XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系列
A220 系列：专为提高效率而打造
○ 经济舱采用 5 排座位排列，经济舱座椅宽度为 18+英寸（47 厘米），为同级别中最宽；中间座椅更宽，为 19 英寸（48.3 厘米） ○ 商务舱采用 4 排座位排列，座椅宽度为 21 英寸（53.3 厘米） ● 宽过道（约 20 英寸 - 50.8 厘米），可加快周转速度 ● 垂直侧壁可提供更多的个人空间和舒适度（特别是在肩部高度） ● 同级别中最大的头顶储物空间 ● 大型全景窗户（11 英寸 x 16 英寸），可为客舱提供更多自然光 ● 全彩 LED 氛围灯，具有可定制场景，有助于减轻目的地的疲劳 ● 更方便行动不便乘客使用的盥洗室（同级别中的一项特色） ● A220 客舱内的空气是从外部吸入的新鲜空气与经过高效过滤器（称为 HEPA 过滤器，可去除 99.9% 的空气颗粒）的空气混合A220 客舱空气每 2-3 分钟彻底更新一次
单个中心案例系列免疫检查点抑制剂
结果：在2011年至2023年之间，在亨斯曼癌症研究所接受ICIS治疗的3744例患者中有18名证实了ICI诱导的T1DM（0.48％）。十一名患者中有11例接受了抗PD1单药治疗，4例接受了抗PD1加化学疗法或靶向治疗，3例接受了ipilimumab和nivolumab。平均发作时间为218天（范围22-418天）。患者在诊断前2-3周内的血清葡萄糖突然升高。16（89％）出现糖尿病性酮症酸中毒。12例患者中有3例患有T1DM相关的自身抗体阳性。所有T1DM患者通过随访均依赖于胰岛素。中位随访的21.9个月（范围8.4-82.4），黑色素瘤组中没有患者进展或死于疾病。在黑色素瘤组中，最佳反应是2个完全反应，在主动治疗时有2个部分反应。辅助组中没有任何疾病复发。基线血液的蛋白质组学分析表明，ICI诱导的T1DM队列中的低频率（IL-6，OSMR）标记和高代谢（GLO1，DXCR）标记。
tds_linqsol EMC-9023系列
Linqsol TM EMC-9023保证了良好的可可性和出色的可靠性性能。该产品是故意制定的，而无需包含欧盟ROHS和覆盖范围的物质。总体而言，Linqsol TM EMC-9023无缝整合了高级材料特性，安全性合规性和出色的性能，以提供可靠的半导体设备封装解决方案。
天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
免疫检查点抑制剂相关糖尿病的临床和HLA基因型分析：来自中国的单中心病例系列
结果：ICI-DM患者具有男性占主导地位（70.6％），平均体重指数（BMI）为21.2±3.5 kg/m 2，ICI治疗后5（IQR，3-9）周期中的ICI-DM平均发作。大多数（78.3％）ICI-DM患者接受了抗PD-1，78.3％的糖尿病性酮症酸中毒治疗，并且所有C肽水平都低，并且接受了多次胰岛素注射。与T1D患者相比，ICI-DM患者的年龄较大（57.2±12.4 vs 34.1±15.7岁），血糖较高，但HBA1C水平较低（p <0.05）。只有两名（8.7％）ICI-DM患者的胰岛自身抗体阳性，该患者低于T1D患者（66.7％，p <0.001）。A total of 59.1% (13/22) of ICI-DM patients were heterozygous for an HLA T1D risk haplotype, and DRB1*0901-DQA1*03- DQB1*0303 (DR9) and DRB1*0405-DQA1*03-DQB1*0401 were the major susceptible haplotypes.Compared to T1D, the susceptible DR3-DQA1*0501- DQB1*0201 (DR3) and DR9 haplotypes were less frequent (17.7% vs 2.3%; P =0.011 and 34.4% vs 15.9%; P =0.025), whereas the protective haplotypes (DRB1*1101-DQA1*05-DQB1*0301 ICI-DM患者（2.1％vs 13.6％; P = 0.006和4.2％vs 15.9％; P = 0.017）。ICI-DM患者均无T1D相关的高危基因型DR3/DR3，DR3/DR9和DR9/DR9。在23名ICI-DM患者中，有7（30.4％）出现，与ICI相关的1型糖尿病（IFD）（IFD）和16例（69.6％）呈现为ICI相关的1型糖尿病（IT1D）。与IT1D患者相比，IFD患者表现出明显的高血糖，C肽和HBA1C水平低（P <0.05）。与IT1D患者相比，IFD患者表现出明显的高血糖，C肽和HBA1C水平低（P <0.05）。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型（DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303）， IFD患者中有66.7％（4/6）的IFD患者是杂合的。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型（DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303）， IFD患者中有66.7％（4/6）的IFD患者是杂合的。IFD患者中有66.7％（4/6）的IFD患者是杂合的。
对生成AI咨询系列的回应
网络刮擦是一项大规模的处理活动，通常在没有人意识到的情况下进行。这种无形的处理为人们的权利和自由带来了特殊的风险。例如，如果某人不知道他们的数据已被处理，则无法行使其信息权。我们获得了有关缓解措施以应对这种风险的最少证据。这意味着在实践中，生成的AI开发人员可能难以证明其处理如何满足合法利益平衡测试的要求。作为第一步，我们期望生成的AI开发人员显着提高其透明度的方法。例如，他们可以考虑
A220 系列：专为提高效率而打造
○ 经济舱采用 5 排座位排列，经济舱座椅宽度为 18+英寸（47 厘米），为同级别中最宽；中间座椅更宽，为 19 英寸（48.3 厘米） ○ 商务舱采用 4 排座位排列，座椅宽度为 21 英寸（53.3 厘米） ● 宽过道（约 20 英寸 - 50.8 厘米），可加快周转速度 ● 垂直侧壁可提供更多的个人空间和舒适度（特别是在肩部高度） ● 同级别中最大的头顶储物空间 ● 大型全景窗户（11 英寸 x 16 英寸），可为客舱提供更多自然光 ● 全彩 LED 氛围灯，具有可定制场景，有助于减轻目的地的疲劳 ● 更方便行动不便乘客使用的盥洗室（同级别中的一项特色） ● A220 客舱内的空气是从外部吸入的新鲜空气与经过高效过滤器（称为 HEPA 过滤器，可去除 99.9% 的空气颗粒）的空气混合A220 客舱空气每 2-3 分钟彻底更新一次
● 在具有多种肿瘤类型的整个 PDO 队列中，我们观察到了对 SOC 疗法的一系列反应，这为更好地理解提供了一个平台
将患者肿瘤组织样本在细胞外基质 + 化学确定培养基中培养成肿瘤类器官。PDO 被鉴定为 Hoechst 阳性细胞簇，并使用荧光活力染色分别确定每个 PDO 的活细胞和死细胞数量。对每种化合物使用 3 个剂量进行药物筛选，并计算 TO-PRO-3 活细胞测量值的曲线下面积倒数以量化反应。使用 Tempus xT 和全转录组分析对类器官和配对患者肿瘤（如有）进行 NGS。通过我们的标准流程处理所得数据，以识别可靶向的突变、新抗原、CNV 和融合。
研讨会系列，Flier-faisal Mahmood
摘要：数字病理学和人工智能的进步已经提出了建立客观诊断，预后和治疗性反应和抵抗预测模型的潜力。在本次演讲中，我们将讨论我们的工作：（1）与癌症诊断和亚型中的示例进行弱监督的整个幻灯片分类的数据有效方法（Nature BME，2021），确定了未知主要癌症的起源（自然，2021年）（2021年）和Allognaft Repptional repotition（Nature Medical，202222）（2022）（2） （癌细胞，2022; IEEE TMI，2020; ICCV，2021; CVPR，2024; ICML，2024）。（3）建立病理学单形和多模式基础模型，与语言和基因组学对比（自然医学，2024a，自然医学2024b，CVPR 2024）。（4）为病理学开发通用的多模式生成型副驾驶和聊天机器人（自然，2024年）。（5）3D计算病理学（Cell，2024）（6）计算病理学算法中的偏见和公平性（Nature Medicine，2024; Nature BME 2023）（7）诊断病理学和生物医学研究的代理AI工作流程。
讲座系列
移动性、物联网和可穿戴设备的兴起将处理转移到传感器的边缘，这是因为需要减少延迟、通信成本和总体能耗。虽然深度学习模型在各个领域都取得了显著的成果，但将其部署在边缘用于实时应用仍然需要耗费大量的计算资源。神经形态计算是一种有前途的范式转变，其特点是共定位的内存和计算以及事件驱动的异步感知和处理。在本次演讲中，我们将了解如何使用 SynSense Speck 神经形态芯片解决边缘物体检测这一无处不在的计算机视觉任务，该芯片由基于事件的传感器和基于脉冲的异步处理器组成。我们将了解如何减少用于训练的片外时钟驱动模拟与片上事件驱动推理之间的精度差异，后者以平均 20mW 的运行功率实现人脸检测。我们将进一步讨论神经形态计算的当前挑战和机遇，从建模到训练和基准测试。