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medblip：3D医学图像和文本
摘要。视觉语言预处理（VLP）模型已在众多计算机视觉应用中被证明。在本文中，我们基于图像扫描和电子健康记录中的文本介绍，为医疗领域开发VLP模型，以促进计算机辅助诊断（CAD）。为了实现这一目标，我们介绍了MedBlip，这是一种轻巧的CAD系统，该系统启动了从架子冻结的预训练的图像编码器和大型语言模型中启动VLP。我们合并了一个MEDQFormer模块，以弥合3D医学图像和2D预训练的图像编码器和语言模型之间的差距。为了评估MEDBLIP的有效性，我们从五个公共阿尔茨海默氏病（AD）数据集中收集了30,000多个图像量：ADNI，NACC，OASIS，OASIS，AIBL和MIRIAD。在这个大规模的广告集中，我们的模型在健康，轻度认知障碍（MCI）和AD主题的零摄像分类中表现出了令人印象深刻的表现，并且还显示了其在M3D-VQA-AD数据集中的医学视觉问题An-Swering（VQA）中的能力。代码和预训练模型可在https://github.com/qybc/medblip上找到。
Modex 2024展位A11918
关于LG业务解决方案美国LG Electronics USA Business Solutions Divisions为美国住宿和酒店的商业客户提供服务，数字标牌，系统集成，医疗保健，教育，政府和工业市场 - 尖端的商业展示，机器人和电动汽车充电站。LG Business Solutions USA 设在伊利诺伊州林肯郡，其专门的工程和客户支持团队，美国提供了针对商业环境特定需求的业务对企业技术解决方案。 N.J. Englewood Cliffs的年度LG Electronics USA Inc.的十次EnergyStar®合作伙伴是LG Electronics Inc.的北美子公司，LG Electronics Inc.是600亿美元以上的全球消费电子产品，家庭用具，空中解决方案和车辆组件的全球范围。 有关更多信息，请访问www.lgsolutions.com。设在伊利诺伊州林肯郡，其专门的工程和客户支持团队，美国提供了针对商业环境特定需求的业务对企业技术解决方案。N.J. Englewood Cliffs的年度LG Electronics USA Inc.的十次EnergyStar®合作伙伴是LG Electronics Inc.的北美子公司，LG Electronics Inc.是600亿美元以上的全球消费电子产品，家庭用具，空中解决方案和车辆组件的全球范围。有关更多信息，请访问www.lgsolutions.com。
Quantum-Safe Secure Boot：它有多难？
安全启动很难。Quantum-Safe安全引导甚至更难。它从选择合适的算法开始。在签名验证方面，对量子后/传统（PQ/T）混合动力的监管要求相互矛盾，意味着没有银色的账单，而在签名生成方面，主要管理挑战以及缺乏可用的终端量子安全解决方案，使决策过程更加复杂。在这次演讲中，我们在安全引导生命周期的各个阶段重点介绍了开放问题。
![[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法](/simg/6/68a92c1f6474a47f07b48968084dcd7e7db94a55.webp)
[取消]基于结构的Bootstrap的基于增强学习的数值方法
i将讨论用于在保形的引导程序中数值求解交叉方程的随机优化技术。通过使用增强学习算法来告知这种方法。我将为1D线缺失的CFT提供结果，但也突出显示其更广泛的适用性。
注释引导：一种自我增强方法的视觉预训练
尽管在野外有大量未标记的图像，但在原始图像数据上进行了可扩展的视觉预训练仍然是一个挑战。像素重建之类的通用配方努力为有效捕获详细的语义而努力，而在增强图像视图之间保持一致性的方法优化依赖于未经保育数据（如Web Crawls或视频框架）中不存在的归纳偏见。我们如何从广泛的未标记的IMEAL数据集中更有效地学习？我们研究注释引导程序，这种方法学会了将图像关联到示意注释，并使用未标记的数据来引导模型的理解，通过对图像附近农作物的语义进行预测。关键的优势在于它具有规格（哪些语义概念很有趣？）从预测中（这些概念发生在自然图像数据中？）。我们表明，注释引导使我们能够通过策划的未标记数据集或弱监督的数据集指导预训练，同时通过自举损失从所有未经切割的图像数据中学习。我们的实验证明了对野外未标记图像的预先培训的改进，包括视频数据，例如epickitchens，Coco等场景数据以及CC12M（例如CC12M）。
alphaboot：使用智能智能>加速容器冷启动
现代云应用程序的可伸缩性和灵活性主要归因于虚拟机（VM）和容器，在该容器中，虚拟机是孤立的操作系统，这些操作系统是在管理器上运行的，而容器是共享主机OS内核的轻量级隔离过程。为了实现现代云应用程序所需的可伸缩性和功能，数据中心中的每个裸金属服务器通常都容纳多个虚拟机，每个机器都运行多个容器和多个容器化的应用程序，这些应用程序通常共享相同的库和代码，通常称为图像。然而，尽管容器框架被优化用于在单个VM中共享图像，但即使VM位于同一裸金属服务器内，也几乎不存在VM隔离的性质，从而在多个VM中共享图像，从而导致了重复下载，从而导致冗余的添加网络传播效果和延迟。这项工作旨在通过利用Smartnics来解决此问题，Smartnics是专门的网络硬件，可为网络任务提供硬件加速度和OAD OAD功能，以优化同一服务器上多个VM的容器之间的图像检索和共享。这项工作中提出的方法表明，将容器冷启动时间最多减少92％，从而将网络运输量减少99.9％。此外，由于性能的好处与同时寻求相同图像的服务器中的VM数量成正比，因此结果更加有前途，这可以确保随着裸机机器规范的改善，这可以提高效率。
G. Kumaresan博士
我所提供的信息是我所知的真实。我同意遵守有关训练营的规则和规定。我将在整个期限内参加该计划。我还承担责任，如果我无法参加课程，则提前通知协调员。日期：地点：申请人的签名