近年来随着新一代人工智能技术的快速发展，采用深度学习技术的医疗器械软件日益增多。为应对深度学习技术带来的监管挑战，并为相应医疗器械软件注册申报提供专业建议，我中心组织制定了深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点（以下简称审评要点，详见附件）。 　　审评要点基于深度学习技术特点，结合软件的预期用途、使用场景和核心功能，重点关注软件的数据质量控制、算法泛化能力和临床使用风险。 　　审评要点采用基于风险的全生命周期管理方法考虑软件技术审评要求，包括需求分析、数据收集、算法设计、验证与确认、软件更新等内容，涵盖算法性能评估、临床评价、网络与数据安全等要求。 　　在软件更新方面，审评要点明确软件版本命名规则应涵盖算法驱动型和数据驱动型软件更新，并应列举重大软件更新的全部典型情况。轻微数据驱动型软件更新可通过质量管理体系控制，无需申请注册变更。 　　此外，审评要点还明确了非辅助决策软件、传统人工智能软件的要求以及第三方数据库、移动与云计算等考量。

PEP小学英语学习软件根据人民教育出版社2012年较新出版的课本配套开发完成，是一款专门针对PEP小学英语的辅助学习软件，该软件与教材有效同步，有清晰的图片和英语读音，主要提供

对于学生用户来说，他们最主要的需求就是学习java语言。而对于学习一门新知识来说，系统性的知识点梳理、自我检验学习成果，以及复习巩固都是十分有必要的。系统性的知识梳理有助于他们在脑内搭建起自己的知识框架；自我检验学习成果则可以帮助他们掌握自身目前学习进度与状况，从而更好地查缺补漏；复习巩固的重要意义更是无需多提，“温故而知新，可以为师矣”。 并且，由于学生们不同的学习进度和学习水平，他们对于自身水平的评估方式与内容也需要有所不同。用类比的方式来说，就是高中生做高中的卷子，小学生就做小学的卷子；倘若违背了这样的规律，就无法达到检验自身真实水平的效果。除此之外，考虑到学生群体中可能有大部分为在校学生，现实中就有相应的Java班级；这部分的学生还会需要一个查看教师公告、提交作业的平台，来将辅助软件与现实结合，更好地辅佐学生们的学习。 对于教师用户来说，最主要的需求则是管理班级，相对于学生需要“查看教师公告、提交作业”，教师就需要平台拥有可以发布公告、发布作业、查看作业、批改作业的功能。同时，为了更好地管理班级，教师还需要可以实时查看班级成员的学习进度与学习成果，从而了解自己下一步的教学目标，控制教学进度。其次，教师用户作为该系统的管理员来说，还有着管理后台数据库的需求。

FracNet 抽象的 背景：肋骨骨折的诊断在确定创伤严重程度方面起着重要作用。 但是，随着患者数量的增加，快速，准确地识别大量CT图像中的肋骨骨折是一项艰巨的任务，这也要取决于放射科医生的资格。 我们的目标是针对临床上适用的自动系统，用于从CT扫描中进行肋骨骨折的检测和分割。 方法：将来自一个中心的900例患者的总计7,473例带注释的外伤性肋骨骨折纳入我们的数据集，称为RibFrac数据集，并使用人工环标签程序进行注释。 我们开发了一种名为FracNet的深度学习模型，用于检测和分割肋骨骨折。 分别将720名，60名和120名患者随机分为训练组，调整组和测试组。 使用FreeResponse ROC（FROC）分析来评估检测性能的敏感性和假阳性，并使用联合路口交叉口（IoU）和骰子系数（Dice）来评估预测的肋骨骨折的分割性能。 观察者研究（包括独立的仅涉及人类的研究和人类协作研究）

一、源码特点 asp.net学习辅助系统是一套完善的web设计管理系统，系统具有完整的源代码和数据库，系统主要采用B/S模式开发,开发环境为vs2010，数据库为sqlserver2008，或者以上版本都可以，使用c#语言开发。 二、功能介绍 前台 首页：展示相关信息 视频浏览 学习资料浏览 学习资源浏览 上机指导浏览 用户注册、登录 后台： (1)权限管理：对权限信息进行添加、删除、修改和查看 (2)用户管理：对用户信息进行添加、删除、修改和查看 (3)上机指导管理：对上机指导信息进行添加、删除、修改和查看 (4)视频管理：对视频信息进行添加、删除、修改和查看 (5)资料管理：对资料信息进行添加、删除、修改和查看 (6)类型管理：对类型信息进行添加、删除、修改和查看 (7)学习资源管理：对学习资源信息进行添加、删除、修改和查看 (8)主题管理：对主题信息进行添加、删除、修改和查看 (9)回复管理：对回复信息进行添加、删除、修改和查看 (10)留言管理：对留言信息进行添加、删除、修改和查看 三、注意事项 1、管理员账号：admin 密码：admin 2、开发环境为vs2010，数据库为sqlserver2008，使用c#语言开发。 3、数据库文件名是netffuzhu.mdf 4.登录地址：index.aspx

获取甘肃教师学苑 文章代码,登录微信,自动发送代码,完成学习任务!

深度学习图片自动标注生成xml

HCIE 数通(RS)路由交换-学习辅助资料 HCRSE201-LAN实验指导书.pdf HCRSE202-WAN实验指导书.pdf HCRSE203-IPv6基础实验指导书.pdf HCRSE204-OSPF实验指导书.pdf HCRSE206-BGP Basic实验指导书.pdf HCRSE208-路由Import&Control实验指导书.pdf

基于PHP和MySQL的移动学习辅助系统服务器实现研究.pdf

机器学习辅助绝热量子算法设计.pdf