XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System纪念
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。
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。
纪念品-MGM精神病学
我非常高兴地欢迎您参加在充满活力的Chhatrapati Sambhajinagar的银禧这一事件标志着推进精神病学的集体旅程的25年，主题是“精神病学实践：扩大视野和挑战”，这反映了我们致力于拥抱创新并解决心理保健的复杂性。作为该领域著名的精神科医生和先驱，您的贡献在塑造我们今天所看到的进步方面发挥了作用。您不仅领导着提高心理健康意识的道路，而且还激发了无数的专业人员以同理心，严谨和无情的卓越动力来对待精神病学。我有信心，本次会议期间交流的知识和思想将产生深远的影响，不仅在完善我们的实践，而且还可以重塑全球心理保健的未来。感谢您参加了这一里程碑活动，我期待着有意义的对话和合作。温暖的问候
2024 - 2027 年战略计划 - Boatwright 纪念图书馆
提供多样化、高质量的信息资源和服务，促进里士满大学的学术、研究和创意事业。创建欢迎和鼓舞人心的物理和虚拟空间，促进学习、协作和创造力。提高信息素养，培养批判性思维和合乎道德的信息使用。保护和弘扬里士满大学的知识和文化遗产。充满活力的研究和学习生态系统，赋权和维持一个包容、跨文化和创新的校园社区。
CAS 特伦查德勋爵纪念演讲 - RUSI 2024 年 11 月 11 日
在这五年里，很多事情都发生了变化：除了我的工作岗位发生变化之外，我们还经历了全球疫情、从阿富汗撤军、巨大的通胀压力、新君主、几位新总理和新总统、欧洲持续不断的血腥战争，也许最重要的是，大国竞争回归的进一步明确证据。
庆祝我们的周年纪念
o n e o d o p o u d e s st的成就一直在为可再生能源创造一个有利的环境。认识到过渡到可持续能源的至关重要性，Purc引入了计划，以促进在格林纳达，卡里亚库和小马提尼克岛的采用可再生能源技术。发电许可证最近被授予八（8）个投资者，以开始太阳能光伏（PV）设施的运营。此外，该委员会最近启动了小型独立电力生产商（SSIPP）计划的第二次迭代。该计划正在寻求投资者开发固定容量尺寸从30kW到200kW的PV设施，总共为国家电网产生了5MW的可再生能源。最后，为了进一步加强可再生能源景观，Purc与落基山研究所合作邀请有兴趣的人提交提案，以成为Grenada Reenwable Energy Project的独立强大生产商（IPP）。从上述过程中可以明显看出，正在努力为电力部门创造有利的环境。，我们为格林纳达（Grenada）奠定了基础，并支持格林纳达（Grenada）根据《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）巴黎协定的缓解工作。我们的努力不仅为我们的气候目标做出了贡献，特别是从2023年开始，还记录了累积的能力，即向国家电网产生了4MW的电力。
2024（70）Nishina纪念奖得主
图2 ：（顶）8 He + P→P + 4 He + 4n反应的示意图。 （培养基）使用此反应的RIBF实验设备。左侧的8 HE梁被入射，并与氢靶标反应，并使用由电磁体和一组探测器组成的武士光谱仪分析了生成的4和质子P。 （底部）获得的4个中子系统的能量光谱。水平轴E 4n是4-中子系统的能量，减去4-中子的质量总和。观察到峰（红线）显示了MEV的四脉，宽度γ= 1.75±0.22（统计）±0.30（标准）MEV。
Spiers 纪念讲座：量子化学、经典启发式和量子优势
本文是关于化学物质的量子模拟。虽然这是一篇化学期刊上关于法拉第讨论的介绍性文章，但实际上它是为两个读者群撰写的：量子化学家和量子信息理论家。这是因为，尽管近年来量子化学和量子信息理论的交集越来越多，但一个领域的从业者往往对另一个领域的观点了解有限。本文的一个目的是描述量子化学家对化学物质中量子多体问题的直觉。这种直觉指导了当今对改进方法及其应用的研究。另一个目的是给出一个关于量子化学的有利观点，希望能够强调量子信息理论家的一些关注点，我们相信这对量子化学的未来发展有用。量子信息论是一个具有可证明结果的数学领域，而量子化学主要是经验领域。由于作者是量子化学家，本文以量子化学的非正式风格撰写。在某些情况下，它提供了作者的（非严谨的）个人意见。直觉和意见显然不是定理，但我们希望它们能够在前进的道路不明朗时成为有价值的路标。
奥古斯特·A·布什纪念保护区
• 1 月 1 日至 2 月 15 日期间，仅可使用猎枪猎兔子。每日限制：4 只。 • 根据全州法规，允许在合法射击时间内猎鸽，但禁止使用或持有铅弹。9 月份，猎鸽者在狩猎时必须持有有效的区域每日狩猎标签，并在完成狩猎行程后立即准确报告收获。 • 仅凭管理狩猎许可证猎鹿。猎人必须通过管理狩猎抽签系统申请许可证。申请信息可在大多数保护部门办公室获得。 • 仅允许使用便携式树架，且仅限 9 月 1 日至 1 月 31 日期间。无人看管的树架必须在耐用材料上清楚地标明所有者的全名和地址或保护编号，并在 2 月 1 日之前从该区域移除。禁止使用钉子、旋入式台阶以及任何会损坏树木的材料或方法。 • 仅在特殊管理狩猎中猎水禽。 • 在特殊管理狩猎期间允许春季火鸡狩猎。禁止秋季射箭和枪支火鸡狩猎。• 禁止使用单发子弹的枪支，除非是特殊管理的鹿狩猎，并且在狗的帮助下将毛皮动物赶上树时，可以使用边缘发火的 .22 口径或更小的枪支进行狩猎。• 在规定的毛皮动物狩猎季节，没有在狗的帮助下将毛皮动物赶上树的动物只能用猎枪进行狩猎。• 在与规定的毛皮动物狩猎季节相吻合的管理鹿狩猎期间，持有有效管理鹿狩猎许可证的参与者可以使用允许的方法来猎鹿，并且
纪念品30年
消息我很高兴海得拉巴国家材料成分中心（NCCCM）（NCCCM）正在组织一日主题会议，以“材料特征 - 分析测量的质量保证（McQAAM-2024）”，位于NCCCM，Hyderabad，Hyderabad于9月13日，2024年9月13日。这次主题会议是为了庆祝NCCCM向DAE和其他政府组织提供的三十年的专业分析服务，包括学术机构和行业等。该中心的主要目标是：确定每十亿浓度的测量值降低到亚部门；产生参考材料（CRM）；材料表面和近表面区域的组成，结构，形态和地形表征；使用适当的分析技术的组合，在过程优化和产品评估方面为行业提供咨询服务；在环境，法医，材料，药物和生命科学等领域对行业的验证支持；在这些学科中向学生和分析科学家提供培训。MCQAAM-2024的范围是在CRM的生产领域，矿石和矿物的分析，高纯度材料，金属和合金的表征，使用表面分析技术和环境研究，表格和补救技术进行材料表征。这次主题会议由DAE和其他政府组织的专家全体会议和邀请会谈。我祝贺主题会议的组织者，并感谢Barc允许在海得拉巴NCCCM-Barc组织这次主题会议。这次会议与原子能计划有直接相关性，并具有工业和社会应用。我希望主题会议McQaam-2024取得了巨大的成功！
百年纪念 - 2024 年 10 月
1. Eramet 内部市场分析 2. LCE：碳酸锂当量 3. 来源：Fastmarket 碳酸锂，电池级，现货价格 CIF 亚洲） 4. Eramet 分析基于主要卖方和市场分析师小组