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像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
教学大纲B.Sc. I＆II学期2022-2023微生物学，通用，技能（19-01-23）
1。Ananthanarayanan，C。和Paniker，C.K.J。2006。微生物学教科书，第七阶段。东方朗曼有限公司，钦奈。2。Aneja，K.R。 1993。 微生物学，植物病理学实验。 Rastogi and Company，Meerut。 3。 Brock T.D. 2012。 微生物的生物学，第十三版。 Prentice-Hall出版物。 4。 Cappuccino，J.G。 和Sherman，N。2004。 微生物学 - 实验室手册，第七版。 Addison - Wesley。 5。 爱德华·阿尔卡莫（Edward Alcamo）。 2010。 f微生物学的不合理，第九版。 琼斯和巴利特。 6。 Salle，A.J。 1967。 细菌学的基本原理，第六版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Aneja，K.R。1993。微生物学，植物病理学实验。Rastogi and Company，Meerut。 3。 Brock T.D. 2012。 微生物的生物学，第十三版。 Prentice-Hall出版物。 4。 Cappuccino，J.G。 和Sherman，N。2004。 微生物学 - 实验室手册，第七版。 Addison - Wesley。 5。 爱德华·阿尔卡莫（Edward Alcamo）。 2010。 f微生物学的不合理，第九版。 琼斯和巴利特。 6。 Salle，A.J。 1967。 细菌学的基本原理，第六版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Rastogi and Company，Meerut。3。Brock T.D.2012。微生物的生物学，第十三版。Prentice-Hall出版物。4。Cappuccino，J.G。 和Sherman，N。2004。 微生物学 - 实验室手册，第七版。 Addison - Wesley。 5。 爱德华·阿尔卡莫（Edward Alcamo）。 2010。 f微生物学的不合理，第九版。 琼斯和巴利特。 6。 Salle，A.J。 1967。 细菌学的基本原理，第六版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Cappuccino，J.G。和Sherman，N。2004。微生物学 - 实验室手册，第七版。Addison - Wesley。5。爱德华·阿尔卡莫（Edward Alcamo）。2010。f微生物学的不合理，第九版。琼斯和巴利特。6。Salle，A.J。 1967。 细菌学的基本原理，第六版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Salle，A.J。1967。细菌学的基本原理，第六版。Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。7。Kathleen Park Talaro2009。微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。8。Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。和Kreig，N.R。1993。微生物学，第五版。Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9.Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。2008。微生物学，国际版，第七版。WBC McGraw Hill。WBC McGraw Hill。
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
书分钟x科学会议。docx-通用存储库
这次，AI对劳动力市场的影响可以采用肤浅的方法，了解三点：更换重复任务；换句话说，康复和重新锻炼和新的就业机会，换句话说，并意识到这些假设，据了解，AI对劳动力市场的主要影响之一是替换重复且可预测的自动化任务。这可能会特别影响制造，运输和物流等部门的工人，在许多活动中进行自动化。尽管自动化可以消除某些工作，但它也会产生对技术相关技能的需求。因此，工人的要求和重新策划对于确保它们在劳动力市场中保持相关性至关重要。
南非通用健康覆盖范围的旅程
RAP的卫生系统中概述了一个农村省的定义，加强了COVID-19的报告，该报告使用人口规模和密度，农业家庭的百分比，农村节点的数量以及存在传统权威来定义农村地区。5农村地区的定义基于市政基础设施投资框架（MIIF）。6为了这些事实说明，如果根据MIIF的规定，该地区被归类为农村地区，其农村城市比城市的城市和/或居住在属于农村地区的市政当局的人口中的人口更高（B3和B4）。6,7 UGU地区以这种方式使用MIIF时，是乡村/城市的边界，因此根据UGU地区网站的其他信息被归类为农村。8
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
脊髓定量MRI的通用采集方案
定量脊髓（SC）磁共振成像（MRI）充满挑战，其中缺乏标准化成像方案。在这里，我们提出了一项前瞻性统一的定量MRI协议，我们将其称为脊柱通用协议，用于三个主要的3T MRI供应商：GE，Philips和Siemens。该协议提供了评估SC宏结构和微观结构完整性的有价值的指标：用于SC横截面区域（CSA）计算的T1加权和T2加权成像，用于灰质CSA的多回波梯度回声，以及用于评估白色物质微量结构的磁化化转移和扩散加权成像。脊柱通用方案用于在260名健康受试者的42个中心中获取数据，如伴侣论文[Ref-Data]中所述。脊柱通用协议是开放式访问，其最新版本可以在以下网址找到：https：//spinalcordmri.org/protocols。该协议将成为实施新的SC成像计划的研究人员和临床医生的宝贵起点。
通用选修课 II：第 4 学期印度经济 - ...
通用选修课 II：第 4 学期 印度经济-II 课程简介 本课程探讨特定行业的政策及其对印度主要经济指标趋势的影响。它重点介绍主要的政策辩论，并通过实证证据评估印度经济。
《人工智能法案》和通用人工智能：规划前进的道路
1 研讨会于 2023 年 7 月在阿姆斯特丹大学举行。更全面的建议版本将在即将发表的文章中发表。我们感谢各位参与者在研讨会期间和之后的宝贵意见（参加研讨会并不等于认可下文列出的所有建议）：Bettina Berendt 博士（柏林工业大学互联网与社会教授）、Ian Brown 博士（里约热内卢热图利奥·瓦尔加斯基金会法学院技术与社会中心客座教授、顾问）、Nick Diakopoulos 博士（西北大学传播学和计算机科学教授（特聘））、Tim de Jonge（拉德堡德大学博士候选人）、Christina Elmer（多特蒙德大学数字新闻/数据新闻教授）、Natali Helberger 博士（阿姆斯特丹大学杰出法学与数字技术大学教授）、Clara Helming（AlgorithmWatch 高级政策与宣传经理）、Karolina Iwańska（欧洲非营利组织中心数字公民空间顾问）法）、Frauke Kreuter 博士（慕尼黑大学统计与数据科学教授）、Laurens Naudts 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、Liliane Obrecht（巴塞尔大学法学博士生）、des 博士。 Angela Müller（AlgorithmWatch 政策与宣传主管）、Estelle Pannatier（AlgorithmWatch CH 政策与宣传经理）、Stanislaw Piasecki 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、João Quintais 博士（阿姆斯特丹大学信息法助理教授）、Matthias Spielkamp（AlgorithmWatch 创始人兼执行董事）、Daniel Oberski 博士（乌得勒支大学健康数据科学教授）、Ot van Daalen 博士（律师；阿姆斯特丹大学信息法讲师和研究员）、Kilian Vieth-Ditlmann（AlgorithmWatch 政策与宣传副团队负责人）、Sophie Weerts 博士（洛桑大学公法副教授）、Frederik Zuiderveen Borgesius 博士（拉德堡德大学 ICT 和法律教授）。此外，我们感谢以下专家对研讨会成果的宝贵书面反馈：Nikolett Aszódi（AlgorithmWatch 政策与宣传经理）、Paul Keller（Open Future 政策总监）和 Alex Tarkowski（Open Future 战略总监）。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。