1 麻省理工学院材料科学与工程系,美国马萨诸塞州剑桥 02139 2 魏茨曼科学研究所化学与生物物理系,以色列雷霍沃特 76100 3 博洛尼亚 INSTM-UdR 工业化学系“Toso Montanari”,意大利博洛尼亚 40129 4 林雪平大学物理、化学和生物系(IFM),瑞典林雪平 SE-581 83。 5 Mork Family 南加州大学化学工程与材料科学系,美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 6 魏茨曼科学研究所分子化学与材料科学系,以色列雷霍沃特 76100 7 Ming Hsieh 南加州大学电气与计算机工程系,美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 8 南加州大学纳米成像核心卓越中心 (CNI),美国加利福尼亚州洛杉矶 90089(日期:2024 年 10 月 11 日)
Jennifer Wortman Vaughan Microsoft Research,纽约市jenn@microsoft.com 300 lafayette Street jenn@jennwv.com纽约,纽约,纽约,纽约10012 http://jennwv.com 2024年5月更新了我对人与AI系统之间的互动感兴趣的研究兴趣。近年来,我一直专注于这种互动,这是Microsoft的Fate Group和Microsoft透明度工作组的一部分。以前,我经常在预测市场和其他众包系统的背景下研究这种互动。我的研究背景是机器学习和算法经济学。但是,由于人们在机器学习生命周期中发挥的核心作用,我现在将人类受试者实验甚至定性方法编织到我的研究中,以更好地了解社会技术系统中的人类行为。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚州教育大学
di效力MRI利用水分子不同的运动来创建反映生物组织微结构的图像,以类似于虚拟活检的非侵入性方法。最初通过实现早期诊断和有效的干预措施,这种创新最初彻底改变了急性脑缺血的管理。随着时间的流逝,DI效率MRI已成为临床和研究环境中的基石,为组织完整性,结构异常和早期发现其他模式的变化提供了关键的见解。它在研究和医学方面有广泛的应用,尤其是在神经病学和肿瘤学用于癌症检测和治疗监测中。在不同的使用成像中的显着开发是二量张量成像(DTI),它允许在3D中映射脑白质连接。该技术在开放精神病学的新研究途径的同时,对脑部疾病,神经发生和衰老提供了更深入的了解。概括,扩散框架还将大脑功能和相对论理论的概念联系起来,提出意识是从大脑的4D连接组中作为5D全息构造而产生的,将神经活动与相对论的时空框架融合在一起。这些关键概念即将使用新开发的11.7T MRI扫描仪探索,从而实现了人脑的介绍成像。该扫描仪已成功捕获了大脑的体内图像前所未有的,没有观察到不良影响。这一突破为神经科学社区提供了一种强大的工具,可以以新的规模研究神经退行性和精神疾病。通过促进我们对大脑结构和功能的理解,该项目表明了超高领域MRI解决脑部疾病复杂性的潜力,从而进一步促进了科学知识和医学实践。
亚当斯、阿索廷、本顿、奇兰、克拉勒姆、克拉克、哥伦比亚、考利茨、道格拉斯、费里、富兰克林、加菲尔德、格兰特、格雷港、艾兰、杰斐逊、金、基萨普、基蒂塔斯、克利基塔特、刘易斯、林肯、梅森、奥卡诺根、太平洋、彭德奥雷、皮尔斯、圣胡安、斯卡吉特、斯卡梅尼亚、斯诺霍米什、斯波坎、史蒂文斯、瑟斯顿、沃基亚库姆、瓦拉瓦拉、霍特科姆、惠特曼、雅基马
* J.D.,刘易斯和克拉克法学院,2024年; Lewis&Clark Law评论执行编辑,2023- 2024年。首先要感谢我的女儿,她的女儿非常支持和宽恕母亲的决定就读法学院,并且对所有法律都非常自然。也感谢我的父母。一切。如果没有艾丽莎·卡普兰教授的指导和指导以及马克·塞伯特,佩奇·沃克和西莉亚·帕里的协助,这个项目是不可能的。更重要的是,没有奥斯基与我们分享经验的所有男人的慷慨解囊,这是不可能的。感谢安德鲁·戈登,安德鲁·琼德,本杰明·乔治,本杰明·扎尔达纳·冈萨雷斯,布拉德·巴兰蒂恩,布兰登·潘恩 - 史密斯,布雷特·史密斯,布雷特·皮尔森,凯西·亚历山大,塞萨尔·亚历山大,塞萨尔·穆诺兹,查理·特拉达西,丹尼尔·托尔斯,丹尼尔·阿尔斯,埃里克·库恩·库恩·库恩,乔纳·乔纳·马里特·马里特·马里特·乔伊·马尔特,乔伊·马里特·马里特,亨德森,詹姆斯·克拉克,杰夫·特拉克斯,杰里米·莱曼,乔丹·莱德贝特,乔什·沃尔加莫特,乔舒亚·范恩,凯文·格雷戈里,莱纳德·沃德,兰纳德·沃德,马特·霍辛顿,米克卡尔·巴克斯顿,雷·马丁诺,雷·马丁诺,雷·马蒂诺,雷纳尔多·塞贾愿你们都免费。
1 Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、Xiaohua Zhai、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit、Neil Houlsby “一张图片胜过 16X16 个单词:用于大规模图像识别的 Transformers” arXiv:2010.11929v2 [cs.CV] 2021 年 6 月 3 日