XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemWSi
科学家在半金属 WSi₂ 中开创了新型热电转换技术
这使得它们可以使用更少的接触，从而实现更高效的热电转换。具有“轴相关传导极性 (ADCP)”或角极导体的材料，在一个方向上传导正电荷 (p 型 )，在另一个方向上传导负电荷 (n 型 )，是横向热电装置的有希望的候选材料。不幸的是，到目前为止，对横向热电效应 (TTE) 的直接演示研究较少。
（战略规划与工业用地方向见3.8.2）
新南威尔士州货运政策改革计划 澳洲航空有限公司（简称澳洲航空集团）很高兴有机会向新南威尔士州政府提交《新南威尔士州货运改革临时指示》。澳洲航空货运是澳大利亚最大的独立航空货运服务企业，平均每个工作日运输 44,000 件货物。2026 年，随着西悉尼国际机场 (WSI) 投入运营，澳洲航空的货运业务将发生重大转变。WSI 是澳大利亚国家基础设施的重要组成部分，对新南威尔士州来说是一个重大机遇。澳洲航空集团欢迎与西悉尼航空城开发相关的大量基础设施投资，包括悉尼地铁的建设，以及 M12 等连接该区域和更广阔地区的主要干道。2023 年 6 月，澳洲航空集团宣布了从 WSI 运营的计划。开业第一年，预计每年将运送约 400 万名乘客，这意味着在澳航集团在 WSI 运营的第一年，将增加多达 700 个运营岗位。 1 2024 年 10 月，WSI 宣布，WSI 的新枢纽将在开业后将悉尼的航空货运能力提高约 33%，并通过升级后的北路提供专用通道，并靠近 Kemps Creek 和 Aerotropolis 不断增长的货运和物流中心。 2 货运从 KSA 过渡到 WSI——需要在 2025 年 6 月之前制定明确的过渡计划（有关战略规划和工业用地，请参阅 3.8.2 方向） 有许多政策限制影响州际和国际货运的无缝运输。最值得注意的是，悉尼金斯福德史密斯机场 (KSA) 的宵禁规定对时间敏感和当日货运的提升和交付提出了相当大的挑战。虽然 WSI 在 2026 年的开业将在一定程度上
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
解剖病理学的可解释人工智能（xAI）
摘要：由于 FDA 最近批准全幻灯片图像 (WSI) 系统为 II 类医疗器械，病理学家正在采用全幻灯片图像 (WSI) 进行诊断。为了应对病理学以外的新市场力量和最新技术进步，计算病理学这一新领域应运而生，将人工智能 (AI) 和机器学习算法应用于 WSI。计算病理学在提高病理学家的准确性和效率方面具有巨大潜力，但由于大多数 AI 算法的不透明性和黑箱性质，人们对 AI 的信任度存在重要担忧。此外，对于病理学家应如何将计算病理学系统纳入他们的工作流程，人们还没有达成共识。为了解决这些问题，构建具有可解释 AI (xAI) 机制的计算病理学系统是一种强大而透明的黑箱 AI 模型替代方案。xAI 可以揭示其决策的根本原因；这旨在提高 AI 在病理诊断等关键任务中的安全性和可靠性。本文概述了 xAI 在解剖病理学工作流程中的应用，这些应用可提高实践的效率和准确性。此外，我们还介绍了 HistoMapr-Breast，这是一款用于乳房核心活检的初始 xAI 软件应用程序。HistoMapr-Breast 会自动预览乳房核心 WSI 并识别感兴趣的区域，以交互且可解释的方式快速呈现关键诊断区域。我们预计 xAI 最终将作为计算机辅助初级诊断的交互式计算指南为病理学家服务。
肿瘤微环境相互作用引导图形学习，从全切片病理图像进行人类癌症生存分析
深度学习技术的最新进展为协助病理学家从全切片病理图像（WSI）中预测患者的生存期带来了可能性。然而，大多数流行的方法仅适用于WSI中特定或随机选择的肿瘤区域中的采样斑块，这对于捕捉肿瘤与其周围微环境成分之间复杂相互作用的能力非常有限。事实上，肿瘤在异质性肿瘤微环境（TME）中得到支持和培育，详细分析TME及其与肿瘤的相关性对于深入分析癌症发展的机制具有重要意义。在本文中，我们考虑了肿瘤与其两个主要TME成分（即淋巴细胞和基质纤维化）之间的空间相互作用，并提出了一种用于人类癌症预后预测的肿瘤微环境相互作用引导图学习（TMEGL）算法。具体来说，我们首先选择不同类型的块作为节点来为每个 WSI 构建图。然后，提出了一种新颖的 TME 邻域组织引导图嵌入算法来学习可以保留其拓扑结构信息的节点表示。最后，应用门控图注意网络来捕获肿瘤与不同 TME 组件之间与生存相关的交集以进行临床结果预测。我们在来自癌症基因组图谱 (TCGA) 的三个癌症队列上测试了 TMEGL，实验结果表明 TMEGL 不仅优于现有的基于 WSI 的生存分析模型，而且对生存预测具有良好的可解释能力。
探索结构稳定性、电子和热属性
图 5 计算了 (a) TiSi 2 N 4 /MoSi 2 N 4 -LH、(b) TiSi 2 N 4 /MoSi 2 N 4 -VH、(c) MoSi 2 N 4 /WSi 2 N 4 - 的 TDOS 和 PDOS。
CSTD对WSIS+20评论的贡献
1。在您的经验中，在WSIS日内瓦宣言的开幕段落中设想了“以人为本，包容和发展的信息社会”在多大程度上？2。WSI结果的实施如何有助于发展“以人为中心，包容和发展为发展的信息社会”？3。您认为在实施特定的WSI结果方面已经取得了多少进展？4。实施WSI结果面临什么挑战？5。如何应对这些挑战？事实证明，哪些方法在您的经验中有效？6。您如何看待技术和ICT的其他方面最重要的趋势，这些趋势影响了自峰会以来的实施WSIS结果？他们的影响是什么？7。考虑到正在进行的趋势和新兴趋势，寻求实现WSIS成果并进步的利益相关者应该是什么？8。持续的趋势和技术的新发展将如何，尤其是在ICT的部署，访问和使用方面，对人类发展的未来进步将如何影响与可持续发展目标有关？被邀请的受访者如果愿意添加进一步的观察结果，并提交相关文件以供考虑。从利益相关者那里收到了仅150份捐款，其中包括延长截止日期后收到的数字。
636 308-工程计划的资格标准...
电气和电子 /电子和通信 /电子和仪器 /电子工程（仪器） /计算机技术 /仪器技术 /计算机科学 /仪器和控制 /电气工程（仪器与控制） /电气工程（Sandwich） /信息技术 /信息技术 /电子技术（WSI） /电子设备（WSI） /电气工程技术 /计算机工程 /电脑工程 /电脑网络和电子技术。（三明治） /电子（机器人技术） /电子（机器人）（三明治）土木工程民用 /民用和农村 /民用 /民用（建筑） /建筑助理 /民用（三明治） /建筑（三明治） /环境和污染控制控制。/民用（农村技术） /室内设计 /建筑助理（三明治）< / div>
2021 年 9 月 21 日 Paige.AI, Inc. Emre Gulturk 高级监管事务总监 ...
Paige Prostate 是一款纯软件设备，旨在帮助病理学家在检查前列腺针吸活检扫描全切片图像 (WSI) 时，发现疑似癌症的病灶，该图像来自苏木精和伊红 (H&E) 染色的福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 组织。病理学家对 WSI 进行初步诊断检查后，如果 Paige Prostate 检测到疑似癌症的组织形态，它会在图像上最有可能患上癌症的单个位置提供坐标 (X,Y)，以供病理学家进一步检查。Paige Prostate 旨在与使用飞利浦超快速扫描仪数字化并使用 Paige FullFocus WSI 查看软件可视化的切片图像一起使用。Paige Prostate 是一种辅助计算机辅助方法，其输出不应作为主要诊断。病理学家应仅将 Paige Prostate 与幻灯片图像的完整护理标准评估结合使用。FDA 得出结论，该设备应归类为 II 类。因此，该命令将 Paige Prostate 以及这种通用类型的实质上等效的设备归类为 II 类，通用名称为软件算法设备，用于协助用户进行数字病理学。FDA 将此通用类型的设备标识为：