XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系列
研讨会系列，Flier-Leila Wehbe
摘要：由于它们具有出色的学习有用表示的能力，在大型在线数据集中预先培训的神经网络最近已成为神经科学家的首选工具。相反，通过利用大规模的神经影像实验，我们表明我们可以采用随机初始化的神经网络，并训练它们直接预测fMRI记录，从而实现可以通过其他任务来操纵，解释和重新实现其他任务的功能性脑模型的构建。我们提出了一种自下而上的方法，该方法使用了观察大量自然图像的多个主题中收集的数据，我们使用它来发现高级视觉皮层中的语义选择性强大模式。我们还使用模型的预测来指导可以推动感兴趣大脑区域的新颖，分布图像的产生，并通过进一步的fMRI实验来验证对这些图像的响应。此外，我们证明了我们的脑信息模型可以提高不同的AI任务的性能，这表明用于预测不同大脑领域的表示形式具有特定的功能。这种方法建立在大脑和世界的综合模型上，这可能导致新型的脑部计算机接口。
海军电气和电子培训系列
课程：本自学课程分为多个主题领域，每个领域都包含学习目标，以帮助您确定应该学习的内容，并附有文字和插图，以帮助您理解信息。主题反映了评级或技能领域人员的日常要求和经验。它还反映了入伍社区经理 (ECM) 和其他高级人员提供的指导、技术参考、说明等，以及职业或海军标准，这些标准列在《海军入伍人员分类和职业标准手册》（NAVPERS 18068）中。
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
研讨会系列，Flare-su-in Lee
摘要：近年来可解释的AI（XAI）取得了长足的进步，提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而，这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现，尤其是涉及高维度数据（例如基因表达谱）的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要，需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中，我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战，并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略，以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求，该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展，为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
ConveyLinx-Ai 系列完整指南
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● 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。
空客 A350 系列事实与数据 2024 年 1 月 清洁
● 灵活、高价值的系列飞机由两架互补的飞机 A350-900 和 A350-1000 组成，具有高度的通用性（95% 的通用部件号）和相同的型号等级。 ● A350-900 是一个单一且最佳的平台，从短程到超长程运营，它都具有无与伦比的运营灵活性和效率。 ● A350-900 超长程 (ULR) 是 A350 系列的最新型号。A350-900ULR 能够不间断飞行 9,700 海里（18,000 公里），是当今服役的任何商用客机中航程最长的。 ● A350F 为载重量高达 111 吨的大型货机市场带来了最新一代的效率和选择。它是唯一能够满足最新 ICAO 要求的货机（具体 A350F 事实与数据）。
●在与多种肿瘤类型的完整PDO队列中，我们观察到对SOC疗法的一系列反应，提供了一个更好地理解
在细胞外基质 +化学定义的培养基中，将患者肿瘤组织样品培养为肿瘤器官。PDO被鉴定为Hoechst阳性细胞簇，使用荧光活力染色单独确定每个PDO的活细胞的数量。药物筛查用每种化合物3剂进行3剂，并计算出TO-PRO-3活细胞测量曲线下的反向面积以量化响应。tempus XT和整个转录组测定法用于在器官和配对的患者肿瘤上执行NGS（如果有）。通过我们的标准管道处理所得数据，以识别可靶向突变，新抗原，CNV和融合。
免疫检查点抑制剂治疗晚期癌症时诱发突发性1型糖尿病。系列
三名晚期癌症患者正在接受免疫检查点抑制剂 (ICI) 治疗，无糖尿病 (DM) 病史，因多尿、多饮和体重减轻被送入急诊室，并被诊断为糖尿病酮症酸中毒，但无感染的临床证据。他们接受了液体和胰岛素输注治疗，然后改用基础-餐时胰岛素治疗方案，并在出院后继续治疗。糖尿病自身抗体检测呈阴性，他们被诊断为 ICI 诱发的糖尿病，其中两人使用了帕博利珠单抗，另一人使用了纳武单抗。本病例系列的目的是展示接受 PD-1 抑制剂治疗的患者中急性 DM1 的发展。基于这些病例和所审查的文献，我们力求确定临床特征并提出对接受 ICI 治疗的患者的识别、控制、早期治疗和随访的策略，以尽量减少自身免疫功能障碍的影响。关键词：1型糖尿病；糖尿病酮症酸中毒；免疫检查点抑制剂。
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。