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　　Jusiega 的研究涉及计算机视觉和设计领域，专注于医疗领域的数据可视化和用户界面。她与 IBM 合作，构建了一个应用程序编程接口 (API)，让临床医生与部署在云中的医疗策略 AI 模型进行交互。她的界面提供了一个医疗决策树，以及一些规定的治疗计划。在从当地医院的医生那里收到对她的设计的反馈后，Jusiega 开发了 API 的迭代以及结果如何在视觉上显示，这样对于通常不编码的临床医生来说，它对用户友好且易于理解。她说，“这些工具通常不会被该领域所采用，因为它们缺乏一些 API 原则，这些原则在一切都已经非常快节奏的行业中变得更加重要，因此几乎没有时间整合新技术。” 但这个项目最终可能会允许行业部署。“我认为这个应用程序有很多潜力，无论是被临床医生采用还是仅仅用于研究。看到技术如何帮助我们修改，或者我可以改进医疗保健领域，使其更加适合患者并为他们提供尽可能的护理，这是非常有希望和非常令人兴奋的，”她说。“我认为这个应用程序有很多潜力，无论是被临床医生采用还是仅仅用于研究。看到技术如何帮助我们修改，或者我可以改进医疗保健领域，使其更加适合患者并为他们提供尽可能的护理，这是非常有希望和非常令人兴奋的，”她说。“我认为这个应用程序有很多潜力，无论是被临床医生采用还是仅仅用于研究。看到技术如何帮助我们修改，或者我可以改进医疗保健领域，使其更加适合患者并为他们提供尽可能的护理，这是非常有希望和非常令人兴奋的，”她说。

　　以下是我司【主营产品】，有需要可以发来帮您对比下价格哦!

　　主营：世界品牌的PLC 、DCS 系统备件 模块

　　①Allen-Bradley(美国AB)系列产品》

　　②Schneider(施耐德电气)系列产品》

　　③General electric(通用电气)系列产品》

　　④Westinghouse(美国西屋)系列产品》

　　⑤SIEMENS(西门子系列产品)》

　　⑥销售ABB Robots. FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： OVATION系统、WDPF系统、MAX1000系统备件。

　　⑧Invensys Foxboro(福克斯波罗)：I/A Series系统，FBM(现场输入/输出模块)顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。Invensys Triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余(TMR)结构的现代化的容错控制器。

　　⑨Siemens(西门子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。

　　⑩Bosch Rexroth(博世力士乐)：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。

　　◆Motorola(摩托)：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。

　　PLC模块，可编程控制器，CPU模块，IO模块，DO模块，AI模块，DI模块，网通信模块，

　　以太网模块，运动控制模块，模拟量输入模块，模拟量输出模块，数字输入模块，数字输出

　　模块，冗余模块，电源模块，继电器输出模块，继电器输入模块，处理器模块。

　　我们的优势是：全新原装，，供给一年质保!本公司所有产品都经过严格检测，欢迎询价，收购。只需您有诚心，本公司将会给你供给一个比同行优势的价格，共同拿下单子。

　　Jusiega’s research intersected the fields of computer vision and design to focus on data visualization and user interfaces for the medical field. Working with IBM, she built an application programming interface (API) that let clinicians interact with a medical treatment strategy AI model, which was deployed in the cloud. Her interface provided a medical decision tree, as well as some prescribed treatment plans. After receiving feedback on her design from physicians at a local hospital, Jusiega developed iterations of the API and how the results where displayed, visually, so that it would be user-friendly and understandable for clinicians, who don’t usually code. She says that, “these tools are often not acquired into the field because they lack some of these API principles which become more important in an industry where everything is already very fast paced, so there's little time to incorporate a new technology.” But this project might eventually allow for industry deployment. “I think this application has a bunch of potential, whether it does get picked up by clinicians or whether it's simply used in research. It's very promising and very exciting to see how technology can help us modify, or I can improve, the health-care field to be even more custom-tailored towards patients and giving them the best care possible,” she says.