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资助博士生职位无线创新解决方案......
被招收的学生将立即开始上述工作，以导师 S. Daskalakis 博士 (www.daskalakispiros.com) 制定的稳健框架和行动计划为基础。学生将受益于爱丁堡校区工程与物理科学学院提供的一流资源。这些资源包括先进的无线通信实验室（配备 EDA 工具、现代 VNA、VSG、VSA、源表、消声室和微探测设施）、3D 打印机和喷墨打印机等增材制造工具以及综合电子测量设备。通过与赫瑞瓦特大学知名教师和工业伙伴以及来自美国亚特兰大佐治亚理工学院和希腊帕特雷大学等机构的国际合作者的密切合作，这项研究将得到进一步丰富。
标题：跨疗法，基因的细胞类型地图集，同工型和剪接调节，在发展中的人脑作者中：辛迪·韦恩1,2,3，mi
Title: Cross-ancestry, cell-type-informed atlas of gene, isoform, and splicing regulation in the developing human brain Authors: Cindy Wen 1,2,3 , Michael Margolis 2,3 , Rujia Dai 4 , Pan Zhang 2,3 , Pawel F. Przytycki 5 , Daniel D. Vo 2,3,6,7 , Arjun Bhattacharya 8,9 , Nana Matoba 10,11，Chuan Jiao 4，Minsoo Kim 2,3，Ellen Tsai 2,3，Celine Hoh 2,3，NilAygün11111111，Rebecca L. Walker 1,2,3，Christos Chistos Chatzinakos，Chatzinakos 12,13,14，Declan Clarke 15，Declan Clarke 15，Henry Pratt Pratt 17，Marks Conscyend A. 15,18,19,20 , Nikolaos P. Daskalakis 12,13,14 , Zhiping Weng 16 , Andrew E. Jaffe 21,22,23,24,25,26,27 , Joel E. Kleinman 21,22 , Thomas M. Hyde 21,22,28 , Daniel R. Weinberger 21,22,23,24,28 , Nicholas J. Bray 29，Nenad Sestan 30,31，Daniel H. Geschwind 3,32,33，Kathryn Roeder 34,35，Alexander Gusev 36,37,38,39，Bogdan Pasaniuc，Bogdan Pasaniuc 1,3,8,33,40Love 10,41，Katherine S. Pollard 5,42,43，Chunyu Liu 4,44*，Michael J. Gandal 1,2,3,6,7*
预测出生体重的预测模型的开发和验证：个体参与者数据荟萃分析
约翰·阿洛蒂、1,2 露辛达·阿切尔、2,3 凯姆·IE·斯内尔、2,3 迪尤蒂·库马尔、1,2 雅克·马塞、4 莱恩·斯莱特纳、5 汉斯·沃尔夫、6 乔治·达斯卡拉基斯、7 齐藤茂、8 韦塞尔·甘泽沃特、6 秋秀、19 奥马·米斯特里、10 黛安·法勒、12菲奥诺拉·莫内, 13 张军, 14.15 保罗·T·塞德, 16.17 海伦娜·蒂德, 18 法布里西奥·达·席尔瓦·科斯塔, 19 雅典娜·P·苏卡, 20 梅兰妮·斯穆克, 21 塞尔吉奥·费拉扎尼, 22.23 西尔维娅, 22 普雷莫, 费德里科, 普雷莫 24 里纳特·加贝-本茨夫, 25 奇伊永田，26武田悟， 27 埃文·塞奎拉, 28 奥拉夫·拉佩尔, 29 何塞·吉尔赫姆·塞卡蒂, 30 雷切尔·凯瑟琳·莫里斯, 3 艾哈迈德·巴斯查特, 31 谢尔·萨尔维森, 32, 33 安格斯·卢克, 德斯·史密斯, 34 爱丽丝·朗博尔德, 36 马林·范·格尔德, 37 阿里·库马拉萨米, 1,2 约翰·金德姆, 38 塞波Heinonen, 39 Asma Khalil , 40,41 François Goffinet, 42,43 Sadia Haqnawaz, 44 Javier Zamora, 1,2, 4, Richard Thanga, Rileyna Drati, 3 1,2,46 国际妊娠并发症预测协作网络
个体参与者数据荟萃分析
John Allotey , 1,2 Lucinda Archer, 2,3 Kym IE Snell , 2,3 Dyuti Coomar, 1,2 Jacques Massé, 4 Line Sletner, 5 Hans Wolf, 6 George Daskalakis, 7 Shigeru Saito, 8 Wessel Ganzevoort, 6 Akihide 9, Hema Mistrar, 1 10 2 Fionnuala Mone, 13 Jun Zhang, 14,15 Paul T Seed, 16,17 Helena Teede, 18 Fabricio Da Silva Costa, 19 Athena P Souka, 20 Melanie Smuk, 21 Sergio Ferrazzani, 22,23 Silvia Salvi, 23, Ribayico, 24 Gab-Benzi 25 Chie Nagata, 26 Satoru Takeda, 27 Evan Sequeira, 28 Olav Lapaire, 29 Jose Guilherme Cecatti, 30 Rachel Katherine Morris, 3 Ahmet A Baschat, 31 Kjell Salvesen, 32,33 Luc Smits, 34 Dewi Ang 35, Alice Marle, 36 Gelder Arri Coomarasamy, 1,2 John Kingdom, 38 Seppo Heinonen, 39 Asma Khalil , 40,41 François Goffinet, 42,43 Sadia Haqnawaz, 44 Javier Zamora, 1,2,45 Richard D Riley , 3 Shakila Thangaratinam, 1, 26, Pregnancy Collaborations of the International Complications Network
OMDP，具有非稳定的战略对手
2020）设置。但是，大多数现有的解决方案都是根据对手遗忘的关键假设建立的，这意味着损失功能的变化不取决于代理的历史轨迹。这个关键的假设限制了无重组算法对许多RL字段的适用性，尤其是多代理增强学习（MARL）（Yang and Wang，2020）。在一个多代理系统中，由于所有代理人都在同时学习，因此一个代理商对其策略的改编将使环境从其他代理商的角度来看。因此，要找到每个玩家的最佳策略，必须考虑他人的战略反应，而不是纯粹是遗忘的。因此，研究非固定算法针对非合理的对手是将现有在线学习技术调整为MARL设置的关键步骤。在线学习中的另一个挑战是系统中的非连面动态。当代理应用无需重格算法（例如乘法更新）（MWU）（Freund and Schapire，1999）或关注正规领导者（FTRL）（Shalev-Shwartz等人），2011年）要互相对抗，该系统展示了庞加莱经常性的行为（Mertikopoulos等人。，2018年），这意味着永远无法实现最后一轮融合（Bailey and Piliouras，2018）。最近的作品（Dinh等人，2021a; Daskalakis和Panageas，
ISBI 2024 最终计划
雅典这座标志性城市历史悠久、文化底蕴深厚、创新意识强，是激发创造力、促进合作和建立持久联系的理想场所。雅典是民主、西方文明、奥运会、戏剧和主要数学原理的发源地，拥有丰富的文化遗产和知识遗产，不断激励和吸引着世界。正如英国诗人约翰·弥尔顿所说，雅典是“希腊之眼，艺术和雄辩之母”。这一遗产可以追溯到历史上，自古以来，希腊一直是科学研究和技术创新的中心。毕达哥拉斯、阿基米德、柏拉图和亚里士多德等思想巨匠共同塑造了西方思想的基础。哲学家、科学家、数学家、医士甚至牧师汇聚一堂，将他们的见解结合起来，形成了一个统一的知识体系。从希波克拉底强调观察、诊断和伦理，到盖伦开创性的解剖学研究，不同领域的知识汇聚为医学和科学的重要发展铺平了道路。我们很高兴能在一个对科学、医学和技术的贡献如此多方面和持久的地方举办今年的研讨会。我们很高兴看到今年提交的四页论文和一页摘要的多样性和跨学科性，创下了历史新高，来自全球 49 个国家。我们编制了一个全面的技术计划，其中包括世界一流的口头和海报会议、主题演讲和全体会议、特别会议、教程、挑战、展览和演示、行业会议和创业演讲，为期四天的会议体验将通过我们的特别社交活动得到丰富。ISBI 2024 将涵盖与医学图像计算相关的所有领域，同时将重点扩展到生物医学成像领域的新兴人工智能 (AI) 前沿。今年的激动人心的计划包括 241 个口头报告和 717 个海报报告，主题涵盖前沿研究、创新工程解决方案和现实世界的临床应用。选定的 ISBI 2024 论文的扩展版本将被邀请提交给顶级期刊的特刊，包括 IEEE 医学成像学报：医学成像基础模型进展特刊；计算与结构生物技术杂志：智能医院 - 临床环境中医学成像 AI 的采用和信任特刊；医学图像分析杂志：组织病理学/生物成像特刊。其他特刊将刊登在计算机视觉与图像理解 (CVIU) 和生物医学成像机器学习 (MELBA) 杂志上。四位世界知名的 AI、生物医学成像和机器学习专家将发表四场发人深省的全体会议演讲。Anant Madabhushi 将以关于医疗保健领域人工智能的演讲开启全体会议，讨论其回顾性和前瞻性验证；Joseph Sifakis 博士将讨论人工智能的现状和未来发展轨迹，强调人工智能引起的风险、评估和监管；Katherine Ferrara 博士将分享她在个性化成像和治疗诊断方面的专业知识；Francis Bach 博士将介绍关于去噪扩散模型的另一种观点。第一天的活动以小组讨论结束，小组讨论深入探讨将人工智能研究转化为临床实践的复杂过程，特别是在生物医学成像领域。我们尊敬的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛的互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议，旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议，旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展