保险公司的这一功能可加快索赔核实流程和欺诈活动评估,从而能够更快地向客户支付赔款。它还可以在推进依赖预定义触发器的创新参数保险解决方案方面发挥关键作用,从而进一步提高保险公司的响应能力。
在研究期间发现了18,276名OHCA患者; n = 2407(13.2%)Utstein-Comparator组。 在预定义排除后,最终分析中包括1456名患者。 n = 776(53.3%)患者幸存下来。 接收医院之间的生存至分离存在显着差异;范围32.3%-64.7%。 n = 862(59.2%)患者被转移到心脏中心(A,B,C,D,E),其余的人被运输到非特殊主义者T1ED(“其他”)。在研究期间发现了18,276名OHCA患者; n = 2407(13.2%)Utstein-Comparator组。在预定义排除后,最终分析中包括1456名患者。n = 776(53.3%)患者幸存下来。接收医院之间的生存至分离存在显着差异;范围32.3%-64.7%。n = 862(59.2%)患者被转移到心脏中心(A,B,C,D,E),其余的人被运输到非特殊主义者T1ED(“其他”)。
研究线性:根据CLSI EP06-A进行研究和评估,评估定量测量程序的线性。线性使用11个样品,并以增加浓度的利伐沙班(Rivaroxaban)峰值,覆盖0到506 ng/ml的范围。每个等离子体样品测量了每个浓度水平的四个重复。使用一种试剂,标准和系统的组合对样品进行了测量。结果(均值)与分配的值相比,并拟合多项式。 确定分析的偏差是由理论理想线性导致的,计算了每种稀释样品浓度的一阶回归模型与最合适的多项式回归模型之间的差异,并检查了预定义的标准。结果(均值)与分配的值相比,并拟合多项式。确定分析的偏差是由理论理想线性导致的,计算了每种稀释样品浓度的一阶回归模型与最合适的多项式回归模型之间的差异,并检查了预定义的标准。
摘要:本文介绍了一种基于模型的系统工程 ( MBSE ) 方法,用于开发无人机系统 ( UAS ) 的数字孪生 ( DT ),并能够展示以任务工程 ( ME ) 为重点的路线选择能力。它回顾了 ME 的概念,并将 ME 与 MBSE 框架相结合以开发 DT。该方法通过一个案例研究进行了展示,其中 UAS 部署在有对手的军事环境中执行最后一英里交付 ( LMD ) 任务,路线优化模块根据各种输入向用户推荐最佳路线,包括对手行动对 UAS 造成的潜在损坏或破坏。优化模块基于多属性效用理论 ( MAUT ),该理论分析用户评估的预定义标准,这些标准将使 UAS 任务成功执行。本文表明,该方法可以执行路线选择的 ME 分析,以支持用户的决策过程。讨论部分强调了 MBSE 的关键构件,也强调了该方法的优点,该方法标准化了决策过程,从而减少了可能偏离预定义标准的人为因素的负面影响。
摘要:由于信噪比低且通常存在来自不同来源的伪影,脑电图 (EEG) 信号分类是一项具有挑战性的任务。之前已经提出了不同的分类技术,这些技术通常基于从 EEG 频带功率分布图中提取的一组预定义特征。然而,EEG 的分类仍然是一个挑战,这取决于实验条件和要捕获的反应。在这种情况下,深度神经网络的使用提供了新的机会来提高分类性能,而无需使用一组预定义的特征。然而,深度学习架构包含大量超参数,模型的性能依赖于这些超参数。在本文中,我们提出了一种优化深度学习模型的方法,不仅是超参数,还有它们的结构,该方法能够提出由不同层组合组成的不同架构的解决方案。实验结果证实,通过我们的方法优化的深度架构优于基线方法,并产生计算效率高的模型。此外,我们证明优化的架构相对于基线模型提高了能源效率。
妇女家庭科学与高等教育研究所,印度泰米尔纳德邦哥印拜陀摘要:该系统通过利用眼睛追踪技术的力量来无缝控制家庭用具,从而彻底改变了瘫痪者的生活。利用OPENCV进行鲁棒和实时的眼动追踪,该系统通过专注于预定义的模式或命令,使患者能够轻松地与周围环境互动。用户友好的界面促进了眼动与各种家用设备(包括灯光,风扇和娱乐系统)之间建立连接。这种创新的解决方案赋予了机动性有限的个人重新获得独立性的能力,通过基于直觉的目光命令简化了日常工作和生活空间的管理。通过提供一种新颖的沟通和控制途径,该系统为瘫痪的患者提供了一种新的自主性,便利性和改善的生活质量。索引术语:瘫痪,眼睛跟踪技术,OPENCV,预定义的模式或命令,家用设备,基于目光的控制。