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“在道路行业,传统检测设备费用高昂、检测效率低下、需要耗费大量的人工。”前不久,为了解决这一难题,同济大学交通学院博士研究生陈菁与课题组成员设计了轻量化的路面检测设备。利用成本较低的相机,结合人工智能图像识别,快速准确识别道路受损的位置和类型,为道路设施管理和养护提供数据支持。
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为了进一步验证该无创血糖检测技术的准确性和通用性,在第二阶段,研究团队通过针对200例糖尿病和30位正常健康人群的临床研究,共收集30多万套由金标准静脉血血糖值所标定的mμSORS光谱数据集。血糖预测模型建模及分析结果表明,mμSORS无创血糖检测值与静脉血血糖值之间绝对误差的平均值MARD为14.6%,无创血糖检测值落在共识误差网格临床可接受区CEG(A+B)的占比高达99.4%。(记者王春)
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