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阿尔茨海默病的深度学习：绘制大规模组织学 tau 蛋白图谱以进行神经影像生物标志物验证
异常的 tau 内含物是阿尔茨海默病的标志，也是临床衰退的预测指标。有几种 tau PET 示踪剂可用于神经退行性疾病研究，为体内分子诊断开辟了途径。然而，很少有人获准用于临床。了解 PET 信号验证的神经生物学基础仍然存在问题，因为它需要 PET 和（免疫）组织学信号之间大规模的体素到体素相关性。整个人脑的维度很大，组织变形会影响配准，而处理 TB 级信息的计算要求阻碍了正确的验证。我们开发了一个计算管道，用于识别和分割十亿像素数字病理图像中的感兴趣粒子，以生成定量的 3D 密度图。针对免疫组织化学样本的拟议卷积神经网络 IHCNet 是该管道的核心。我们已成功使用三种磷酸化 tau 抗体（AT100、AT8 和 MC1）处理并免疫染色了来自两个完整人脑的 500 多张载玻片，这些载玻片包含数 TB 的图像。我们的人工神经网络从大脑图像中估计了 tau 的包含情况，其对 AT100、AT8 和 MC1 的 ROC AUC 分别为 0.87、0.85 和 0.91。自省研究进一步评估了我们训练的模型学习 tau 相关特征的能力。我们提出了一种端到端流程来创建 TB 级的 3D tau 包含密度图，并将其与 MRI 联合配准，以方便验证 PET 示踪剂。
深度学习治疗阿尔茨海默病
异常的 tau 内含物是阿尔茨海默病的标志，也是临床衰退的预测指标。有几种 tau PET 示踪剂可用于神经退行性疾病研究，为体内分子诊断开辟了途径。然而，很少有人获准用于临床。了解 PET 信号验证的神经生物学基础仍然存在问题，因为它需要 PET 和（免疫）组织学信号之间大规模的体素到体素相关性。整个人脑的维度很大，组织变形会影响配准，而处理 TB 级信息的计算要求阻碍了正确的验证。我们开发了一个计算管道，用于识别和分割十亿像素数字病理图像中的感兴趣粒子，以生成定量的 3D 密度图。针对免疫组织化学样本的拟议卷积神经网络 IHCNet 是该管道的核心。我们已成功使用三种磷酸化 tau 抗体（AT100、AT8 和 MC1）处理并免疫染色了来自两个完整人脑的 500 多张载玻片，这些载玻片包含数 TB 的图像。我们的人工神经网络从大脑图像中估计了 tau 的包含情况，其对 AT100、AT8 和 MC1 的 ROC AUC 分别为 0.87、0.85 和 0.91。自省研究进一步评估了我们训练的模型学习 tau 相关特征的能力。我们提出了一种端到端流程来创建 TB 级的 3D tau 包含密度图，并将其与 MRI 联合配准，以方便验证 PET 示踪剂。
人工智能驱动的非结构化数据分析
AI 视频分析 对于拥有 TB 级视频内容的公司来说，手动搜索可能非常耗时。IDOL 消除了对低效搜索技术的需求，因为它可以进行实时视频索引，并提供及时准确的搜索结果。IDOL 进行智能主题分析，因此您可以搜索视频的实际概念，而不是搜索先前输入的标签或关键字。其他功能包括基于关键帧的取景、面部识别、OCR、徽标识别、条形码检测等。
高级科学计算研究（ASCR）
• 科学计算和实验会产生数以 TB 或 PB 计的数据，必须高效存储。• 该数据存储在 ASCR 计算设施的磁盘驱动器和存档系统集合中。• 与 ASCR 的计算能力一样，高性能数据管理需要并行执行许多操作。• ASCR 投资于创新方法来存储、压缩、搜索和分析数据，以最大限度地提高并行性和性能。• ASCR 还投资于流数据和联合学习的进步，使地理位置分散的数据能够为科学建模做出贡献，而无需将所有数据存储在一个地方。
利用云 AI 服务推动应用创新
• 知识挖掘。组织的大部分知识都嵌入在数据库、文档、图像、绘图和手写/手绘文档的 TB 级甚至 PB 级数据中，其中大部分是非结构化数据。任何人要想通过浏览所有这些内容找到他们想要的精确信息都是极其困难的。人工智能驱动的知识挖掘首先使用人工智能（例如，使用计算机视觉和光学字符识别 [OCR]）分析文档以构造内容。然后，它可以以数字速度筛选所有这些信息，并通过搜索查询或甚至应用程序启动的自动搜索将其提供给任何人，以主动为用户提供服务。
实时人工智能联邦学习平台
分布式系统不从客户端设备反馈数据或结果，因此无法提供包括统计数据、分析和见解在内的中央概览。因此，训练模型容易产生偏差，系统准确性会显著降低。集中式系统具有中央概览的优势，但联合系统也能够提供类似的好处，而无需通过网络传输过多的数据。考虑到只有估计 1% 的监控数据可用于获得业务见解，联合方法有助于防止将数 TB 的无关数据传输到云或数据中心，并仅发送相关的可操作数据。3
mfoqa - 空军安全中心
MFOQA 是“大数据”。MFOQA 的成本仅为事故后调查的一小部分，它提供了一种主动的方法来识别危险趋势，并在对国家安全至关重要的人员、设备和资源损失之前减轻这些趋势的影响。美国空军目前收集了十多个机队和多种飞机的数据。调查安全侧重于分析，而 MFOQA 几乎完全侧重于日常的成功任务，以建立正常运营的基线。AFSEC 每月分析来自 2,600 多架飞机执行的 22,000 多次飞行的约 6.5 TB 数据。与 AFSEC 签约的前空军教官和评估飞行员检查飞行数据以检测事故前兆，并为机组人员、作战领导和安全官员提供月度报告。
NVIDIA DGX A100 | 金融 AI 的通用系统
A100 GPU 拥有 1.6 TB/s 的内存带宽，比上一代提升了 70% 以上。它还拥有更多片上内存，包括 40 MB 的二级缓存，几乎是上一代的 7 倍。DGX A100 还首次采用了第三代 NVIDIA ® NVLink ®，将 GPU 到 GPU 的直接带宽提高了一倍，达到 600 GB/s，几乎是 PCIe Gen 4 的 10 倍。这种前所未有的强大功能可以最快地解决问题，使用户能够应对以前不可能或不切实际的挑战，例如生成更快的风险计算或实现更高的欺诈检测率。
NVIDIA DGX A100 数据表
A100 80GB GPU 的 GPU 内存带宽比 A100 40GB GPU 增加了 30%，成为全球首款每秒 2 兆字节 (TB/s) 的 GPU。与上一代 NVIDIA GPU 相比，它的片上内存也显著增加，包括 40 兆字节 (MB) 的二级缓存，其容量几乎增加了 7 倍，从而最大程度地提高了计算性能。DGX A100 还首次推出了第三代 NVIDIA ® NVLink ®，将 GPU 到 GPU 的直接带宽提高了一倍，达到每秒 600 千兆字节 (GB/s)，几乎比 PCIe Gen 4 高 10 倍，并且新的 NVIDIA NVSwitch ™ 比上一代快 2 倍。这种前所未有的强大功能可以最快地解决问题，使用户能够应对以前不可能或不切实际的挑战。