XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemInception
2022 年全球人工智能采用报告
根据风险暴露情况做出承保决策；在承保前、开始后或与续保周期同步。通过采用 Power AI Vision 等工具，保险公司可以创建深度学习图像识别模型，并使用标记和增强的
SIB路线图2024-2028
SIB瑞士生物信息学研究所成立于1998年，目的是维持生命科学研究的基本基础设施。从成立5组到2023年的88个服务和研究小组的联合会，该研究所已成为瑞士生物学和生物医学数据科学的参考组织。
事实说明书：SPDR®MSCI世界UCITS ETF，JAN2025
过去的表现不是未来表现的指标。收费的总额没有反映，净费用确实反映了对单位的问题，赎回或购买和销售所产生的佣金和费用。如果绩效是基于没有以集体投资计划的会计货币计算的总/净资产值计算的，则其价值可能会因货币波动而提高或下降。当基金根据其官方净资产价值（NAV）日历关闭时，但是可以确定基本安全价格的很大一部分，则计算出技术NAV。因此，本文指定的过去的绩效是在需要时使用技术导航以及基金的官方NAV在相关期间与互助的官方NAV进行了计算的。日历年成立绩效收益将是有关基金的成立日期或历史绩效与绩效联系的基金（以最早为准）的一年中的一部分。
MRI图像的微调深度学习模型的比较研究
摘要。脑肿瘤是细胞的异常发育，无法控制地繁殖并且没有任何外部刺激。如果未发现肿瘤，脑肿瘤可能对人的健康致命。专家和神经外科医生采用磁共振成像（MRI）扫描来诊断脑肿瘤。已经开发了几种用于检测脑肿瘤存在的深度学习方法，以克服这些约束。准确检测脑肿瘤的大小和位置对于诊断肿瘤至关重要。医学图像处理是一种高度复杂而艰难的学科，其中图像处理及其方法是一个主动的研究主题。有各种技术深度学习和机器学习算法用于检测脑肿瘤。我们在本文中使用了CNN结构，Resnet，VGG16和Inception网络，并进行了比较研究以发现检测脑肿瘤的最大准确性。当将这些算法施加在MRI图像上时，脑肿瘤的预测很快就会进行，并且较高的精度有助于患者的治疗。在本文中，经过四种Di -Erent算法的完整过程和分析后，我们发现CNN体系结构是最适合最高准确性的。
通过与网格搜索超级参数使用深CNN的脑肿瘤MR图像分类的多类分类框架
活检标本的摘要组织病理学分析仍用于诊断和对当今脑肿瘤进行分类。可用的程序是侵入性的，耗时的，并且倾向于人为错误。要克服这些缺点，需要实施完全自动化的深度学习模型，以将脑肿瘤分为多个类别。将肿瘤分为五个类别，例如正常肿瘤，神经胶质瘤肿瘤，脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤和转移性肿瘤等五个类别，其精度为92.98％。使用网格搜索优化方法，立即分配了建议的CNN框架的所有关键超级参数。Alex Net，Inception V3，Res Net -50，VGG -16和Google -Net都是最先进的CNN模型的示例，这些示例与建议的CNN模型进行了比较。使用庞大的公开临床数据集，产生了令人满意的分类结果。医师和放射科医生可以使用建议的CNN模型来确认其首次筛查脑肿瘤多分类。关键词：多分类，CNN模型，网格搜索技术，超级参数优化
卷积神经网络的集成学习
我们在 2019 年预测分析大赛 (PAC) 中名列第三，通过 T1 加权 MRI 脑部图像预测年龄，平均绝对误差 (MAE) 达到 3.33 岁。我们的方法结合了七种算法，当特征数量超过观测值数量时，这些算法可以生成预测，特别是两个版本的最佳线性无偏预测器 (BLUP)、支持向量机 (SVM)、两个浅层卷积神经网络 (CNN) 以及著名的 ResNet 和 Inception V1。集成学习是通过在训练样本的保留子集中的线性回归估计权重而得出的。我们进一步评估并确定了可能影响预测准确性的因素：算法的选择、集成学习以及用作输入/MRI 图像处理的特征。我们的预测误差与年龄相关，年龄较大的参与者的绝对误差更大，这表明需要增加该子群的训练样本。我们的研究结果可用于指导研究人员建立健康个体的年龄预测指标，可用于研究和临床，作为疾病状况的非特异性预测指标。
卷积集成学习 - LEAD
我们在 2019 年预测分析大赛 (PAC) 中名列第三，通过 T1 加权 MRI 脑部图像预测年龄，平均绝对误差 (MAE) 达到 3.33 岁。我们的方法结合了七种算法，当特征数量超过观测值数量时，这些算法可以生成预测，特别是两个版本的最佳线性无偏预测器 (BLUP)、支持向量机 (SVM)、两个浅层卷积神经网络 (CNN) 以及著名的 ResNet 和 Inception V1。集成学习是通过在训练样本的保留子集中的线性回归估计权重而得出的。我们进一步评估并确定了可能影响预测准确性的因素：算法的选择、集成学习以及用作输入/MRI 图像处理的特征。我们的预测误差与年龄相关，年龄较大的参与者的绝对误差更大，这表明需要增加该子群的训练样本。我们的研究结果可用于指导研究人员建立健康个体的年龄预测指标，可用于研究和临床，作为疾病状况的非特异性预测指标。
领导者生成AI的执行计划
1998年成立的国际信息技术研究所（IIIT-B）是一个著名的自治学院，将研究生IT教育与研究，企业家精神和创新融为一体。自成立以来，已有超过4,000多名学生毕业，其中许多人现在在IT公司工作或创立了成功的企业。
SPDR® MSCI 欧洲科技 UCITS ETF
过往表现并非未来表现的指标。费用总额不反映，费用净额反映发行和赎回或购买和出售单位所产生的佣金和成本。如果业绩是根据未以集体投资计划的会计货币计价的总/净资产价值计算的，其价值可能会因货币波动而上升或下降。当基金根据其官方净资产价值 (NAV) 日历关闭，但尽管如此，仍可确定基础证券价格的很大一部分时，将计算技术资产净值。因此，此处所示的过往表现是在需要时使用技术资产净值以及相关期间每个其他工作日的基金官方资产净值计算的。日历年成立表现回报将是部分回报，适用于相关基金或历史表现挂钩基金（以最早者为准）的成立日期在该期间内的年份。
spdr®MSCI世界技术UCITS ETF
过去的表现不是未来表现的指标。收费的总额没有反映，净费用确实反映了对单位的问题，赎回或购买和销售所产生的佣金和费用。如果绩效是基于没有以集体投资计划的会计货币计算的总/净资产值计算的，则其价值可能会因货币波动而提高或下降。当基金根据其官方净资产价值（NAV）日历关闭时，但是可以确定基本安全价格的很大一部分，则计算出技术NAV。因此，本文指定的过去的绩效是在需要时使用技术导航以及基金的官方NAV在相关期间与互助的官方NAV进行了计算的。日历年成立绩效收益将是有关基金的成立日期或历史绩效与绩效联系的基金（以最早为准）的一年中的一部分。