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Echo-Vision-FM：超声心动图视频视频基础模型
背景：超声心动图为心脏健康提供了基本见解，但是它们复杂的多维数据为分析和解释带来了重大挑战。现有用于超声心动图分析的深度学习模型通常严重依赖于监督培训，这限制了它们在不同数据集和临床环境中的普遍性和鲁棒性。目的：开发和评估Echo-Vision-FM（Echo Cardiogram视频视频视频f oundelation M Odel），这是一个自我监督的视频学习框架，旨在预先培训视频编码器，以大规模，未标记的超声心动图数据进行预编码。Echo-Vision-FM旨在产生可靠且可转移的视频表示形式，从而改善超声心动图数据集和临床条件的下游性能。方法：所提出的框架通过掩盖的自动编码技术采用高级自我监督的视频学习，该技术可以压缩视频数据的片段，并通过掩盖非重叠视频补丁来重建完整的视频。不对称的编码器架构架构是此方法的基础。为了进一步增强学习的表示形式，我们介绍了STF-NET，这是一个patial-t emporal f usion Net，该网络整合了视频表示的空间和时间相关性。我们使用MIMIC-IV-ECHO数据集进行了预训练的Echo-Vision-FM，并在多个下游数据集中进行了微调，以进行特定的临床任务，包括形态学价值估计以及心脏功能和疾病的诊断。在回归任务中，Echo-Vision-FM优于最先进的模型，对于LV EF预测，达到平均绝对误差（MAE）为3.87％，R 2的平均误差（MAE）为0.825。结果：Echo-Vision-FM在分类左心室射血分数（LV EF）方面取得了出色的性能，精度为0.905，F1得分为0.941，AUC为0.931。该模型在估计终端施加局和末期量体积方面也有显着改善，R 2值分别为0.782和0.742。合并STF-NET进一步增强了所有任务的性能。结论：我们的结果表明，关于Echocarigon图数据的大规模自学视频学习可以提取可转移和临床相关的特征，超过现有方法。Echo-Vision-FM框架，特别是在包含STF-NET的情况下，显着改善了时空特征的提取，从而提高了一系列心脏参数的预性准确性。Echo-Vision-FM为超声心动图分析提供了可扩展有效的解决方案，并在临床诊断和研究中采用了有希望的应用。
量子世纪：从基础到未来
摘要 2025 年是联合国教科文组织国际量子科学技术年，旨在庆祝量子力学诞生一百周年及其对科学和社会的深远影响。在这次演讲中，我将简要回顾导致量子力学诞生及其第一次技术革命的历史里程碑——引领激光、晶体管和原子钟等创新。我们现在正处于第二次量子革命之中，量子计算、量子通信和量子传感有望重新定义计算、安全和精密测量。我还将谈到量子效应在生物学中的新兴作用，暗示量子科学在物理学之外的更广泛影响。展望未来，量子科学和技术的可能性将继续扩大——而这仅仅是个开始。
利用等效原理的空间测试探索物理宇宙的基础
Baptiste Battelier 1 Jo¨el Berg´e 2 Andrea Bertoldi 1 Luc Blanchet 3 Kai Bongs 4 Philippe Bouyer 1 Claus Braxmaier 5 Davide Calonico 6 Pierre Fayet 7,8 Naceur Gaaloul 9 Christine Guerlin 10 Aur´elien Hees 11 Philippe Jetzer 12 Claus L¨ammerzahl 13 Steve Lecomte 14 Christophe Le Poncin-Lafitte 11 Sina Loriani 9 Gilles M´etris 15 Miquel Nofrarias 16 Ernst Rasel 9 Serge Reynaud 17 Manuel Rodrigues 2 Markus Rothacher 18 Albert Roura 19 Christophe Salomon 10 Stephan Schiller 20 Wolfgang P. Schleich 21 Christian舒伯特 22,23 卡洛斯·F·索普埃尔塔 24 菲奥多·索伦蒂诺 25 蒂莫西·J·萨姆纳 26 古列尔莫·M·蒂诺 27 菲利普·塔基 11 沃尔夫·冯·克利青 28 莉萨·沃纳 29 彼得·沃尔夫 11 马丁·泽兰 30
课程 - 伊莎·伊莱恩基金会
CURRICULUM VITAE Personal Information Name: Edward Lennon (Lenn) Murrelle Email Addresses: lenn.murrelle@gmail.com Business Address: ELM International Research Consultants, LLC 2831 Cove View Lane, Suite 300 Midlothian, VA 23112 Phone: 804.441.0045 Education: January 1996 – January 1998 Post-doc in Genetic Epidemiology & Psychiatric Genetics弗吉尼亚州弗吉尼亚州弗吉尼亚州弗吉尼亚州弗吉尼亚州弗吉尼亚州弗吉尼亚州弗吉尼亚州弗吉尼亚州医学院 Chapel Hill August 1980 - May 1984 BA in Biology Department of Biology Wake Forest University Employment History: March 2023 – Present Senior Advisor & Consulting Principal Epidemiologist Venebio Group, LLC Richmond, VA January 2020 – Present Founding President & CEO Venebio Technologies, LLC Richmond, VA October 2008 – March 2023 Foundering President & CEO Venebio Group, LLC Richmond, VA
基础生物多样性信息计划（FBIP）
图1：将知识生成和数据动员与全球变化和生物经济领域的用户需求保持一致的框架。红色文本=价值链的组成部分，该价值链的组成部分将资助绿色文本=价值链的组成部分，这些成分必须为基础生物多样性知识的产生和资助的基础生物多样性知识的重点提供信息。
点对点知识产权网络 - 故事基金会
我们提出了故事，这是一个点对点知识产权网络，为知识和创造力创造了可赋予的市场。科学和创意资产在具有可自定义使用参数的通用分类帐中注册。所有资产都配备了可组合的接口，任何软件应用或人工智能模型都可以消费，从而使知识产权可以在整个Internet上使用和货币化。网络范围的图表协调所有智力资产，而节点代表原子资产和边缘代表它们之间的法律和经济承诺。网络通过由加密货币激励措施驱动的异步和分散的验证服务评估每个资产的独特性。参与该协议有助于增长世界知识和创造力的唯一公开和无许可的存储库。
糖尿病护士专家Medway NHS基金会信托
职位描述角色：糖尿病专家护士乐队：6部门：对医学和紧急护理负责：老年人成人糖尿病专家护士负责：Matron兼护理工作目的副主任：我们正在寻找动态的前瞻性思维和积极进取的护士来加入我们的团队。在高年级成人住院糖尿病专家护士的指导下，邮政持有人将是一名临床护士，他提倡并帮助出色的患者安全和经验。通过向患者，家人和护理人员，员工提供信息，支持，建议和专业知识，提供糖尿病护理的专业知识，并充当多专业团队的资源。参与患者护理的协调，以确保整个患者护理途径的连续性。为服务的审查和开发做出贡献，并反映患者组的需求。与住院病房的医疗团队紧密联系。展示糖尿病管理和临床领导能力的知识和经验。为了支持提供高质量，安全和富有同情心的医疗服务，所有员工均应在其工作的各个方面充当其他人的榜样，并始终如一地证明MFT值。关键责任：要在专业的临床实践水平上运作，为患者和同事提供基于研究的专家护理和建议，有效地管理案件量，从而充分利用可用的时间。审查医疗/护理人员的推荐，以确保在建议的时间尺度和目标的目标范围内看到患者。对患者进行初步评估，包括：
2026/27 年基础实习药剂师
培训课程涵盖了从初级到中级的学习（MPharm 学位和基础培训年），并可与注册后的持续发展相联系。它们为新获得资格的药剂师提供必要的咨询技能和信心，以提供患者和 NHS 所期望的临床服务，并跨医疗系统开展工作 - 并使药剂师能够在注册时成为独立的处方人员。
卡塔尔基金会 - 30年的影响
QF由他的殿下由卡塔尔的父亲阿米尔（Amir）的殿下谢赫·哈马德·本·哈利法（Sheikh Hamad bin Khalifa Al Thani）以及卡塔尔基金会主席Sheikha Moza Bint Nasser殿下建立，他分享了为卡塔尔提供给所有人提供优质教育的愿景。从那以后的三十年中，这一愿景已演变为一个全球独特的，多学科的知识生态系统 - 为终身学习，促进创新和使人们成为社会参与的公民和积极变革的驱动力的机会。
生成AI：多模式建模的数学基础...
•了解生成AI的基本概念和原理。•掌握与生成建模有关的核心机器学习概念。•解释各种生成模型（gan，vaes，扩散模型等）之间的差异。•使用流行框架（例如Tensorflow，Pytorch）实施和训练生成模型。•应用生成的AI技术来解决不同域中的问题（例如，图像生成，文本