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根据美国反托拉斯法律，定价算法的竞争意义
数据分析和人工智能中的大数据和技术进步的可用性导致越来越多的公司将算法定价纳入其业务中，以帮助做出定价和其他战略决策。定价算法可以通过允许公司在做出业务决策时实时分析众多变量和大量数据，从而改善竞争，最大化效率并最大程度地降低成本。但是，美国政府反托拉斯的执行者和私人原告越来越关注算法定价软件可以对竞争产生的影响，并指控在某些情况下，在某些情况下，使用算法的价格可以在竞争中促进竞争或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地与Press的挑战或互动。其中一些论点正在测试美国反托拉斯法律的范围，法院将需要成为这种经常复杂且快速发展的技术合法性的最终仲裁者。同时，考虑将定价算法纳入其业务的公司应了解与之相关的法律风险。
水面战争：竞争优势 2.0
2022 年 1 月，海军水面部队司令发布了《竞争优势》，以推动我们的利益相关者、水面部队、水面作战企业 (SWE) 以及最重要的作战水兵之间的改进和协调。这一战略提高了部队的战备能力，同时也揭示了需要克服的新挑战。正如海军作战部长 (CNO) 在 2024 年导航计划中强调的那样，在我们解决问题并评估进展后，我们必须准备好调整航向和速度。同样，在最初的竞争优势和我们的 75 艘任务能力舰艇的北极星目标中，我们学习并取得了进步，我们还学会了如何保持适应的准备。自《竞争优势》发布以来，欧洲和中东爆发了冲突，中华人民共和国 (PRC) 继续积极地在西太平洋制造不稳定并增强作战能力，我们的对手也加强了合作。这
基于能力的问题第八类科目
他学校墙上的绿色斑块。他向老师询问了绿色斑块的情况。老师澄清了那个学生的疑问。现在他能够识别出属于绿色斑块的生物群。在你看来，绿色斑块最有可能是-（用铅笔涂上正确的颜色）-
40 项奖项的竞争通知...
B.1) 候选人打算开展的研究项目，用意大利语或英语撰写（不超过 2,500 字，包括简短的参考书目，按照在线申请系统提供的模板编写）； B.2) 为 SSM 的研究生或本科生举办的十节（20 小时）研讨会的教学大纲； B.3) 注明日期并签名的科学和专业简历（使用在线申请系统提供的模板创建）； 最多三篇出版物（专著、期刊文章、合集论文但不包括评论或编辑卷），从最重要的、能代表候选人个人资料的出版物中选出。出版物必须清楚地报告书目标识数据（标题、页码、ISBN/ISSN 等）。即将出版的出版物只有附有相应编辑/出版商的接受声明才能被接受；
彼得·布鲁克纳教授
我是一名专业运动和运动医生，墨尔本奥林匹克公园运动医学中心的创始合伙人，以及拉托贝大学运动医学教授。是澳大利亚体育医师学院的创始执行成员，我担任了两个任期，并在澳大利亚建立运动医学专业方面发挥了关键作用。 我是广泛使用的教科书临床运动医学的合着者，曾是职业足球俱乐部的团队医师以及国家田径，游泳，足球和男子曲棍球队，包括奥运会和英联邦运动会。 我是南非2010年世界杯足球赛的足球运动员，随后成为利物浦足球俱乐部运动医学和运动科学的负责人。 我最近的职位是2012 - 17年度的澳大利亚板球队医生。是澳大利亚体育医师学院的创始执行成员，我担任了两个任期，并在澳大利亚建立运动医学专业方面发挥了关键作用。我是广泛使用的教科书临床运动医学的合着者，曾是职业足球俱乐部的团队医师以及国家田径，游泳，足球和男子曲棍球队，包括奥运会和英联邦运动会。我是南非2010年世界杯足球赛的足球运动员，随后成为利物浦足球俱乐部运动医学和运动科学的负责人。我最近的职位是2012 - 17年度的澳大利亚板球队医生。
隐私增强技术 (PET)
关于本指南 PET 如何帮助实现数据保护合规？有哪些 PET？简介 差分隐私 合成数据 同态加密 (HE) 零知识证明 可信执行环境 安全多方计算 (SMPC) 私有集合交集 (PSI) 联邦学习 参考表 案例研究
原始发表论文（记录版本）的引用：Sadik, M.、López-Urdaneta, J.、Ulén, J. 等人 (2021)。人工智能可以提醒使用 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤患者局部骨骼/骨髓摄取。科学报告，11(1)。http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-89656-9
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常，并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组，回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中，大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等，Kappa 值为 0.51（范围为 0.25–0.80）。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。
标题：PET 中的人工智能：行业视角
1.Arkadiusz Sitek，博士，Sano 计算医学中心，波兰克拉科夫，Nawojki 11 街，30-072 克拉科夫，波兰，a.sitek@sanoscience.org 2.Sangtae Ahn，博士，GE 研究 3.Evren Asma，博士，佳能医学研究 4.Adam Chandler，博士美国联合影像医疗全球科学合作组 5。Alvin Ihsani，博士，NVIDIA 6。Sven Prevrhal，博士，飞利浦欧洲研究中心，7。Arman Rahmim，博士，不列颠哥伦比亚大学放射学和物理学系，加拿大不列颠哥伦比亚癌症中心省级医学成像物理学家 8。Babak Saboury，医学博士，公共卫生硕士，DABR，DABNM，美国国立卫生研究院临床中心放射学和成像科学系，马里兰大学巴尔的摩分校计算机科学与电气工程系，美国马里兰州巴尔的摩，宾夕法尼亚大学医院放射学系，9。Kris Thielemans，博士，伦敦大学学院核医学研究所，英国，算法与软件咨询有限公司，英国伦敦