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幻灯片 2024 年物理学奖
约翰·霍普菲尔德发明了一种可以保存和重新创建图案的网络。网络的功能可以比作景观的形成。当图案被保存时，景观中就会形成山谷。当一张扭曲的图像被输入到网络中时，网络会追踪到与输入图像最相似的保存图案。
计数不带幻灯片的单元
Dynamic Range 7 x 10² - 2.5 x 107 cells / mL (FLi & BF) 4.3 x 10 3 - 2.1 x 10 8 cells / mL (FLxi & BFx) Chamber Height 50, 100 or 400 µm Sample Volume 5, 10 or 40 µL Measurement Speed 3 Seconds - Brightfield 8.5 Seconds - Dual Fluorescence Brightfield Illumination LED 530 nm Fluorescence Illumination LED 470 nm
MamMIL：使用状态空间模型对整个幻灯片图像进行多实例学习
摘要 — 近年来，病理诊断通过将深度学习模型与使用全切片图像 (WSI) 的多实例学习 (MIL) 框架相结合而取得了优异的表现。然而，WSI 的千兆像素特性对高效的 MIL 提出了巨大挑战。现有研究要么不考虑实例之间的全局依赖关系，要么使用线性注意等近似值来建模对对实例交互，这不可避免地带来了性能瓶颈。为了应对这一挑战，我们提出了一个名为 MamMIL 的框架用于 WSI 分析，通过将选择性结构化状态空间模型（即 Mamba）与 MIL 相结合，能够在保持线性复杂度的同时对全局实例依赖关系进行建模。具体而言，考虑到 WSI 中组织区域的不规则性，我们将每个 WSI 表示为一个无向图。为了解决 Mamba 只能处理一维序列的问题，我们进一步提出了一种拓扑感知扫描机制来序列化 WSI 图，同时保留实例之间的拓扑关系。最后，为了进一步感知实例之间的拓扑结构并结合短程特征交互，我们提出了一种基于图神经网络的实例聚合块。实验表明，MamMIL 可以实现比最先进的框架更先进的性能。代码可以在 https://github.com/Vison307/MamMIL 访问。索引术语 — 多实例学习、状态空间模型、整个幻灯片图像
预测健康和早期诊断中的量子传感研讨会幻灯片
§ 成像 § 传感（磁性） § 材料公司（例如金刚石） § 组件、设备、系统和服务 § 新参与者，包括初创企业和分拆企业 § “只需添加量子”：拥有现有产品的成熟参与者，
CS 197 |斯坦福大学| Arpita Singhal CS197。 ...
对这些幻灯片的其他老师和用户的注释：如果您发现我们的材料对自己的讲座有用，我们将感到高兴。随意使用这些幻灯片，或修改它们以满足您自己的需求。如果您在自己的演讲中使用了其中很大一部分的幻灯片，请包含此消息或指向我们网站的链接：http：//cs224w.stanford.edu
DREAKS结构：通过合成数据生成了解幻灯片和用户界面
计算理解视觉设计的基本结构，例如演示幻灯片和用户界面（UIS），使机器能够为盲人的人解释和描述视觉效果[44,51,72,84]，将布局重新制定为新设备[37,38] [37,38]，并基于用户能力个性化[20,54,56,77]。但是，构建启用这些功能的基础机器学习模型需要劳动密集型的数据收集和注释，这必须针对每种输入进行。我们提出了一种通过生成和渲染代码生成合成的结构化视觉效果的方法（图1）。我们的方法涉及三个阶段：首先，我们根据设计原理和目标任务创建具有大语言模型（LLM）的设计思想；其次，我们基于这些设计思想来生成标记的声明语言，例如HTML代码，以表示结构化的视觉效果；第三，我们过滤，后处理和渲染代码以生成最终的注释数据集。虽然我们的方法适用于各种类型的结构化视觉效果，但我们将方法应用于缺乏用于计算建模的高质量，公共数据集的两个应用程序域：演示幻灯片和UI屏幕截图。
幻灯片2型炎症扬声器笔记
让我们从2型炎症的定义开始。它的特征是涉及关键免疫细胞的过度活跃免疫反应，例如嗜酸性粒细胞，肥大细胞和2型辅助助手T细胞或TH2细胞。这种反应会导致影响皮肤，肺，鼻腔，鼻窦和食道的各种特应性和炎症性疾病。与2型炎症相关的常见疾病包括过敏性鼻炎，哮喘，特应性皮炎，慢性鼻鼻涕，鼻息肉，嗜酸性食管炎和食物过敏。这些疾病可能会严重影响患者的生活质量，并具有慢性和使人衰弱的症状，例如鼻状，打喷嚏，瘙痒，瘙痒，慢性咳嗽和喘息。这种反应会导致一系列特征性和炎症性疾病，影响身体的各个部位，包括皮肤，肺，鼻腔通道，鼻窦和食道。多种疾病的同时出现会加剧疾病的严重程度，从而对生活质量产生重大影响。