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World File Search SystemRIKEN
Riken ADSP国际研讨会2025人工智能和数据驱动医学
扬声器和tittles Miles C. Andrews，医学博士，博士医学肿瘤学家，澳大利亚莫纳什大学高级研究员肿瘤，患者和微生物组：对癌症免疫疗法的广角观察10:05〜10:45
量子计算先驱（RIKEN）
２．活动 ①超导量子计算机 开发出独创的64量子比特全栈量子计算机。 • 开发出64量子比特量子计算机“A”，并将其实现云服务。 • 富士通开始运行基于“A”技术开发的第二台量子计算机。 • 大阪大学也开始提供使用RIKEN 64量子比特芯片的云服务。 ②光量子计算机 成功开发出光量子计算机 • 开发出可以在100MHz系统时钟下计算连续变量的线性代数运算的光量子计算机。 • 在应用研究方面，提供了由云系统和软件开发工具包组成的量子计算机平台。 ③半导体量子比特 实现高保真度硅5量子比特 • 通过减少量子设备中门操作的误差，实现了5量子比特的世界最高保真度（>99.99％）。 （常规>99.9%） ④量子计算理论与软件 开发了用于模拟大规模量子系统的量子电路设计方法 • 开发了一种通用的、实用的方法，使量子计算机能够在紧凑的量子程序中高效地模拟大规模量子系统。 • 能够以比以前高100倍的精度计算量子系统的动力学。
Riken Ithems宣传和其他活动Tomoya Nagai
a：sendai Campus（Miyagi）B：Tsukuba Branch（Ibaraki）C：Wako分支（总部，Saitama） I：神户分支（Hyogo）J：Harima Branch（Hyogo）
日本理化学研究所一览
我认为我们正处于人类历史的关键时刻。在过去的 10,000 年左右——自上一个冰河时代结束以来——我们有幸生活在异常温暖和稳定的气候中。在这种稳定的基础上，文明从狩猎/采集社会发展到农业、工业和信息社会。然而，我们现在面临着一个重大转折点，因为我们面临着威胁我们日常生活和未来的全球挑战，包括 COVID-19 大流行、全球变暖引起的气候变化以及悲惨的军事入侵。这些挑战的共同点是，它们从根本上与人类活动因科学技术而对世界产生的影响的放大有关。全球范围内的跨境合作对于解决这些问题至关重要。然而，通往有效国际合作的道路有时是艰难而曲折的，解决这些挑战并不容易。
Riken Accelerator进度报告2021 Vol.55.indd
48 Cr是双光子发射计算机断层扫描的有前途的放射性同位素。1）提出的方法可以实现高空间分辨率和高信号噪声比。2）作为48 cr，一对112和308-kev Photons可用于重合成像。1）我们计划在46 Ti（α，2 N）48 Cr反应中产生48 Cr。在核医学中，必须将48 CR与目标材料和副产物进行化学分离。 在这项研究中，我们使用51 cr（t 1 /2 = 27.7 d）的Nat Ti（α，Xn，Xn，Xn）51 Cr反应产生的51 cr（t 1 /2 = 27.7 d）的α-粒子辐照NAT TI（NAT =天然同位素丰度）靶标的无载液cr radiotracers的生产方法。 将来，可以使用昂贵的46 Tio 2作为目标材料生产48 Cr。 因此，我们还研究了CR放射性示踪剂生产后的目标材料的回收率。 48，51 cr是在使用Riken AVF Cyclotron的Nat Ti（α，Xn）48，51 Cr Rections中产生的。 将45 mg/cm 2的金属NAT TI板用28.9-MEV的强度为3.1粒子μA。 在NAT Ti（α，X）48 V反应中还产生了48 V（T 1/2 = 16.0 D）的48 V（T 1 /2 = 16.0 D），并且作为电子捕获和β + -48 Cr的女儿（t 1/2 = 21.6 h）。 希望在成像实验之前使用48 Cr的成像实验之前去除长期寿命的48 V，以增加信噪比。 将辐照的NAT Ti板（63.4 mg）溶解在1 ml浓缩的HF（c。hf）和0.3 mL C的混合物中。 HNO 3通过加热，并将溶液蒸发至干燥。在核医学中，必须将48 CR与目标材料和副产物进行化学分离。在这项研究中，我们使用51 cr（t 1 /2 = 27.7 d）的Nat Ti（α，Xn，Xn，Xn）51 Cr反应产生的51 cr（t 1 /2 = 27.7 d）的α-粒子辐照NAT TI（NAT =天然同位素丰度）靶标的无载液cr radiotracers的生产方法。将来，可以使用昂贵的46 Tio 2作为目标材料生产48 Cr。因此，我们还研究了CR放射性示踪剂生产后的目标材料的回收率。48，51 cr是在使用Riken AVF Cyclotron的Nat Ti（α，Xn）48，51 Cr Rections中产生的。将45 mg/cm 2的金属NAT TI板用28.9-MEV的强度为3.1粒子μA。在NAT Ti（α，X）48 V反应中还产生了48 V（T 1/2 = 16.0 D）的48 V（T 1 /2 = 16.0 D），并且作为电子捕获和β + -48 Cr的女儿（t 1/2 = 21.6 h）。希望在成像实验之前使用48 Cr的成像实验之前去除长期寿命的48 V，以增加信噪比。将辐照的NAT Ti板（63.4 mg）溶解在1 ml浓缩的HF（c。hf）和0.3 mL C的混合物中。 HNO 3通过加热，并将溶液蒸发至干燥。用1 ml的c溶解残留物。 HF加热，并将溶液蒸发至干燥。通过加热将残留物溶解在6 ml的4.5 m HF中。随后，将溶液馈入阴离子交换柱（Muromac 1x8，100-200 et chemes，10 mm i.d.×110毫米高）。用9 ml（1 ml×9）的4.5 m HF和35 mL（5 ml×7）的C洗涤树脂。 HF。组合了4.5 m HF的分数，并将3 mL用于ICP-MS测量，以确认NAT TI的污染。使用阳离子交换色谱法将4.5 m HF的其余部分蒸发至干燥，并进一步纯化48 V。将残基溶解在3 ml的0.5 m HNO 3中。溶液（1 mL×3）被送入阳离子交换柱（Muromac 50wx8，100-200 Mesh，5 mm I.D.×50毫米高）。用0.5 m HNO 3和5 ml（1 ml×5）的3 ml（1 ml×3）洗涤树脂，为6 m HNO 3。用GE检测器对阴离子和阳离子交换柱进行每个洗脱液进行γ射线光谱法进行了γ射线光谱法，以获得51 cr和48 V的洗脱曲线。以评估每个c的Nat Ti的洗脱曲线。 HF
理化学研究所 2022 概览
我认为我们正处于人类历史的关键时刻。在过去的 10,000 年左右——自上一个冰河时代结束以来——我们有幸生活在异常温暖和稳定的气候中。在这种稳定的基础上，文明从狩猎/采集社会发展到农业、工业和信息社会。然而，我们现在面临着一个重大转折点，因为我们面临着威胁我们日常生活和未来的全球挑战，包括 COVID-19 大流行、全球变暖引起的气候变化以及悲惨的军事入侵。这些挑战的共同点是，它们从根本上与人类活动因科学技术而对世界产生的影响的放大有关。全球范围内的跨境合作对于解决这些问题至关重要。然而，通往有效国际合作的道路有时是艰难而曲折的，解决这些挑战并不容易。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法