型功能。 自人工智能诞生以来，工程界一直在研究规划，符号化问题也有解决方案。然而，目前解决非公式化现实问题仍然很困难。除了人类之外，苏格兰乌鸦等动物也以能够解决复杂的规划问题而闻名，其他动物也必须进行某种形式的规划才能在野外生存。在哺乳动物的大脑中，前额叶皮层已知参与计划。 下面，我们首先概述规划，介绍工程模型，然后展示神经科学模型调查的结果。最后，我们考虑创建规划大脑模型的策略。具体来说，问题和评估基准
纺织产业智慧转型整合服务计画「AI 于 ...
为布局未来的竞争优势， 纺织标竿企业纷纷成立AI 小组，开发多项AI 管理技 术，如个人助理、企业平台、智能客服等，一方面提升营运效能，二来也发挥跨 国协同合作的综效，更可因应产业缺工、缺才的长期趋势，减少人力负荷、改善 生产效率与品质、研发及设计新产品或协助客户控管库存、创造服务价值最大化 等，取得品牌客户认同，获得了更多订单。
第二型钠 -葡萄糖共
预防和治疗糖尿病肾脏疾病：评论。 Am J肾脏DIS 2018; 72：267-277。 5。 Barnett AH，Mithal A，Manassie J等。 ：在2型糖尿病和慢性肾脏疾病的患者中，empagliflozin添加到现有抗糖尿病治疗中的功效和安全性：一项随机，双盲，安慰剂对照试验。 柳叶刀糖尿病Endocrinol 2014; 2：369-384。 6。 Heerspink HJL，Kosiborod M，Inzucchi SE等。 ：钠葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂的肾脏保护作用。 肾脏INT 2018; 94：26-39。 7。 McGuire DK，Shih WJ，Cosentino F等。 ：2型糖尿病患者的SGLT2抑制剂与心血管和肾脏结局的关联：荟萃分析。 JAMA Cardiol 2021; 6：148-158。 8。DeBoer IH，Khunti K，Sadusky T等。 ：慢性肾脏疾病中的糖尿病管理：美国糖尿病协会（ADA）和肾脏疾病的共识报告：改善全球结果（KDIGO）。 糖尿病护理2022; 45：3075-3090。 9。 Vaduganathan M，Docherty KF，Claggett BL等。 ：SGLT-2 INE心力衰竭：对五个随机对照试验的全面元分析。 柳叶刀2022; 400：757-767。 10。 Heerspink HJL，StefánssonBV，Corea-Rotter R等。 ：慢性肾脏疾病患者的Dapagliflozin。 n Engl J Med 2020; 383：1436-1446。 11。 empa-kidney合作小组； Herrington WG，Staplin N，Wanner C等。 n Engl J Med 2023; 388：117-127。 12。预防和治疗糖尿病肾脏疾病：评论。Am J肾脏DIS 2018; 72：267-277。5。Barnett AH，Mithal A，Manassie J等。：在2型糖尿病和慢性肾脏疾病的患者中，empagliflozin添加到现有抗糖尿病治疗中的功效和安全性：一项随机，双盲，安慰剂对照试验。柳叶刀糖尿病Endocrinol 2014; 2：369-384。6。Heerspink HJL，Kosiborod M，Inzucchi SE等。：钠葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂的肾脏保护作用。肾脏INT 2018; 94：26-39。 7。 McGuire DK，Shih WJ，Cosentino F等。 ：2型糖尿病患者的SGLT2抑制剂与心血管和肾脏结局的关联：荟萃分析。 JAMA Cardiol 2021; 6：148-158。 8。DeBoer IH，Khunti K，Sadusky T等。 ：慢性肾脏疾病中的糖尿病管理：美国糖尿病协会（ADA）和肾脏疾病的共识报告：改善全球结果（KDIGO）。 糖尿病护理2022; 45：3075-3090。 9。 Vaduganathan M，Docherty KF，Claggett BL等。 ：SGLT-2 INE心力衰竭：对五个随机对照试验的全面元分析。 柳叶刀2022; 400：757-767。 10。 Heerspink HJL，StefánssonBV，Corea-Rotter R等。 ：慢性肾脏疾病患者的Dapagliflozin。 n Engl J Med 2020; 383：1436-1446。 11。 empa-kidney合作小组； Herrington WG，Staplin N，Wanner C等。 n Engl J Med 2023; 388：117-127。 12。肾脏INT 2018; 94：26-39。7。McGuire DK，Shih WJ，Cosentino F等。：2型糖尿病患者的SGLT2抑制剂与心血管和肾脏结局的关联：荟萃分析。JAMA Cardiol 2021; 6：148-158。8。DeBoer IH，Khunti K，Sadusky T等。：慢性肾脏疾病中的糖尿病管理：美国糖尿病协会（ADA）和肾脏疾病的共识报告：改善全球结果（KDIGO）。糖尿病护理2022; 45：3075-3090。9。Vaduganathan M，Docherty KF，Claggett BL等。：SGLT-2 INE心力衰竭：对五个随机对照试验的全面元分析。柳叶刀2022; 400：757-767。10。Heerspink HJL，StefánssonBV，Corea-Rotter R等。：慢性肾脏疾病患者的Dapagliflozin。n Engl J Med 2020; 383：1436-1446。11。empa-kidney合作小组； Herrington WG，Staplin N，Wanner C等。n Engl J Med 2023; 388：117-127。12。：慢性肾脏疾病患者的雌性杂志。Perkovic V，Jardine MJ，Neal B等。：2型糖尿病和肾病中的Canagliflozin和肾脏结局。n Engl J Med 2019; 380：2295-2306。13。Cherney Dzi，Charbonnel B，Cosentino F等。：厄特曲霉素对2型糖尿病患者肾脏复合结果，肾功能和蛋白尿的影响：随机VERTIS CV试验的分析。糖尿病学2021; 64：1256-1267。
结直肠癌的开发和实施......
目的 囊性纤维化 (PWCF) 患者患结直肠癌的风险明显高于一般人群 1 。本文概述了英国某个区域中心针对 PWCF 的结直肠癌筛查计划的设计和实施情况。方法 实施“计划-执行-研究-行动”循环来建立该服务。它确定了服务设计的临床考虑因素，并结合实时服务用户和利益相关者的反馈，以简化服务提供。结果 确定了服务设计中的实际考虑因素，包括需要针对 CF 的肠道准备和内窥镜检查计划、监测间隔的实用方法以及需要多学科治疗方法。试点阶段进行了 14 次结肠镜检查。64% (9/14) 的肠道准备良好或优秀，100% (14/14) 报告肠道准备可忍受并愿意重复该程序，腺瘤检出率为 28.6%，发现 1 个晚期息肉。确定了准备不足的个体风险因素，包括既往远端肠梗阻病史和非专用 CF 病房的住院肠道准备。讨论作者提供了 PWCF 筛查服务的真实经验作为服务设计的蓝图。随着 PWCF 患者寿命的延长和生活质量的提高，内窥镜检查服务充分满足他们的需求非常重要。
深度学习结理论
在过去的十年中，我们看到了机器学习可以为我们做的巨大突破。现在似乎不可能执行计算机执行的任务。 此类任务的突出示例包括图像或语音识别。 在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。 更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。 第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。 一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。 申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。 我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。 请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。>现在似乎不可能执行计算机执行的任务。此类任务的突出示例包括图像或语音识别。在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。