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功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
广播公司的 AI 解决方案
例如，在内容管理阶段，需要从视频中提取元数据。此类活动包括为每个视频内容标记与视频相关的所有信息（越多越好）。例如，在视频中，类别（例如体育、新闻、娱乐等）、相关对象、位置和讨论的主要话题等信息需要与内容相关联。相关信息的另一个例子是识别正在发言的人。例如，在政治选举期间，确保不同政党的政治家有相同的时间来表达他们的想法非常重要。这项活动依赖于一组人工操作员，他们通过查看内容来注释谁在发言、何时发言以及发言多长时间。这个过程需要紧张的脑力劳动，而且很耗时。
社论：CRISPR/CAS9在代谢疾病，荷尔蒙系统和癌症研究中的基因组编辑应用
Meng等。 总结了CRISPR/CAS9在以下领域的潜在应用：（1）纠正负责代谢疾病的基因突变。 例如，可以使用CRISPR/CAS9来纠正负责胰岛素受体的基因中的突变，从而有助于治疗2型糖尿病。 （2）引入了新基因，从而增强了人体更有效地代谢食物的能力。 例如，CRISPR/CAS9可用于插入编码改善碳水化合物或脂肪分解的酶的基因。 （3）与代谢性疾病发展有关的致残基因。 例如，CRISPR/CAS9可用于停用产生蛋白质促进炎症或胰岛素抵抗的蛋白质的基因。 作者还讨论了CRISPR/CAS9在荷尔蒙疾病治疗中的潜在应用。Meng等。总结了CRISPR/CAS9在以下领域的潜在应用：（1）纠正负责代谢疾病的基因突变。例如，可以使用CRISPR/CAS9来纠正负责胰岛素受体的基因中的突变，从而有助于治疗2型糖尿病。（2）引入了新基因，从而增强了人体更有效地代谢食物的能力。例如，CRISPR/CAS9可用于插入编码改善碳水化合物或脂肪分解的酶的基因。（3）与代谢性疾病发展有关的致残基因。例如，CRISPR/CAS9可用于停用产生蛋白质促进炎症或胰岛素抵抗的蛋白质的基因。作者还讨论了CRISPR/CAS9在荷尔蒙疾病治疗中的潜在应用。
折叠方案带有隐私保存选择性验证
摘要。折叠方案是一个令人兴奋的新原始性，它改变了执行多个零知识的知识证明以建立关系的任务，以仅执行一个零知识证明，以进行相同的关系，并进行许多廉价的包容性证明。最近，折叠方案已被用来摊销与具有各种应用程序的多个不同验证者证明不同陈述相关的成本。我们观察到，对于这些用途，泄漏有关折叠的陈述的信息可能是有问题的，但是以前的构造会发生这种情况。为解决此问题，我们对保留折叠计划的隐私及其应提供的安全性提供了自然的定义。为了构建保留折叠方案的隐私，我们首先定义了声明hiders，这是一种可能具有独立感兴趣的原始性。简而言之，一种语句隐藏了一个关系的实例作为新实例。当且仅当初始实例为时，新实例才在关系中。使用此构建块，我们可以通过首先隐藏每个语句来利用现有的折叠方案来构建隐私折叠方案。折叠方案允许验证语句折叠到另一个语句中，而语句隐藏器允许验证语句被隐藏为另一个语句。
监护流程和计划（模板）
o 例如，如果使用自动售货机，则需要经常清洁。如果不使用，则需要标明“未使用”，因此不会定期清洁。• 哪些区域或物品可以在特定时间内临时使用？是否已为这些区域或物品制定了清洁计划？• 将使用什么流程来指示偏离正常程序的情况？例如，如果将通常不使用的房间投入使用，谁将通知管理员以及如何通知？
数据量如何影响分类活动？
喂它。为了产生准确的结果，我们需要为其提供大量数据，但也需要尽可能多样化的数据。例如，如果我们创建语音识别程序，您可能想使用大量单词，但也需要使用不同的口音或语音类型。例如，如果我们只喂男人说的话，那么它可能难以理解女性。
比较 SAS Viya 与其他产品的 AI/ML 性能
一个特别突出 SAS Viya 在处理复杂数据集方面优势的示例是使用具有 50K 个观测值（行）和 10K 个特征（列）的数据集进行逻辑回归测试。在下面的图 6 中，SAS Viya 在最大的 CPU 实例上的表现比竞争对手高出 137 倍。同样值得注意的是，SparkML 未能完成 5 种配置中的 4 种。SAS Viya 不仅胜过所有竞争对手，而且在 8 CPU 小型配置下运行 Viya 可在 77 秒内产生结果。相比之下，下一个最快的时间是在 72 CPU 实例上运行的竞争对手 A，它需要 567 秒才能产生类似的结果。因此，在最小实例上运行的 SAS Viya 比在最大实例大小上运行的下一个最接近的替代方案快 7.3 倍。
大师研讨会 - 夏季学期2025
实例空间分析超越了传统的性能指标，例如准确性或R 2，通过提供对算法质量的更深入的了解。此方法对于数据分析和机器学习特别有价值，因为它可以可视化不同算法在不同类型的问题上的性能。在本研讨会中，您将使用实例空间分析来研究位置计划算法的有效性。通过设计具有不同复杂性的测试数据集，您将映射和解释这些算法的优势和劣势。这个主题不仅可以增强您的分析技能，而且还向您介绍了高级工具进行算法评估。de Coster，A.，Musliu，N.，Smith-Miles，K。（2022）。 基于课程的课程时间表Haase的算法选择和实例空间分析，Knut（2009）。 离散位置计划de Coster，A.，Musliu，N.，Smith-Miles，K。（2022）。基于课程的课程时间表Haase的算法选择和实例空间分析，Knut（2009）。离散位置计划
ijrmc_10_01_002.pdf
要为0/1背包问题设计动态编程算法，我们首先需要得出一个复发关系，该关系在解决方案的较小实例方面表达了对背包问题的解决方案。考虑第一个i项定义的问题的实例，即1≤i≤n，带有：权重w1，…，wi，dualite v1，…，…，vi和knapsack容量j，1≤j≤J≤CASTAICE。令表[i，j]是此实例的最佳解决方案（即最有价值的子集的价值，即适合J）的背包容量的第一个i项目。我们可以将适合容量j背包的第一个i项目的所有子集分为两个类别的子集，这些子集不包括ITH项目和包括ITH项目的子集。这会导致以下复发：如果J