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iQuest 临床验证工作 - Avenda Health
Avenda Health 的 iQuest 软件是一种基于人工智能 (AI) 的决策支持工具，可与医学成像和活检数据结合使用来规划前列腺癌干预措施。iQuest 通过帮助用户分割 MRI 图像特征、以 3D 形式可视化癌症风险以及选择治疗部位来支持前列腺肿瘤学工作流程。迄今为止，各种临床数据回顾性研究已用于验证 iQuest 功能，包括多份同行评审的摘要和几份正在准备中的手稿。这些验证工作总结如下。AI 前列腺分割算法 (AIPSA) Avenda Health 开发了一种基于 MRI 图像自动分割前列腺的 AI 算法，并在 137 个多机构测试案例上验证了该算法。该算法在广泛的前列腺体积、扫描仪型号和图像分辨率中均表现出色，平均骰子相似系数为 0.93。此外，在与竞争产品（In Vivo DynaCAD）的前列腺分割功能进行头对头比较时，Avenda 算法表现最佳，骰子相似度（0.93 vs 0.86）和相对体积误差（4.9% vs 15.2%）均有显著改善。AI 病变轮廓算法 Avenda Health 开发了一种 AI 算法，帮助用户定义病变轮廓，以便在前列腺干预（如靶向治疗）期间使用。该算法的核心特征是癌症估计图（CEM），即整个前列腺估计的临床显著癌症（csPCa）风险的 3D 图。CEM 是使用多机构融合活检数据开发的，并在 100 例多机构前列腺切除术病例中进行了验证 [1]。事实证明，CEM 在预测 csPCa 方面非常有效，平均 AUC 为 0.92，平衡准确度为 85%。此外，使用来自外部人群的 50 例前列腺切除术病例，从 CEM 得出的默认病变轮廓优于传统规划 [1]。Avenda 病变轮廓具有更高的 csPCa 敏感性和更高的指数肿瘤包封率（分别为 97% 和 90%），高于放射科医生定义的原始目标（37%，0%）、半腺边缘（94%，66%）和 1 厘米均匀边缘（93%，82%）。在同一项研究中，iQuest 的包封置信度评分功能能够准确预测 csPCa 包封率，R 2 值为 0.98，中位误差仅为 4%。Avenda LCA 验证工作已在 5 篇同行评审和获奖摘要中发表 [2-6]，手稿正在准备提交期刊 [1]。病变轮廓勾画的医生研究除了内部研究确认用户与 iQuest 整体交互的准确性和有效性之外，还通过多读者（N = 10）多病例（N = 50）研究使用根治性直肠切除术标本作为基本事实来评估病变轮廓勾画任务[7-10]。使用 iQuest 的读者（医生）绘制的病变轮廓比手动定义的轮廓识别出更多的 csPCa（97% vs 38%），同时比半腺轮廓保留了更多的良性组织（72% vs 53%）。iQuest 轮廓的平衡准确度明显高于两种比较方法，阅读时间减少了 40%。手稿正在准备提交给期刊 [9]。
中期业绩 - QinetiQ
QinetiQ 集团首席执行官 Steve Wadey 表示：“世界事件继续强调技术先进的国防工业对社会的重要性，以及客户对与我们的战略相一致的差异化解决方案的需求。我为我们的员工在客户需要的时候给予支持感到无比自豪：我们正在履行公司宗旨，为全球和国家安全做出贡献。我们的上半年业绩表明，客户对我们独特产品的需求持续强劲。我们在所有主要合同中都实现了良好的项目执行和交付。我们的母国英国、美国和澳大利亚都实现了显着的有机增长，美国表现尤为出色，业绩不断改善且稳定。
专注于可持续的全球增长 - QinetiQ
2022 年 3 月，我们发布了净零排放计划，该计划概述了在 2050 年或更早实现净零排放的可靠途径。我们有一个明确的计划，通过使用可再生能源、减少航空排放和其他全球项目，减少我们自己的范围 1 和 2 排放。但更重要的是，由于我们总排放量的 89% 来自范围 3，我们打算与我们的合作伙伴和客户密切合作，帮助他们实现净零排放。我们有一个独特的机会，可以通过技术帮助我们的合作伙伴和客户实现脱碳；无论是通过我们在隐形材料方面的专业知识，使风电场更广泛地使用，因为它们不太可能干扰雷达；我们的电池专家正在开发用于军事和商业用途的高功率电池；我们的大型低速风洞被用于支持飞机效率的进步，或者许多其他技术驱动的解决方案，以提高我们利益相关者的可持续性。董事会变动今年董事会成员发生了一些变化。劳伦斯（拉里）普赖尔三世 (Lawrence (Larry) Prior III) 加入董事会，担任美国高级独立非执行董事，带来航空航天、国防和政府服务、IT、网络和安全等多个领域的丰富经验；拉里在美国担任执行和非执行职务的丰富经验，为董事会提供强有力的支持，以支持我们的美国和全球战略。
专注于可持续的全球增长 - QinetiQ
2022 年 3 月，我们发布了净零排放计划，该计划概述了在 2050 年或更早实现净零排放的可靠途径。我们有一个明确的计划，通过使用可再生能源、减少航空排放和其他全球项目，减少我们自己的范围 1 和 2 排放。但更重要的是，由于我们总排放量的 89% 来自范围 3，我们打算与我们的合作伙伴和客户密切合作，帮助他们实现净零排放。我们有一个独特的机会，可以通过技术帮助我们的合作伙伴和客户实现脱碳；无论是通过我们在隐形材料方面的专业知识，使风电场得到更广泛的使用，因为它们不太可能干扰雷达；我们的电池专家正在开发用于军事和商业用途的高功率电池；我们的大型低速风洞被用于支持飞机效率的提高，或者许多其他技术驱动的解决方案，以提高我们利益相关者的可持续性。董事会变动今年董事会成员发生了一些变化。劳伦斯（拉里）普赖尔三世 (Lawrence (Larry) Prior III) 加入董事会，担任美国高级独立非执行董事，带来航空航天、国防和政府服务、IT、网络和安全等多个领域的丰富经验；拉里在美国担任执行和非执行职务的丰富经验，为董事会提供强有力的支持，以支持我们的美国和全球战略。
专注于可持续的全球增长 - QinetiQ
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专注于可持续的全球增长 - QinetiQ
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motiq：一个开源工具箱，用于量化单元运动
细胞的追踪 ，2017年；巴黎和阿尔。 ，2018年； Basil等。 ，2019年；太阳和al。 ，2019年），71细胞的追踪，2017年；巴黎和阿尔。，2018年； Basil等。，2019年；太阳和al。，2019年），71
digiq：使用SFQ Logic
摘要 - 当今超级传导量子计算机原型中对低温量子的控制提出了显着的可伸缩性挑战，这是由于产生/路由的巨大成本，需要从室温下的经典控制器发送的模拟控制信号到稀释冰箱内的量子芯片。因此，工业和学术界的研究人员致力于设计炸药内的古典控制器，以减轻这些挑战。由于CMOS逻辑的成熟度，许多工业努力（Microsoft，Intel）集中在冷冻-CMO上，作为设计炸药内经典控制器的近期解决方案。与此同时，超级导管单通量量子（SFQ）是为大规模填充内部控制器提出的替代性，不太成熟的经典逻辑家族。SFQ逻辑具有超高速度和非常低的功耗，有可能最大程度地提高可扩展性。但是，SFQ逻辑的体系结构设计由于其非常规的脉冲驱动性质以及缺乏密集的记忆和逻辑而构成了挑战。因此，在建筑层面的研究对于指导建筑师设计基于SFQ的大型量子机的经典控制器至关重要。在本文中，我们提出了Digiq，这是嘈杂的中级量表量子（NISQ） - 基于SFQ-基于SFQ-的经典控制器的第一个系统级设计。我们对基于SFQ的控制器进行设计空间利用，并共同设计量子门分解和基于SFQ的分解实现，以找到最佳的SFQ友好设计点，以交易延迟和控制能力，同时确保良好的量子algorgorithmic algorithmic actentim and Control。我们的共同设计产生了单个指令，多个数据（SIMD）控制器体系结构，具有很高的可扩展性，但对控制脉冲的校准施加了新的挑战。我们提出了软件级别的解决方案，以应对这些挑战，如果未解决的话，鉴于Qubit Hardware的缺陷，量子电路的限制会降低量子电路。为了验证和表征Digiq，我们首先使用硬件说明语言实现它，并使用最新/已验证的SFQ合成工具合成它。我们的合成结果表明，Digiq可以在稀释冰箱的紧密功率和面积预算范围内以> 42,000 QUIT的尺度运行。第二，我们通过建模执行时间和
