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功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
消失的点，分析绘画的计算机愿景...
单点透视：当图像平面平行于两个世界坐标轴时，与该图像平面切割的轴平行的线将具有在单个消失点相遇的图像。线平行于其他两个轴线不会形成消失点，因为它们是平行于图像平面的。
高能物理中的软件和计算。 - Indico Global
● 英国粒子物理技术咨询小组（PPTAP）（链接）[34] 同样，在软件和计算领域，英国在许多重要领域都处于领先地位，包括计算加速器的开发、低功耗计算单元的开发、计算操作、支持软件和计算、重建算法、软件框架开发、跨实验开发工具的开发、HPC 的使用以及碰撞模拟/生成程序的开发。
磁学进展 自旋波计算路线图
1 维也纳大学物理学院，A-1090 维也纳，奥地利 2 国家标准与技术研究所，美国科罗拉多州博尔德 80305 3 科罗拉多州立大学物理系，美国科罗拉多州柯林斯堡 80523 4 维也纳大学 MMM 数学-磁性-材料研究平台，奥地利维也纳 1090 5 imec，比利时鲁汶 3001 6 杜伦大学物理系，英国杜伦 DH1 3LE 7 哥德堡大学物理系，瑞典哥德堡 412 96 8 马德里自治大学 Nicolás Cabrera 研究所 (INC) 和凝聚态物理研究所 (IFIMAC) 凝聚态物理系 C-III，西班牙马德里 9 法国国家研究中心巴黎萨克雷泰雷兹大学法国国家科学研究院，91767 帕莱索，法国 10 慕尼黑工业大学物理系，85748 加兴，德国 11 SN Bose 国家基础科学中心凝聚态物理与材料科学系，加尔各答 700106，印度 12 日本东北大学材料先进研究所，仙台 980-8577，日本 13 格罗宁根大学泽尔尼克先进材料研究所，9712 CP 格罗宁根，荷兰 14 慕尼黑工业大学电气与计算机工程系，80333 慕尼黑，德国
用计算机视觉和人工智能革新医学成像
Revolutionising Medical Imaging with Computer Vision and Artificial Intelligence Edited by Seema Bhatnagar, Priyanka Narad, Rajashree Das and Debarati Paul This book first published 2024 Cambridge Scholars Publishing Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, NE6 2PA, UK British Library Cataloguing in Publication Data A catalogue record for this book is available from the British Library Copyright © 2024年，Seema Bhatnagar，Priyanka Narad，Rajashree Das，Debarati Paul和本书保留的所有权利。未经版权所有者事先许可，以任何形式或以任何形式或以任何形式（任何形式），以任何形式或以任何形式的方式，以任何形式或以任何形式）复制了本书的一部分，以任何形式或以任何形式或以任何方式传输。ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9
肿瘤学药物再利用的计算方法
药物开发需要时间，而且通常无法满足当今医疗保健的需求。这主要是因为将新药推向市场需要很长时间、从头药物开发的成本惊人以及开发过程中的高流失率 ( 1 )。目前对药物开发的估计表明，将新化学实体 (NCE) 开发成实际药物需要超过 12 年的时间和超过 1 亿美元 ( 2 )。即使投入了如此多的资源，也只有不到 2% 的 NCE 能够开发成药物（98% 的流失）。药物开发失败的主要原因是缺乏安全性和有效性 ( 3 )。在进行临床前研究以确定可行性之后，NCE 必须通过严格的 I 期和 II 期试验，才能在临床环境中建立良好的毒理学和药理学特征。少数通过 I 期和 II 期临床试验审查的候选药物将进入 III 期试验，以验证其在大量处于特定疾病不同阶段和合并症的患者中的临床疗效。减轻围绕新药发现和开发的不确定性，并简化临床试验流程是肿瘤学的必需品，因为癌症仍然是全球主要的公共卫生问题。一种可能的解决方案是
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
尊敬的 BMSCE IEEE 计算机学会会员，...
随后，主持人欢迎所有贵宾、教职员工、执行委员会成员和观众。随后，前任主席 Nanditha Mahendra 女士和前任秘书 Abhinandhan Udupa 先生报告了 2021-22 年的活动报告。他们谈到了 BMSCE IEEE 计算机协会，并简要回顾了他们任期内举办的所有活动。贵宾们获赠纪念品，随后向大家介绍了分会迄今为止取得的成就。之后，介绍了现任执行委员会成员——主席 Supriya PG 女士、副主席 Kalp L Jain 先生、财务主管 Pradyun Naik 先生、秘书 Harshitha Aparna 女士、联合秘书 Rajath V 先生和高级 SAC 协调员 Tuhina Bagchi 女士。
XI-计算机研究
■和法律：x.0 = 0，x.1 = x，x.x = x，x.x'= 0（其中x'不是x）。■或法律：x+0 = x，x+1 = 1，x+x = x，x+x'= 1。■不是法律：（x'）'= x，0'= 1，1'= 0。■交换定律：x.y = y.x，x+y = y+x。■关联定律：（x.y）.z = x。（y.z），（x+y）+z = x+（y+z）。■分配法律：x。（y+Z）= X.Y+X.Z，X+（y.z）=（x+y）。（x+z）。■吸收定律：x+（x.y）= x，x。（x+y）= x。■de Morgan的定理：（x.y）'= x' + y'，（x + y）'= x'.y.y'。○真相表：布尔表达的表达式。它列出了所有可能的