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P-D-08研究摘要用于医学图像分割的黑盒改编Jay Nitin Paranjape； Shameema Sikder，医学博士，FACS； S. Swaroop Vedula，MBBS，博士，MPH；以及马里兰州巴尔的摩的Vishal M. Patel Johns Hopkins大学；约翰·霍普金斯大学医学院，马里兰州巴尔的摩简介：大型基础模型在一般计算机视觉任务中具有先进的图像细分，但是由于接受了非医疗数据培训，它们在医学图像细分方面经常表现不佳。当前用于将这些模型调整为医疗任务的方法通常假设对模型参数完全访问，这并不总是可行的，因为许多模型仅作为API或黑框可用。此外，对此类模型进行微调可能是计算密集的，并且隐私问题限制了与第三方共享医疗数据。方法：为了解决这些挑战，我们提出了BAPS（用于促进分割的黑盒改编），这是一种新型技术，旨在在黑盒条件下适应医疗图像分割中的基础模型。BAPS由两个组成部分组成：一个图像促销解码器（IP解码器），该解码器（IP解码器）从输入映像和提示中生成视觉提示，以及零订单优化（Zoo）方法，SPSA-GC，该方法可更新IP解码器，而无需通过基础模型进行回音。此方法允许在不了解模型的权重或梯度的情况下进行适应，因此它非常适合黑色盒子方案。结果：BAPS以四种不同的医学成像方式进行了测试，表明原始基础模型的性能大约提高了4％。公开可用的BAPS代码。实现了这种改进，而没有与基础模型的内部参数进行任何直接相互作用，从而突出了我们的黑盒适应方法的有效性。结论：BAPS为将基础模型调整为医学图像分割提供了创新的解决方案，尤其是在模型参数无法访问时。通过将图像推出解码器与零订单优化方法相结合，BAP可以有效地提高分割性能，而无需访问模型的内部结构。这种方法解决了计算和隐私方面的关键挑战，为在医学成像中应用基础模型提供了新的途径。
食品来源的生物活性肽及其预测的人工智能技术：
摘要：生物活性肽 (BAP) 对人类健康有积极影响，这就是它们被用作药物和功能性食品开发的基础的原因。因此，它们具有经济利益。然而，它们的分离过程过于昂贵且耗时。因此，有必要开发更有效的方法来预测肽的潜在活性。一种合适的解决方案可能是计算机模拟方法，特别是使用基于人工智能 (AI) 技术的计算方法。使用 AI 方法可能有助于识别生物活性肽。因此，本文除了介绍一些有关食品衍生 BAP 的基本信息外，还简要回顾了用于预测其活性的 AI 技术。索引词：人工智能、活性预测、食品衍生肽、深度学习、神经网络。
B.Sc.生物技术学期1IPDC课程简介集成的个性...
IPDC讲座将在大学教室举行，并将由大学指定的课程教练主持。资源将由BAPS提供。每个讲座都有四个组成部分，如下所示：1。介绍性电影每部演讲始于一部短片，该电影通过现代制作介绍了主题。原始内容显示了相关的场景和视觉效果，这些场景和视觉效果吸引了学生的注意力，并激发了他们的好奇心，以了解更多信息。2。演讲视频学生观看了由动态演讲者展示的演讲视频。演讲增强了基本原则和技能的重要性和必要性。演讲者的经验，演讲的口才以及对互动视觉效果的使用共同对每个学生的思想和内心产生了深远的影响。3。学生互动学生互动会议促进刺激讨论和对话，并帮助创造安全的思想交流的安全空间。因此，每个会议提供一个论坛，学生可以公开表达自己的情感和思想。4。工作簿活动工作簿帮助学生开始实施讲座中教授的价值观。可靠的研究，无价的经验，实践场景和反思性问题是创新的，激励学生思考和创造性地思考。