刺伤港警24岁男子被控意图伤人罪今天下午提堂

(原标题:刺伤港警24岁男子被控意图伤人罪,今天下午提堂)

7月1日,一名港警在铜锣湾执法时,被暴徒用利器刺伤左肩。刚刚,香港警方表示,经调查后,拘捕了一名24岁的黄姓男子,被控意图伤人罪,今天下午在东区法院提堂。

解子伦称,在警方深入调查后,于7月2日凌晨,以意图伤人的罪名,在香港国际机场拘捕了一名24岁的黄姓男子,并安排今天下午在东区法院提堂。警方严厉谴责涉案人士公然阻碍警务人员执法的行为,并表示警方会继续调查,拘捕相关涉案人士归案,欢迎市民提供线索。

研究表明,一种新的机器学习算法能够对严重的肺水肿病例进行高精度的分类。在对其进行测试时,该团队让机器学习算法分析单张X射线图像,并对水肿的严重程度进行分类,范围从0(健康)到3(非常非常严重)。该算法能够在一半以上的时间内诊断出正确的水肿程度,但更令人印象深刻的是,能够在90%的时间内准确诊断出3级病例。

这可能意味着通过CT扫描发现遗漏的癌症诊断,或者在医生看到阿尔茨海默氏症的迹象之前数年就能检测出来。研究过程中还使用人工智能分析心电图结果如何帮助医生通过识别左心室功能障碍来确定最容易发生心力衰竭的患者,这项新的研究也遵循了类似的路径,尽管关注的是不同的机制。

“我们的模型可以将图像和文本都变成紧凑的数字抽象,从中可以得出解释,”论文的共同领导作者Geeticka Chauhan说。”我们对它进行了训练,以最小化X射线图像和放射科报告文本之间的表述差异,利用报告来改善图像解释。”

医生使用肺部的X射线图像来评估有心力衰竭风险的患者体内的液体积聚情况,病情的严重程度,即所谓的 “肺水肿”,然后决定治疗的过程。麻烦的是,这些评估往往基于如此微妙的特征,以至于可能导致不一致的诊断和治疗方案。

香港警方商业罪案调查科总督察解子伦表示,当日下午4时许,香港警方在铜锣湾执法,一名警务人员在尝试制服一名疑犯期间,遇到其强烈挣扎及反抗。同时,警务人员被多名暴徒围攻,他们不断用利器及雨伞攻击他,向他投掷砖头等硬物,以及对他拳打脚踢。还有暴徒公然“抢犯”,伸手拉走该疑犯,导致疑犯及该批暴徒最终逃脱。混乱中警务人员的左肩被刺受伤流血,随后送院治疗。

相关推荐 暴徒利器刺伤香港警察 梁振英悬赏50万港元缉凶 香港男子刺伤警员企图潜逃英国 亲友举报后被抓获 刺伤港警男为港大出身工程师 其父亲叹港大拖累儿子

据多家港媒报道,被捕的24岁黄姓男子为香港大学土木工程系毕业的工程师。该名男子用利器刺伤警务人员后,购买了一张前往伦敦的机票,连夜潜逃。警方接到情报后,迅速展开追捕行动,最终在航班起飞前的约10分钟将其拘捕。

研究人员希望该工具能够帮助医生更好地管理心脏问题,与此同时,水肿与败血症和肾衰竭等一系列病症有关,因此该算法的潜力可能更为广泛。研究人员目前正在努力在未来几个月内将该工具整合到波士顿一家医疗中心急诊室的工作流程中。

男子持利器刺伤警务人员

为了将机器学习引入其中,该团队在30多万张X射线图像及其对应的放射科医生撰写的报告上训练其算法。这涉及开发某些语言规则,以确保数据在众多样本中得到一致的分析。

You may also like :