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World File Search System针对性
针对性刺激运动皮层神经系统可促进学习动作
这与“初始条件假设”相一致，该假设认为准备活动设定了动态系统的初始状态，然后演变为产生由初始状态部分定义的时空活动（28）。支持这一观点的是，在视觉和自愿试验中，刺激前和提示前活动状态分别在每次试验的基础上预测了运动过程中的后续群体活动（图 4C）。也许因此，我们 10
国家儿童和家庭投资策略 - 创新基金：有针对性的优先位置
•昆士兰州：北部地区莫雷顿湾（包括西南地区帕尔岛汤斯维尔的山山（Mount Isa）（包括伊普斯维奇，图瓦姆巴），远北地区（包括cairns）
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。
第六届针对性放射性药物峰会...
放射性药物新型靶向部分的开发取得了重大进展，特别是在靶向癌细胞和支持组织的方面。这些新型部分包括小肽、环肽、双特异性抗体和纳米抗体，每种部分在特异性、稳定性和药代动力学方面都具有独特的优势。通过揭示新型靶向方法的最新认识和发展，本次研讨会将：• 探索 DEP 树枝状聚合物作为新型靶向部分和有效载荷的平台，以提高放射性同位素的特异性、功效和安全性• DEP 树枝状聚合物正用于开发新型靶向放射性药物，以克服输送难题，实现放射性同位素的最佳生物分布、安全性和功效。探索树枝状聚合物输送靶向放射疗法的能力的体内演示，以获得良好的成像和治疗结果。 • 通过比较和对比方法来评估新方法 Michel Afargan，Starget Pharma 药物开发主管 Jeremy Paull，Starpharma 开发与监管事务副总裁 Daniel Steiner，Molecular Partners 研究与技术高级副总裁
通过有针对性的伽马射线传递和卷积神经网络来缓解化学疗法副作用：迈向精确肿瘤学的一步
化学疗法的系统性会导致广泛影响患者生活质量的广泛副作用。这项研究提出了一个新型框架，将卷积神经网络（CNN）与精确的伽马射线递送系统相结合，以选择性地靶向恶性细胞，从而最大程度地减少对健康组织的附带损害。在12,000个注释的成像数据集上对基于RESNET-50的CNN进行了培训，并与用于实时靶向的机器人辐射系统集成在一起。对合成组织模型的实验验证表明，健康组织损伤降低了92％，报告的副作用降低了78％。统计分析确认模型灵敏度（97.2％），特异性（94.8％）和提高的治疗精度。这项研究为推进个性化肿瘤学并减少化学疗法的身体和情感损失奠定了基础。
1 RE：欧盟委员会针对人工智能进行有针对性的磋商......
2024 年 10 月 17 日 欧盟委员会 比利时布鲁塞尔 通过电子邮件提交至：mattias.levin@ec.europa.eu 主题：欧盟委员会就金融领域人工智能进行有针对性的磋商 贝莱德 1 欢迎有机会回应欧盟委员会（“EC”）就金融领域人工智能（“AI”）进行有针对性的磋商 2 。作为资产管理行业金融技术的长期提供商和用户，贝莱德坚决支持利用技术创新来提升投资者体验并帮助人们实现财务健康。作为我们投资管理客户的受托人，我们倡导强有力的监管制度，以促进资本市场的平稳和负责任地运作，保护投资者，提高透明度并降低风险。在此背景下，我们支持委员会与行业参与者就人工智能在金融领域的使用进行持续接触，特别是考虑到《人工智能法案》（“AI 法案”）的发布，这将影响金融业等。贝莱德很高兴有机会就如何利用人工智能为客户和投资者寻求更好的投资结果提供自己的观点。尽管许多人工智能技术并不新鲜，但它们在资产管理中的应用正在不断扩大，评估相关的机会和风险将至关重要。在这封信中，我们分享了贝莱德目前如何使用人工智能，以及它为确保负责任地部署人工智能而制定的治理和风险管理流程。我们欢迎就提出的任何观点进行进一步讨论。此致，
SW-682抑制NSCLC模型中有针对性疗法的活性SW-682抑制NSCLC模型中有针对性疗法的活性
Avrorage Bliss Score 5.3 Sotirorasib 5.8 19.3 Votirasib 11.3 13.3 places 8.8 Vocalarasium 8.8 Vocal fields, 8.8 Vocal field, verse 8.3 ABOUTIZIB 4.5 LOO-NH91 6.0 18.1 HCC4006 5.4 4.4 NCI-H2650 4.9 NCI-H1650-O7 -2.8 NCI-H1975 4.2 6.27.7 PC9 4.2 4.4 div>Avrorage Bliss Score 5.3 Sotirorasib 5.8 19.3 Votirasib 11.3 13.3 places 8.8 Vocalarasium 8.8 Vocal fields, 8.8 Vocal field, verse 8.3 ABOUTIZIB 4.5 LOO-NH91 6.0 18.1 HCC4006 5.4 4.4 NCI-H2650 4.9 NCI-H1650-O7 -2.8 NCI-H1975 4.2 6.27.7 PC9 4.2 4.4 div>
MD Anderson的白血病护理 钠... 的患者的围术治疗 MD Anderson，位于2024 SITC 化学疗法引起的恶心和呕吐的成人抗气管理（CINV）Page 1 of 24 白血病见解2024年3月 住院高血糖 - 成人 房颤（AF）和心房颤动住院管理 植入心脏起搏器和除颤器管理 visio-ammune介导的皮肤病毒性。 2024 ctDNA呈现 乙型肝炎病毒（HBV）筛查和管理 原发性纵隔大B细胞淋巴瘤 高钙血症的急性医院管理 脑转移管理 骑手103-标准条款和条件 CPRTP潜在导师列表 有针对性治疗的进步包括免疫疗法 MD Anderson博士后津贴增加图表 睾丸癌算法 使用Rapidplan 为GBM处理的自动VMAT计划的可行性
在某些情况下，白血病细胞在化疗的第一个周期中被从血液中销毁，仅部分在骨髓中。这称为诱导。在这些情况下，还需要第二个称为重新诱导的循环来破坏骨髓中的白血病细胞。如果白血病在1或2个周期后或复发发生，则可以使用不同的化学药物或组合来获得缓解。复发是在化学疗法治疗期间或之后的白血病细胞继续增加的时候。
Konfer (konfer.online) • 使用有针对性的协作的费用...
Konfersation（十月）• 2024 年 10 月 3 日，上午 10:30 - https://us02web.zoom.us/j/87072563097 - 会议 ID：870 7256 3097（无需注册 - 直接加入）• 2024 年 10 月 24 日，上午 10:30 - 上午 11:20 - https://about.konfer.online/event-details/konfersation-october- 2024（RSVP）
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟