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World File Search System规划软件
使用供应链规划软件的指南
1。预测和计划供应商喜欢了解正在发生的事情以及即将发生的事情。您可以向供应商发送每月的预测更新和其他数据，以帮助他们更好地满足您的需求。例如，当客户使用Stockiq中的预测工具时，他们可以将这些预测发送给供应商。当供应商知道预期需求的数量，重视供应商关系并可以访问透明的数据时，它们通常能够更快地将产品带给您，甚至优先考虑您的订单。2。指标这些指标反映了供应商的性能。常见的监控包括时间交付，成本，技术和响应能力。3。每月，每季度或半年进行的业务评论，这些正式会议具有结构化的议程，可能涵盖更新的商业主题，成本趋势和历史。他们也是您可以更好地了解供应商的业务并更好地管理风险的机会。
基于人工智能的课程规划软件，用于支持能力提升
摘要 教学是一个复杂且需要认知的过程，也是一项非常有创造性的任务。必须精心准备一堂课才能确保有效、有目的的教学。如今，课程计划也经常使用标准软件（例如学习或内容管理系统）创建。显然，这种复杂的课程规划过程可以通过专门的软件系统来支持，这些软件系统不仅可以促进日常任务，还可以鼓励反思。本文阐述了基于人工智能技术的课程规划软件的理念和概念，以支持基于能力的学习。通过该软件，教师应该能够轻松直观地生成个性化的学习内容，而不会失去教学自由。通过各种用户场景，展示和解释了该软件的可能性。最后，本文旨在提高人们对此类智能学习环境的认识，以及它们如何实现终身教育链中学习内容的自动化开发。
Remo-M 固定翼无人机 - Geotech 环境设备
Remo-M 是一种广泛使用的无人机系统，专为机动性、快速部署和航空测绘应用而设计。Remo-M 具有独一无二的深失速垂直着陆功能，仅需要半径 15 米的着陆区域。用户受益于飞行规划软件的简单性和直观的用户界面。倾斜图像与滚转轴万向架一起用于智能 3D 建模。Remo-M 是同类产品中最先进的固定翼无人机，可提供更高的效率、飞行任务灵活性和简单性。
Exactech 推出用于肩关节置换术的开创性人工智能和放射组学研究，重点介绍膝关节和踝关节技术的进展
这项新研究展示了机器学习技术（如聚类）如何将 CT 图像衍生的放射组学数据与患者人口统计数据聚合在一起，以确定临床相关的肌肉分类，这些分类可以预测肩关节置换术后的临床结果。在第一项研究中，分析了 1,382 名患者的 CT 扫描中的三角肌放射组学，以确定肩关节置换术前后与高水平和低水平运动相关的五个不同的三角肌群。该技术可以应用于其他肌肉以及骨骼，以合成复杂的图像数据，以便临床医生通过术前规划软件轻松解释。
威斯康星州大田、蔬菜和水果作物营养施用指南 (A2809)
威斯康星州土壤测试计划和养分施用指南最初是在 20 世纪 60 年代初制定的。此后，指南经过多次修订，以反映研究进展、额外的相关性和校准数据以及哲学观点的转变。最新修订纳入了额外的研究数据，包括对玉米 N 施用率指南的最大氮回报 (MRTN) 理念的更新，以及使用美国农业部自然资源保护局 (USDA-NRCS) 数据库的数据定义土壤组和土壤产量潜力的新方法。威斯康星州常规农场土壤 (RFS) 计算机程序已被威斯康星州农业、贸易和消费者保护部 (WDATCP) 认证的土壤测试实验室用来生成养分和石灰建议，该程序已更新以反映本文档中的更改。本出版物中的指南已纳入营养管理规划软件 SnapPlus ( http://snapplus.wisc.edu/ )。
已发布版本的引文 (APA)：Sadeghi, AH、Maat, APWM、Taverne, YJHJ、Cornelissen, R.、Dingemans, AMC、Bogers, AJJC 和 Mahtab, EAF (2021)。虚拟现实和人工智能用于肺段切除术的三维规划。JTCVS 技术，7，309-321。https://doi.org/10.1016/j.xjtc.2021.03.016 链接至 EUR 研究信息门户上的出版物
在过去的几年中，虚拟现实 (VR) 设备和软件越来越受欢迎，并且已被证明可以提高外科医生对患者解剖结构的理解。7-9 VR 平台比现有的 2D 或 3D 规划软件具有更多特性和功能，包括沉浸式和交互式操作、逼真的深度感知以及复杂解剖结构关系的可视化，外科医生可以随时应用这些特性来更真实地了解患者的解剖结构。8、10 此外，自动成像算法可以通过自动可视化感兴趣的解剖结构来创建更有效的规划。11、12 通过开发基于人工智能 (AI) 的沉浸式 3D-VR 平台作为传统 CT 成像的补充术前规划工具，可以为胸外科医生的武器库增添新颖性。
使用 MONAI 从 MRI 图像对脑动脉瘤进行分类...
脑动脉瘤是脑内血管的凸起或膨胀，可能会渗漏或破裂，引起出血，也可能导致脑出血。这是一种紧急医疗情况，需要立即进行神经系统评估和检测以确保生存。[19] 动脉瘤的大小不到 MRI 扫描大小的 1%，因此使用深度学习识别和分割动脉瘤具有挑战性。在这个任务中，我们探索了深度学习神经网络如何帮助从 MRI 扫描中解决脑动脉瘤的分类问题。我们模型的输入是 3D 图像、医院的扫描图像和没有动脉瘤的开源图像。我们使用 DenseNet 网络架构和 MONAI（人工智能医疗开放网络）[12] 平台，这是一个基于 PyTorch 的开源框架，用于训练和提高分类任务的准确性。我们与一家初创公司 VasoGnosis Inc. 合作，这是一家为脑血管疾病提供人工智能诊断和手术规划软件平台的供应商 [15]，通过这个项目获取数据和指导。