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我直接监督法学院实习生和外部团队。我将小组熟悉地方检察官办公室,其任务和惯例。我为小组提供了有意义的法律项目,这些项目与他们的利益和职业目标保持一致。这些项目包括法律研究,起草备忘录和摘要,协助案件准备以及参加受害者访谈,和解会议和法院听证会。我在初步听证会,大陪审团演讲和动议论点期间审查所有书面产品并监督实习生。通过提供指导,指导和实践培训,我帮助我们的实习生发展他们的法律技能并获得宝贵的经验,同时为他们作为下一代律师做好准备。为了在实习生中做出的努力,我一直是地方检察官最高的导师之一。

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b"作者姓名:Divyanshu Tak 1,2, ;Biniam A. Garomsa 1,2 ;Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ;Anna Zapaishchykova 1,2, ;Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ;Zezhong Ye 1,2, ;John Zielke 1,2 ;Yashwanth Ravipati 1,2 ;Sri Vajapeyam 4 ;Ceilidh Smith 2 ;Kevin X.Liu 4 ;Pratiti Bandopadhayay 4,5 ;Sabine Mueller 9 ;黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5;Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系:1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目,美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系,美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系,荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院,美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所,美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学,美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院,美国费城 8. 宾夕法尼亚大学,美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系,美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心,纽约,美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科,马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址:Benjamin H. Kann,医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目,麻省总医院布莱根,哈佛医学院,221 Longwood Avenue,Ste 442,波士顿,马萨诸塞州 02115,美国 电子邮件:Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理,但需要具有可泛化知识的算法,以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止,该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制,这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应,提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里,我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC),这是一种新颖的基础模型,旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示,并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证,证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型,特别是在低数据设置和高难度任务中,允许在其他不可行的情况下应用。

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