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保护您的关键数据，最大化效率并优化策略。
OVHCloud US是Ovhcloud的子公司，Ovhcloud是全球参与者和欧洲领先的云提供商，在四大洲的43个数据中心内运营了40万台服务器。已有20多年了，该公司一直依靠一个集成模型，该模型可以完全控制其价值链，从其服务器的设计到其数据中心的构建和管理，包括其光纤网络的编排。这种独特的方法使其能够独立涵盖160万客户在140多个国家 /地区的所有用途。OVHCloud现在，将绩效，价格可预测性和对数据的总权结合起来，以支持其完全自由的增长。
利用可解释的人工智能优化临床决策支持
1 范德堡大学医学中心生物医学信息学系，美国田纳西州纳什维尔 37203，2 范德堡大学计算机科学系，美国田纳西州纳什维尔 37212，3 范德堡大学医学中心医学系，美国田纳西州纳什维尔 37203，4 德克萨斯大学健康科学中心生物医学信息学学院，美国德克萨斯州休斯顿 77030，5 范德堡大学医学中心儿科系，美国田纳西州纳什维尔 37203，6 范德堡大学医学中心病理学、微生物学和免疫学系，美国田纳西州纳什维尔 37203，7 范德堡大学医学中心 HeathIT，美国田纳西州纳什维尔 37203，8 范德堡大学医学中心精神病学和行为科学系中心，纳什维尔，田纳西州 37203，美国 通讯作者：Siru Liu，博士，范德堡大学医学中心生物医学信息学系，2525 West End Ave #1475，纳什维尔，田纳西州 37212（siru.liu@vumc.org）
Hyppo：使用等价来优化探索机器学习中的管道
摘要 - 我们现在是Hyppo，这是一种新型系统，可优化探索机器学习中遇到的管道。Hyppo利用过去执行的工件的替代计算路径，以得出更好的执行计划，同时重复生产工件。添加替代计算引入了有关工作负载表示，系统体系结构和最佳执行计划生成的探索机器学习的新挑战。为此，我们提出了一种基于定向超图的新型工作负载代表，我们制定了将最佳执行计划作为搜索问题而不是定向的超图和选择文物以作为优化问题实现的问题的问题。彻底的实验评估表明，Hyppo的计划通常比非优化管道更快，更便宜的计划（最多两个阶数），并且比在实质性货物时，比艺术状况产生的计划更快且更便宜。最后，我们的评估表明，即使无法利用物质化，Hyppo也将成本降低3-4 ˆ。
当前规避抗病毒免疫以优化癌症病毒疗法的策略
摘要癌症病毒疗法是一种基于病毒介导的术语和随后的抗肿瘤免疫反应的范式转移治疗方式。当前可用病毒疗法的临床试验表明，稳健的抗肿瘤免疫力表征了在一部分患者中观察到的显着和长期反应。这些数据表明，未来的疗法应纳入最大化溶瘤病毒的免疫治疗潜力的策略。在这篇综述中，我们强调了最近的证据，即患者的抗病毒免疫力可能会限制溶瘤病毒的免疫治疗潜力，并总结最相关的方法，以战略性地将免疫反应从病毒和肿瘤转移到肿瘤上，以增强Viro-Mymunconapy平台的临床影响。
使用3D打印机技术在
3D打印是一个相对较新的，具有广泛应用的地区。看到了放射疗法环境中3D打印的潜力，我们决定用圣卢克朋友捐赠的资金来获取3Dbolus套餐。3D推注是一种采用放射疗法心理设定设计的系统，因此与我们现有的治疗计划软件和临床工作流程充满信心。它使我们能够为常规解决方案通常会短的复杂情况创建具有成本效益的定制推注。3Dbolus使用我们的处理计划系统（Varian Eclipse）中生成的推注结构，并将其转换为准备在3D打印机上打印的文件。最终的注释是基于患者的CT机体轮廓，正精确地定制为患者的表面。本研究使用两种称为Ninjaflex和Wolfbend的柔性材料比较了许多案例，将3D打印的推注与标准推注进行了比较。
学习优化变分量子电路来解决组合问题
量子计算是一种计算范式，在解决各种问题时有可能超越经典方法。最近提出的量子近似优化算法 (QAOA) 被认为是近期展示量子优势的主要候选算法之一。QAOA 是一种变分混合量子-经典算法，用于近似解决组合优化问题。QAOA 针对给定问题实例获得的解决方案的质量取决于用于优化变分参数的经典优化器的性能。在本文中，我们将寻找最优 QAOA 参数的问题表述为一项学习任务，其中可以利用从解决训练实例中获得的知识来为看不见的测试实例找到高质量的解决方案。为此，我们开发了两种基于机器学习的方法。我们的第一种方法采用强化学习 (RL) 框架来学习策略网络以优化 QAOA 电路。我们的第二种方法采用核密度估计 (KDE) 技术来学习最佳 QAOA 参数的生成模型。在这两种方法中，训练过程都是在可以在传统计算机上模拟的小型问题实例上执行的；然而，学习到的 RL 策略和生成模型可用于有效地解决更大的问题。使用 IBM Qiskit Aer 量子电路模拟器进行的大量模拟表明，与其他常用的现成优化器相比，我们提出的基于 RL 和 KDE 的方法将最优差距缩小了 30 倍。15 倍。
XPRIZE 利用 Swarm AI 技术优化 Visioneers 峰会创意
对于 XPRIZE 分组讨论会的导师们来说，Swarming 让来自世界各地的不同领导者能够在短时间内就大量提案的优点进行协商。与之前使用传统投票方法的会议相比，Swarm AI 技术不仅确保了会议上的每个人的声音都能被听到，而且这一过程还优化了这一特殊思想聚会的集体智慧。
History-Detr：利用历史信息和运动学优化查询初始化策略
最近的 3D 物体检测器利用多帧数据（包括过去和未来的数据）来提高性能。然而，他们采用的时间数据融合方法尚未充分挖掘其提高性能的潜力。现有的工作利用多帧数据，这些数据仅根据自我运动融合特定特征，并且由于巨大的计算和内存成本而无法直接应用于长序列。我们发现目前的方法不能有效地利用历史信息，包括历史预测和物体运动。基于我们的研究，我们提出了一种由历史查询和原始查询组成的新型混合查询公式。历史查询包括从历史预测和特征中获得的推断位置和内容查询，这些查询考虑了当前场景中所有物体的运动。此外，我们的方法可以简单地应用于其他类似 DETR 的模型中，以提高性能，而不会引入巨大的计算和内存成本。结果，我们的 History-DETR 在推理时间增加可忽略不计的情况下实现了显着的改进（+1.1% NDS）。
转录组学方法可扩大肿瘤治疗选择并优化临床试验
摘要背景：目前的肿瘤临床药物开发模式存在很大的局限性，因为早期试验中患者入组率高，III 期研究中药物失败率高。目的：整合转录组学来选择患者有可能提高任何靶向治疗或免疫治疗的精准肿瘤学试验的速度和疗效。方法：使用 WINTHER 数据库中转移和正常器官匹配组织中的相对基因表达水平来计算机模拟估计特定治疗对各种转移性实体瘤的潜在临床益处。结果：例如，与类似的正常组织相比，肿瘤组织中 c-MET 及其配体 HGF 的高 mRNA 表达与较短的总生存期 (OS；p < 0.0001) 相关，并且可能构成转移性实体瘤患者预后的独立预后标志物，这表明可以确定最有可能从 MET 靶向治疗中受益的患者。在非小细胞肺癌和结直肠癌 (CRC) 中研究了几种免疫治疗靶点 (PD-L1、CTLA4、TIM3、TIGIT、LAG3、TLR4) 基因表达的预后价值，这可能有助于优化其抑制剂的开发，并开辟新途径，例如使用抗 TLR4 治疗转移性 CRC 患者。结论：这种计算机模拟方法有望大幅减少患者入组率，同时提高疗效的速度和早期迹象的检测率。该模型可能显著有助于降低毒性。总之，我们的模型旨在克服当前方法的局限性。
利用定量系统药理学优化免疫肿瘤药物的发现和开发
根据卫生指标与评估研究所的数据，癌症是 2018 年全球第二大死亡原因，估计导致全球 960 万人死亡。尽管癌症诊断和治疗取得了重大进展，但高死亡率可以归因于癌症患者对有针对性和更有效的治疗方法的医疗需求尚未得到满足，这些治疗方法可以通过减少严重不良反应、提高生存率和减轻疾病负担来改善患者的生活质量。2018 年估计有 1800 万人被诊断出患有癌症，预计到 2040 年这一数字将达到近 2800 万人，增幅惊人，达到 60%（图 1）。导致癌症发病率和患病率上升的因素包括接触物理、化学和生物致癌物的机会增加、体内激素失衡以及老年人口增加，因为大约 84% 的确诊癌症病例发生在 50 岁及以上的人群中。