实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
鉴于 PERENCO UK LIMITED 已根据《2020 年海上石油和天然气勘探、生产、卸货和储存(环境影响评估)条例》于 2023 年 3 月 14 日提出申请,且鉴于国务大臣已考虑该申请并确信该项目不太可能对环境产生重大影响;根据第 6 条规定的权力,国务大臣特此指示,该项目的同意申请无需附有环境影响评估,前提是该项目按照审查指示申请中所述并按照所附附表中规定的条件进行。
博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系,Gaborone,Botswana(T Mbangiwa PhD,K Lechiile MSC,T Leeme MBBS,N Youssouf PhD,D S Lawrence MBCHB,M Mosepele,M Mosepele,M Mosepele MD,J n jarvis MRCP PhD);巴黎大学的巴斯德研究所,帕里斯特大学,转化真菌学小组,国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques,法国巴黎真菌学系(T Mbangiwa,Sturny-LeclèreMSC,T Boyer-Chammard Md,boyer-Chammard Md,ofoer-chammard Md,of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd,prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所(T Mbangiwa,J C Hoving Phd,H Mwandumba博士);马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划,卡缪祖健康科学大学,马拉维布兰蒂尔(C Kajanga MSC,M Moyo MBBS);法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系(T Boyer-Chammard);南非传染病与分子医学研究所(IDM)的非洲CMM医学真菌学研究部门,南非开普敦(J C Hoving);英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系,英国伦敦(N Youssouf,D S Lawrence,J N Jarvis教授);利物浦热带医学学校,英国利物浦(H Mwandumba);
1,2`,Qiifan Yang 3`,HernánVargas1,Kevin Low Neda Jahanshad 3,4,5 *`这些作者同样作为手稿的第一作者贡献了同样的作者 *这些作者同样贡献了该手稿1。。西班牙马德里政治家大学。3。。4。。5。Department of Biomedical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Marina del Rey, California, USA Corresponding authors: Yolanda Gil, PhD Research Professor of Computer Science Director of USC Center on AI Research for Health Director of AI and Data Science Initiatives Information Sciences Institute Viterbi School of Engineering University of Southern California 4676 Admiralty Way Suite 1001 Marina del Rey, CA 90292 gil@isi.edu Neda Jahanshad,博士神经病学和生物医学工程信息科学副教授,LOBES:ENIGMA CONSION CONSION CONSICAN副总监,Enigma Consortial,Enigma Consortium consortial,Imagtium Imagemitium Image centimics Image centration of Sutiage and Super of Susinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of suinia CA 90292 NEDA.JAHANSHAD@USC.EDU作者信息Daniel Garijo:orcid:0000-0003-0454-7145(daniel.garijo@upm.es)
严重获得性脑损伤(SABI)的患者由于共存的认知运动残疾而表现出很高的临床复杂性,并且对日常生活活动的专业护理和依赖性很高(1,2)。此外,这些患者患临床并发症的风险很高,这可能导致急性护理病房重新院长的发生率很高(3),并使急性后的康复治疗变得困难(1)。Some patients with sABI can evolve from the comatose state to the prolonged Disorders of Consciousness (pDoC), which include patients in Vegetative State/Unresponsive Wakefulness Syndrome (VS/UWS; i.e., awake patients, but no evidence of conscious behaviors) ( 4 ), and patients in Minimally Conscious State (MCS; i.e., patients with minimal but reproducible intentional behaviors) ( 5 )。对于患有SABI和PDOC的患者,最常见的临床并发症包括癫痫,呼吸道和生殖器尿液感染,Bedsores,Hypertonia,Heterotopic Ossifienation,Deep静脉血栓形成,心脏心脏和内分泌 - 代谢功能障碍(6-9)。这些临床并发症中的某些并发症会对生存率(例如,代谢性疾病),意识恢复(即癫痫)(6,10)和运动障碍的恢复(11)产生负面影响。基于这一证据,美国学院神经病学指南强烈建议识别临床并发症,以适当治疗它们并防止其恶化(12)。
背景:血管内治疗(EVT)被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而,患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血(ASAH)患者的功能结果较差仍然存在。因此,迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法:我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量,该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列,比为7:3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素,然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能,包括接收器操作特征曲线(AUC-ROC)下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明(SHAP)方法,基于最佳模型的特征可视化分布。结果:总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者,而89(39.4%)的12个月结果较差。年龄(调整或[AOR],1.08; 95%CI:1.03–1.13; P = 0.002),蛛网膜下腔出血体积(AOR,1.02; 95%CI:1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033),神经外神经社会级联盟,Wornurosurgical Societies等级(wfns)(W ffns)(w ffns)(w ffns)(w ffns)(2.03)(aor c)(2.03); 1.05–3.93; p = 0.035)和狩猎级别(AOR,2.36; 95%CI:1.13–4.93; p = 0.022)被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后,开发的预测模型表明,LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842,而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论:LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力,从而增强了临床决策过程。试用注册:Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册,https:// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词:颅内动脉瘤,蛛网膜下腔出血,血管内手术,机器学习,预后
最直接,最有形的后果是直接财务损失。消费者被欺骗了他们的生命储蓄。企业失去了营运资金储备,这可能是成功与失败之间的区别。欺诈是英国最普遍的犯罪,受害者的数量每年都在增加。,但财务影响也更加广泛。取决于犯罪的性质,无论是纳税人还是金融机构(即扩展,其客户和股东)可能会分享报销费用。资本泄漏到黑市,并远离生产性,合法的投资和消费,影响英国经济,每年68亿英镑。这种破坏了促进经济增长的持续努力。
摘要 - 培训后的机器学习旨在从机器学习模型的训练数据集中删除点:例如,当用户要求删除其数据时。虽然已经提出了许多未学习的方法,但没有一个使用户能够审核该过程。此外,最近的工作表明,用户无法仅凭检查模型参数的检查就无法验证其数据是否是从模型参数中删除的。而不是关于参数的推理,我们建议将可验证的删除学习视为安全问题。为此,我们提出了第一个对可验证的验证的加密定义,以正式捕获未学习系统的保证。在此框架中,服务器首先计算了该模型在数据集d上训练的证明。给定用户的数据点D要求删除,服务器使用未学习算法更新模型。然后,它提供了正确执行未学习和D /∈D'的证明,其中D'是新的训练数据集(即已删除了D)。我们的框架通常适用于我们作为可接受功能的不同学习技术。我们使用SNARKS和HASH链中的密码假设在框架中实例化协议。最后,我们为三种不同的学习技术实施了协议,并验证其对线性回归,逻辑回归和神经网络的可行性。