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通过人工智能对农产品进行分级，提高农民收入
Intello 的人工智能可以根据智能手机拍摄的照片生成即时质量指标。这可以实现农产品分级，即对食品图像进行自动质量分析，这是一种准确可靠的方法，可根据颜色、大小和形状对新鲜产品（水果、谷物、蔬菜、棉花等）进行分级。其工具有助于实现质量评估的透明度和标准化，从而降低农业供应链中的价值风险和浪费。它已经开发出一种适用于水果、蔬菜和香料的即用型解决方案。
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
使用 augmenta 进行交流的经验和观点的定性证据综合
摘要 目的：本文回顾了现有的定性研究文献，这些文献涉及人们使用辅助和替代沟通 (AAC) 进行交流的经验。进行这次回顾的目的是更多地了解人们使用 AAC 进行交流时所重视的价值观和结果。进行这次回顾是为了更深入地了解这些经验，为制定患者报告结果测量 (PROM) 提供参考。材料和方法：对现有的定性研究文献进行定性证据综合，以探索和评估有关使用 AAC 的人的经验的当前知识。结果：从 115 份定性研究报告中，确定了 19 篇论文直接回答了研究问题和回顾的目的。确定了可以在由价值观、结果和背景结构组成的先验框架内组织的数据。结论：这次回顾使人们对需要 AAC 的人的经历有了更深入的分析理解。结果表明，一组概念可用于指导 PROM 的开发。 PROM 可用于帮助临床医生和研究人员更好地了解需要 AAC 的人的观点并评估干预措施。结果还鼓励专业人员重新考虑与需要 AAC 的人一起工作时使用的术语和方法，并反思影响人们沟通体验的多维因素。
DW-EX5000 可以进行精确、无损的...
三重军用防护箱，抗压、防水、吸能两块锂电池及充电器，PDA配件，防辐射罩配件万能充电器及车充，4张SD存储卡及读卡器可选配件：大电池，座式测试支架，蓝牙打印机，磨机，手动压机，不同目数的筛子
分析尼泊尔bhaktapur的linga guthi的松树林中的树环分析对树木的径向生长进行分析
森林是全球碳循环的组成部分。这些生态系统将碳在植物生物量和土壤中隔离。这项研究是在Bhaktapur的Linga Guthi社区森林中进行的，以通过树环分析估算Pinus Roxburghii的碳库存和径向生长。随机放置了总共32个250 m 2面积的圆图。子图用于研究树苗，垃圾，草药和土壤。为了进行树环分析，从不同的森林块中收集了树核心样品。环宽度。用于树环分析，Cofecha和Arstan程序。Linga Guthi社区森林的平均碳库存为272.22±17.36 t/ha。同样，它具有206.87±4.47 t/ha agtc，41.37±2.19 t/ha bgtc，23.814±1.00 t/ha soc。森林的碳固剩速度为2.22 ct/ ha/年。发现森林中松树的平均径向生长为2.06±0.13毫米/年。最大径向生长为4.47 mm/yr。该森林中记录的最古老的树是158年，直径为58厘米。但是，森林的平均年龄为98岁。为从1854年至2013年延伸的松树准备了158年的环宽年表
纸肥皂进行培训以提高意识
抽象的环境卫生性会引起各种疾病，其中一种是一种疾病，是由生活在卫生环境较差的环境中的微生物感染引起的，例如腹泻，斑疹伤寒或皮肤刺激。我们邀请合作进行这项活动的合作伙伴是南雅加达的Bukit Duri Aisyiyah Aisyiyah（PCA）分支机构。此PCA位于人口稠密的环境中，靠近卫生条件不好的区域，因为有一些时间/水通道会闻起来，靠近公共交通基地，这些基地仍然有很多垃圾和气味。这项活动的目的是传达良好的环境卫生性的重要性，对肥皂（CTPS）的洗手意识的重要性，其中一种使用纸皂作为芳香疗法产品之一，我们将使我们更具吸引力，实用，可以随身携带，易于储存，因此毫不犹豫地使用肥皂洗手。Mitra还说，以前没有人在其地区进行类似的活动。此活动由显示帖子结果的预测试和后测试支持 - 与预测试结果相比，所有问题中的测试都更高。这些结果表明，伴侣对卫生知识的见解和我们提供的纸张的创作的增加。这项活动也通过在线大众媒体发表，即在YouTube频道上上传的教育新闻网站和视频实施中。
2023年11月，对成年人的血压目标进行了特殊监测（NICE指南NG17，NG136和NG203）
同样，为80岁以上的人和肾脏疾病的人设定BP目标的方法也有所不同（如尿白蛋白与促偶联氨酸的比率[ACR]为70 mg/ mmol或更多）。在NICE的CKD指南中，在老年患者（80岁以上）的情况下，这证明了这一点，其中BP靶标在ACR <70和70+ mg/mmol的ACR范围内有所不同，而对于具有1型糖尿病的老年患者（80岁以上），血压靶标（80岁以上）与同一ACR率相对相同的ACR压力差异（NICE对1型糖尿病的指南没有差异（NICE）。有关详细信息，请参见表1，第3列，行（a），（b），（e）和（f）。