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Indo-French节点
09:15 AM- 09:45 AM“微流体人体生理肝模型作为药物诱导肝损伤的筛查平台”。教授。Biman B. Mandal，生物科学与生物工程系，IIT Guwahati
出版信息 John, John Jacob, Arash Beiranvand 和 Paul Cuffe。“通过识别走廊对有向无环图中的节点进行聚类
摘要 — 本文提出了一种基于电网内现行功率流条件的节点聚类新方法。为此，首先，将网络的有功功率流状态建模为有向无环图。该有向图明确表示功率流向何处，这有助于监控和分析系统漏洞。有向无环图表示还可以轻松识别仅提供或吸收有功功率的总线：这些总线分别是纯源节点和纯汇节点。对系统中的每个节点应用迭代路径查找程序，以枚举供电的源节点和其将功率转发到的下游汇节点。然后应用新颖的聚类算法将共享同一组可达源节点和汇节点的节点分组在一起。首先提出这种新颖的聚类方法作为一种工具，通过更好地总结大型电网中的总功率流配置来提高控制室操作员的态势感知能力。所提出的方法应用于两个样本电网，并阐述了与河流系统的类比，将支流、分流和中央主流等概念应用于电网。
o r i g i n a l r e s a r c h磁共振成像基于放射素学的模型，用于预测宫颈癌淋巴结转移
背景：宫颈癌仍然是全球女性死亡率的主要原因，淋巴结转移（LNM）是患者预后的关键决定因素。方法：在这项研究中，分析了2018年1月至2024年1月期间153例宫颈癌患者的MRI扫描。将患者分为两组：103培训队列； 49在验证队列中。放射线特征。ITK-SNAP软件启用了宫颈癌肿瘤区域的三维手动分割，以识别目标区域（ROI）。收集的数据被划分为支持向量机（SVM）模型的培训和验证。结果：基于T2WI和ADC的组合放射线学模型表现出强大的诊断能力，在训练队列中达到曲线下的面积为0.804（95％CI [0.712-0.890]），AUC中的AUC和0.811（95％CI [0.721-0.921-0.902] in act in the训练队伍中的AUC中。包括放射线特征，国际妇科和妇产科联盟（FIGO）阶段和LNM在培训队列中的C-INDEX为0.895（95％CI [0.821-0.962]），在培训队列中的C-指数为0.895（95％CI [0.821-0.962]），在C-INDEX中为0.916（95％CI [0.825-0.987] Intaliatation in nor图）的C-指数为0.895（95％CI [0.821-0.962]），C培训队列中的C-INDEX为0.916（0.916（95％CI）（95％CI [0.825-0.987] Intalians Intecration。C统计数据均高于0.80，并且预测变量几乎与45度线一致，这与校准图中显示的结果一致。这表明我们的模型表现出良好的歧视能力和令人满意的校准。关键词：MRI，放射素学，淋巴结，转移，宫颈癌结论：利用T2WI与ADC地图相结合的MRI放射素学模型，提供了一种预测宫颈癌患者LNM的有效方法。
Lenovo Thinkagile VX650 V3 2U集成系统和VX650 V3 2U认证节点
Lenovo Thinkagile VX650 V3集成系统和经认证的节点是2台2U系统，具有第5代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是代号为“ Emerald Rapids）和第四代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是“ Sapphire Rapids”）。VX650 V3每5代处理器提供多达64个内核，每第四代处理器最多可提供60个核心，并支持I/O新的PCIE 5.0标准，VX650 V3在2U外形尺寸中提供了两台的终极性能。vmware提供了一种独特的软件定义方法，可用于超级融合，利用管理程序在紧密集成的软件堆栈中提供计算，存储和管理。
Lenovo Thinkagile VX645 V3 1U集成系统和认证节点（AMD EPYC 9000）
主动平台警报（包括PFA和智能警报）：处理器，电压调节器，内存，内部存储（SAS/SASA HDDS和SSD，NVME SSD，M.2存储，闪存存储适配器），风扇，电源，电源，电源，RAID控制器，服务器控制器，服务器环境和亚部件温度。警报可以通过XClarity控制器浮出水面，例如Lenovo XClarity Administrator和VMware Vcenter等经理。这些主动的警报可让您在可能的故障之前采取适当的操作，从而增加服务器正常运行时间和应用程序可用性。
Lenovo Thinkagile VX850 V3认证节点
具有状态LED的操作面板。可选的外部诊断手机，带有LCD显示。具有16x 2.5英寸前驱动器托架的型号可以选择支持集成的诊断面板。XClarity控制器2（XCC2）基于ASPEED AST2600底板管理控制器（BMC）的嵌入式管理。用于管理XCC2远程访问的专用后太端口。XCLARITY管理员用于集中基础架构管理，XCLARITY INTECTOR插件和XClarity Energy Manager集中式服务器电源管理。XCC白金，启用远程控制功能和其他功能。
使用增强和混合现实的子宫内膜癌中的哨兵淋巴结活检
前哨淋巴结活检提供了子宫内膜癌中全淋巴结清扫术的侵入性替代方案，从而减少并发症，同时保持诊断准确性。此病例报告强调了一名34岁的妇女接受机器人辅助手术的子宫内膜癌的妇女的整合和增强现实（AR）的整合。术前成像结合了单光子发射计算机断层扫描和计算机断层扫描确定的前哨淋巴结，使用混合现实（MR）技术可视化。这种方法使手术团队能够准确地了解淋巴结与周围临界结构之间的三维空间关系。全息投影在手术过程中提供了精确的指导，改善了淋巴结识别并最大程度地减少了侵入性。未检测到淋巴结转移，但是由于腹膜中肿瘤播种，证实了国际妇科和妇产科联合会（FIGO）的诊断。患者接受了成功的辅助化疗，未观察到复发。本报告证明了全息图和AR增强空间意识和手术精度的重要潜力。这些技术代表了患有妇科癌症患者的哨兵淋巴结活检的有希望的进步，这有助于降低手术侵入性和减轻外科医生的压力。
Thinksystem SN550 V2计算节点维护手册
第3章。硬件更换过程。。。。。。。。。。。。。。。27安装指南。。。。。。。。。。。。27系统可靠性指南。。。。。。。。28处理静态敏感设备。。。。。。29返回设备或组件。。。。。。29更新计算节点配置。。29计算节点更换。。。。。。。。。。30从机箱中删除计算节点。。。30在底盘中安装计算节点。。。。。31 2.5英寸热驱动器更换。。。。。。33卸下2.5英寸的热盘驱动器。。。。。33安装2.5英寸的热盘驱动器。。。。。。34 2.5英寸驱动背板更换。。。。。。35卸下2.5英寸驱动背板。。。。35安装2.5英寸驱动背板。。。。。36个转移式组装替换。。。。。37卸下转移 - 保留组件。。。38安装适配器 - 保留组件。。。。40空气挡板更换。。。。。。。。。。。。41拆下空气挡板。。。。。。。。。。。42
galah：来自GBIF节点网络的生物多样性数据
apply_profile。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 repand.data_request。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 atlas_citation。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4倒塌。data_request。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 collect.data_request。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 collect_media。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 Compute.Data_Request。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 count.data_request。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9滤波器.data_request。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 Galala_Call。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 Galah_Config。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 Geolocate。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 group_by.data_request。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19识别。data_request。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20 print_galah_objects。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 read_zip。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 search_all。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 select.data_request。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 show_all。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29 show_values。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31 slice_head.data_request。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32分类_serares。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33个tidyverse_functions。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 div>
SamurAI：具有事件驱动唤醒和嵌入式 ML 加速功能的多功能物联网节点
摘要 — 现在，物联网应用需要增强识别和自适应等功能。虽然物联网节点功耗是这些应用的主要关注点，但由于通过无线网络连续传输传感器或图像数据，基于云的处理变得难以为继。因此，应在物联网节点中集成优化的 ML 功能和数据传输。此外，物联网应用在零星数据记录和耗能数据处理（例如图像分类）之间左右为难。因此，节点的多功能性是解决这种多样化能源和处理需求的关键。本文介绍了 SamurAI，这是一种多功能物联网节点，它通过利用两个片上子系统来弥补处理和能源方面的差距：低功耗、无时钟、事件驱动的始终响应 (AR) 部分和节能的按需 (OD) 部分。 AR 包含一个 1.7MOPS 事件驱动的异步唤醒控制器 (WuC)，唤醒时间为 207ns，针对零星计算进行了优化，而 OD 结合了深度睡眠 RISC-V CPU 和 1.3TOPS/W 机器学习 (ML)，可执行高达 36GOPS 的更复杂任务。这种架构分区实现了同类最佳的多功能性指标，例如峰值性能与空闲功率比。在应用分类场景中，它展示了系统功率增益，与基于云的处理相比高达 3.5 倍，从而延长了电池寿命。