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神经影像学中的人工智能：临床应用
随着深度学习 (DL) 的出现，人工智能 (AI) 正在迅速改变人类的生活，更不用说神经放射科医生的生活了。在过去的几年中，DL 已经应用于神经影像学前沿的许多研究。它已显示出改变放射学各个角落实践的潜力。通过减少检测脑转移瘤 (BM) (1, 2) 的繁琐工作以及预测胶质母细胞瘤的基因突变和患者生存率 (3, 4) 以改善受运动伪影 (5) 阻碍的图像质量，AI 现已准备好充分发挥其能力。在这篇综述中，我们将重点介绍 AI 在神经影像学中的四大类临床应用：1) 检测/诊断，2) 预测，3) 图像质量改进，和 4) 临床工作流程改进。
人工智能 (AI) 在多个行业的快速部署引起了监管机构的兴趣，他们旨在推动人工智能技术
英国政府打算建立一个中央政府协调职能，“以监测和评估整个经济的风险并支持监管机构的协调和清晰度”。这一中央协调职能的一个重点是风险。2024 年，英国政府计划就“跨经济体人工智能风险登记册”启动磋商。作为起点，英国的应对措施确定了三大类人工智能风险：• 社会危害：包括劳动力问题、知识产权保护、偏见和歧视、隐私、安全和值得信赖的内容、竞争性市场以及公共部门的最佳实践；• 滥用风险：这包括选举干预、网络攻击和犯罪以及基于人工智能的武器等风险；以及• 自主风险：这主要涉及可以逃避人类控制的先进人工智能系统。
吸湿添加剂改性硫酸镁热化学材料构建及低温储能传热数值模拟
目前，已经设计了多种储热技术，以匹配系统。1,2这些技术通常可分为三大类：显热储热、潜热储热和热化学储热。7-11但前两种技术更容易损失守恒的热能，因此不适合长期储热。12在这些技术中，热化学储热利用可逆化学反应释放和储存热量，由于其良好的储热密度，热能利用效率最高。13因此，可以研究大量材料用于广泛工作温度范围内的热化学储热。12-19Kubota等人9,20将多孔碳和吸湿材料与氢氧化锂（LiOH）制成低温储能材料，储热性能明显提高。这项研究证明
生物技术气候解决方案报告
大气中人为产生的二氧化碳快速积累已经改变了自然气候 1 和生物系统，导致异常破坏性的野火、风暴、降雨模式和传染病的传播。越来越明显的是，历史上以化石燃料为基础的碳、能源和材料在经济中的循环模式与维持适宜的环境是不相容的。人类将需要竭尽全力应对这一重大挑战。几乎每个经济层面都需要新的方法。生物技术有可能成为这场斗争中的变革性资产。生物技术是基于生物学的技术。生物技术应用涉及现代生活的大多数方面，从农业到制造业再到医药。在气候变化的背景下，生物技术提供了四大类解决方案：
猎鹰工程师绝不平庸
深度学习领域的高性能计算 | Mohsin M. Jamali 博士，电气工程，500,000 美元 这项研究探索了加快深度学习计算速度的途径。深度学习有两个计算阶段；第一阶段是学习或训练数据，第二阶段是算法计算。由于深度学习本质上是并行的，因此计算也可以并行执行。深度学习领域的高性能计算研究可分为三大类。第一类是并行计算算法，第二类是缩短内存访问时间，而第三类是策略性地缩短字长。我们的高性能计算实验室已从 NVIDIA 获得了 DGX 工作站，用于在 GPU 上进行计算，我们目前正在获取基于 FPGA 的开发系统。这项工作由德克萨斯大学系统 STARs 计划资助。
通过压缩加速量子动力学的实验
我们通过实验证明，使用幺正压缩协议可以增强（放大）涉及量子谐振子的一大类相互作用。虽然我们的演示使用了单个被捕获的 25 Mg + 离子的运动状态和内部状态，但该方案通常适用于仅涉及单个谐振子的汉密尔顿量以及将振荡器与另一个量子自由度（如量子比特）耦合的汉密尔顿量，涵盖了量子信息和计量应用中大量感兴趣的系统。重要的是，该协议不需要了解要放大的汉密尔顿量的参数，也不需要压缩相互作用与系统动力学其余部分之间有明确的相位关系，这使得它在信号或相互作用的某些方面可能未知或不受控制的情况下非常有用，例如寻找新形式的暗物质。
芯片、节点和晶圆：半导体数据收集的分类法
半导体价值链容易受到干扰，这对现代经济构成了相当大的风险。更好的数据对于决策者识别瓶颈、监控特定半导体类型的供需平衡以及管理干扰至关重要。本文提出了半导体类型和生产设施的通用分类法，以促进协调的数据收集和共享。该分类法将半导体产品分为四大类——“逻辑”、“内存”、“模拟”和“其他”——并根据其普及程度和特定功能细分为子类别。半导体生产设施根据所使用的技术和生产不同类型半导体的能力、安装的生产能力以及其他相关工厂（和公司）特征进行分类。该分类法将成为半导体生产数据库的基础，并将在未来进行修订，以跟上半导体技术的发展。
新型量子和经典器件上时间信息处理的非线性收敛动力学
在研究量子库计算机之后，我们进行了理论研究，以扩大库计算机的应用。我们研究了库计算机的通用架构，其中由不同动态控制的库计算机以输出反馈配置互连。这种架构的动机是使用非线性闭环结构来更好地捕获表现出非线性反馈现象的数据，类似于用于系统识别的 Wiener-Hammerstein 反馈模型。推导出互连库计算机均匀收敛的定理。然后，我们表明具有输出反馈的均匀收敛库计算机实现了一大类非线性自回归模型。最后，我们考虑了库设计问题，并提出了一种有效的算法来优化库内部参数，并展示了在噪声状态测量下几乎肯定收敛到 Kuhn-Tucker 点。
结合布朗运动和相似原理的方法来改进剩余使用寿命预测
如今，基于状态的维护 (CBM) [1] 是制造业越来越多地尝试采用的一种维护策略，目的是降低设备单元的生命周期成本并延长其可用性。CBM 使用实时信息通过恢复设备单元的功能特性来优化维护时机。它基于设备单元的当前健康监测，因此添加预测工具来预测未来状态和预测维护非常重要。故障预测是 CBM 的主要任务之一。它根据状态监测信息估计设备单元的 RUL。通常，预测方法可以根据所用信息的类型分为三大类。这些类别 [2]、[3] 被定义为基于物理模型的方法、数据驱动的方法和基于融合的方法。基于物理模型的方法 [4] 使用显式数学模型来表示动态系统的退化。数据驱动的方法基于状态监测，