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郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
通过数据科学和转化创新转化慢性肝病的筛查，风险分层和治疗优化
近年来在肝病学上取得了显着进步，但巨大的挑战和未满足的需求仍然存在。1个慢性肝脏疾病施加重大的公共卫生负担，肝细胞癌（HCC）是全球癌症死亡率的第四个主要原因。2种风险评估，筛查，预后和治疗优化的缺陷有助于次优的患者护理。然而，肝病领域随时准备在新兴的研究和新工具上取得成功，从而增强了对肝病机制的理解，卓越的预后准确性以及更量身定制的治疗递送。将这些创新从长凳转换为床边将是改善肝脏疾病患者的临床管理和结果的关键。3最紧迫的肝病需求之一是提高预后精度和HCC的治疗选择。作为最常见的原发性肝癌，HCC占了癌症的大量死亡率。4优化和个性化的HCC疗法需要准确预测治疗反应和整体预后。5研究表明，α-五蛋白（AFP）和成像特征等生物标志物的预后效用，但是结合多种方式可以进一步完善结果预测。一个例子是MAPS-Crafity评分，它吸收了临床变量，AFP水平和CT/MRI发现，以预测高级HCC中的免疫疗法和靶向治疗反应的系统。6-10包括变压器模型在内的机器学习方法还表现出有望解剖复杂数据集，以确定局部区域处理后的HCC预后，例如射频消融（RFA）。
用双重方法转化胸腺癌处理
Shukuya博士解释说：“大理石研究取得了令人鼓舞的结果。中位随访时间为15.3个月，联合疗法的客观反应率为56％，中位前进 - 自由生存期（PFS）为9.6个月，表现优于历史化疗结果。疾病控制率达到98％，有56％的患者达到部分反应，42％保持稳定疾病。”
Nippon Steel的绿色转化（GX）倡议 日本钢整合报告2024
* GX钢：如2025年1月由经济，贸易和工业部（METI）组织的绿色绿色绿色绿色研究小组摘要所述，定义为“用于绿色转化开发的绿色钢”。
全球行业的变革技术
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投资中的人工智能：改变财务决策和市场策略
AI通过复杂的数据分析改善财务决策的潜力是AI投资中最受关注的特征之一。AI工具（例如机器学习和预测分析）使投资者可以分析大量有组织和非结构化的数据，揭示以前无法实现的模式和趋势。此功能在风险评估和投资组合管理方面特别有用，在该管理中，AI驱动的解决方案提供了有用的见解，可以提高决策的精度。在类似的静脉中，Chen等。（2020）强调了如何使用自然语言处理（NLP）来分析财务信息，新闻和社交媒体，使投资者能够评估市场情绪并立即做出良好的判断。
LLM和生成AI如何转换文本分析
Atlassian是Jira，Trello和Confluence背后的公司，在其产品中收到了大量的客户反馈。最初，他们依靠手动分析和基于NLP的工具来分类和解释这些数据。但是，随着反馈量的增长，NLP的局限性变成了瓶颈。
