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MICCAI2024-Program-Book.pdf
在 MICCAI，我们不仅庆祝医学成像、计算机辅助干预和人工智能方面的进步，还庆祝使我们的工作成为可能的全球合作。今年的会议反映了各个学科的最新研究和创新，其计划充满了开创性的技术论文、引人入胜的主题演讲、发人深省的研讨会和实践教程。我鼓励您利用各种机会学习、分享您的专业知识，并与像您一样热衷于塑造医疗保健未来的同行交流。在非洲举办 MICCAI 还强调了扩大我们研究的全球影响力、开辟新的合作途径以及认可在塑造医疗技术未来方面发挥着越来越重要作用的地区所做出的重大贡献的重要性。今年启动的 AFRICAI 网络就是这种趋势的一个例子。我们很自豪能够迈出这一步，拓宽我们的视野，为 MICCAI 社区创造与世界接触的新机会。
粘附 G 蛋白偶联受体脑特异性血管生成抑制剂 2 (BAI2/ADGRB2) 对海马兴奋性突触发育的调节
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 2 月 3 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.02.02.636169 doi：bioRxiv 预印本
MICCAI2024-详细口头和海报会议计划.pdf
使用随机步进对齐的基于扩散的域自适应医学图像分割 演讲者：Wen Ji，香港科技大学，香港特别行政区 CoReEcho：用于 2D+时间超声心动图分析的连续表征学习 演讲者：Fadillah Maani，穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿拉伯联合酋长国 少量切片就足够：具有主动交叉注释的多方面一致性学习用于几乎无监督的 3D 医学图像分割 演讲者：Zhe Xu 和 Xinyao Wu，香港中文大学，香港特别行政区 使用神经隐式 k 空间表示进行运动分辨腹部 MRI 的自监督 k 空间正则化 演讲者：Veronika Spieker，亥姆霍兹慕尼黑/慕尼黑工业大学，德国 用于高分辨率医学图像增强的临床导向轻量级网络 演讲者：Osmar R. Zaiane，阿尔伯塔大学阿尔伯塔机器智能研究所，加拿大
cai2100c机器学习基础.pdf
1。利用专有和开源库以及数据可视化技术。2。探索和应用各种矢量化技术。3。探索和应用文档相似性和向量可视化的方法。4。区分各种距离测量技术。5。定义和理解与NLP数据管道相关的各种过程。能力4：学生将描述，比较和培训不同的机器学习模型：描述和应用NLP分类器训练机器学习模型。描述神经网络及其工作原理。了解各种语言模型。定义和总结各种神经语言模型，N-Gram模型和顺序模型。通过各种活动和用例来定义和演示复发性神经网络并指定实体识别（NER）模型。能力5：学生将通过：
MCB3023 |微生物学原理| 3.00学分
1。使用AI模型来解决常见行业应用（预测维护，建议）。2。描述以人为中心的设计。3。在AI项目建设中演示了设计思维和AI偏见的作用。4。通过其个体和互连组件来描述系统。5。应用系统思考创建系统图。6。在开发AI解决方案的背景下描述企业家心态。7。描述受监督，无监督和强化学习之间的差异。8。执行监督，无监督和加强学习技术来解决问题。能力3：学生将探索从多种来源和格式获取和转换数据，利用可视化工具和技术，并将数据拟合到模型：
受 UTAUT 启发的人工智能采用意向模型 (AI2M) 受 UTAUT 启发的人工智能采用意向模型 (AI2M)
企业尚未充分了解人工智能 (AI) 的采用及其好处，导致企业采用成功率较低。众所周知的技术接受和使用统一理论 (UTAUT) 及其扩展并未考虑 AI 和特定企业规模的特殊性。在此背景下，本研究的主要目标是提出一个受 UTAUT 启发的新模型，以考虑基于 AI 的 IS 和不同企业规模的特殊性。使用 363 名参与者的样本测试了所提出的人工智能采用意向模型 (AI2M)，证实了 UTAUT 影响因素的重要性：感知绩效、社会影响和预期努力。此外，与 UTAUT 的背景不同，发现促进条件会影响行为意向。此外，中介测试表明，自我效能和社会影响会调节其他三个因素对采用意向的影响。最后，发现公司规模对自我效能和社会影响对采用意向的影响之间存在调节关系。 AI2M 解释了采用意向的 48% 方差，对不同规模的企业具有普遍性。因此，本研究有助于缩小技术采用相关研究与不同规模企业采用基于 AI 的技术之间的差距，为未来学者的研究和管理者决策提供支持。
美国国家科学基金会人工智能研究所，研究天气、气候和沿海海洋学领域的可信人工智能 (AI2ES)
摘要：我们介绍了美国国家科学基金会 (NSF) 的天气、气候和沿海海洋学可信 AI 研究机构 (AI2ES)。该 AI 研究所于 2020 年获得资助，是美国国家科学基金会一项新计划的一部分，旨在推动各种领域的基础 AI 研究。迄今为止，AI2ES 是唯一一家专注于环境科学应用的 NSF AI 研究所。我们的研究所专注于开发针对天气、气候和沿海灾害的可信 AI 方法。这些 AI 方法将彻底改变我们对高影响大气和海洋科学现象的理解和预测，并将被不同的专业用户群体用来降低对社会的风险。此外，我们正在创建新颖的教育途径，包括在为代表性不足的少数群体服务的社区学院开设新的学位课程，以提高 AI 和环境科学的劳动力多样性。
图 1：美国国家科学基金会人工智能研究所（AI2ES），研究天气、气候和沿海海洋学领域的可信人工智能。更多信息请参见 https://www.ai2es.org。
AI2ES 可信人工智能方法将直接解决 ES 数据带来的主要科学挑战 [4]。例如，在预测龙卷风时，人工智能方法正确处理异构、多尺度、时空数据至关重要。大多数人工智能方法假设样本是独立且相同分布的，但这不适用于 ES 数据。压力、温度或风等基本场具有高度的时空自相关性。龙卷风需要多尺度时空因素的融合 [6, 1, 11]。此外，多尺度因素会影响强风暴的背景概率和龙卷风的强度，例如急流的位置会影响大规模龙卷风爆发的概率 [10, 8, 5]。天气也是非线性和混乱的 [7]，这给人工智能带来了另一个挑战。训练人工智能应对高影响天气也可以
Ana Marasović Allen 人工智能研究所 (AI2)
• 成立于 1386 年（德国最古老的大学） • 有 56 位诺贝尔奖获得者与该大学有联系 • 每年约有 1,000 名博士获得者