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脑肿瘤放射基因组学分类
摘要 - RSNA-MICCAI 脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛[1]旨在通过对多参数 mpMRI 扫描（T1w、T1wCE、T2w 和 FLAIR）进行二元分类来预测胶质母细胞瘤中的 MGMT 生物标志物[2]状态。数据集分为三个主要队列：训练集、验证集（在训练期间使用），测试集仅在最终评估中使用。图像要么是 DICOM 格式[3]，要么是 png 格式[4]。使用不同的架构来研究该问题，包括 3D 版本的 Vision Transformer (ViT3D)[5]、ResNet50[6]、Xception[7] 和 EfficientNet-b3[8]。AUC 被用作主要评估指标，结果显示 ViT3D 和 Xception 模型都具有优势，在测试集上分别达到 0.6015 和 0.61745。与其他结果相比，考虑到任务的复杂性，我们的结果被证明是有效的。通过探索不同的策略、不同的架构和更多样化的数据集可以取得进一步的改进。
镰状细胞病和β地中海贫血的基因治疗最新进展
b 型血红蛋白病，包括镰状细胞病 (SCD) 和 b 型地中海贫血，是导致血红蛋白结构或生成异常的普遍单基因疾病，影响全球数百万人。目前可用于治疗 SCD 和 b 型地中海贫血的疗法主要是对症治疗和异基因造血干细胞移植 (HSCT)。异基因造血干细胞移植是唯一的治愈性疗法，但有局限性。使用基因改造造血干细胞 (HSC) 的基因疗法有望成为一种有效的治愈性疗法。最近批准的基于基因改造造血干细胞的体外疗法 (CASGEVY、LYFGENIA、ZYNTEGLO) 已显示出对 SCD 和 b 型地中海贫血的显著和持久的治疗益处。在这篇评论文章中，我们讨论了当前的遗传方法和创新策略，以确保 SCD 和 b 型地中海贫血的基因治疗安全有效，并总结了已完成和正在进行的临床试验的结果。我们还讨论了使用 CRISPR/Cas 技术进行体内基因编辑治疗镰状细胞性贫血和β-地中海贫血的前景和挑战，这可能会简化制造和治疗过程。体内基因治疗可以最大限度地降低体外基因治疗的风险，并可以克服与复杂基因治疗产品相关的多重障碍，让更多患者能够获得治疗，尤其是在这些疾病高度流行的发展中地区。
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国防和航天领域的激光革命
功率激光源因其独特的功能和多功能性，在国防和太空应用中变得越来越重要。在国防方面，这些激光器为瞄准和消除导弹、无人机和其他空中物体等威胁提供了精确有效的解决方案。激光系统还可以破坏敌方通信和电子系统，在战场上提供显著的战术优势。在太空中，高功率激光器有可能彻底改变卫星保护、空间碎片清除和推进系统，为探索和防御开辟新的领域。在国防方面，功率激光源被视为传统防空系统（如导弹）的经济有效替代品，特别是用于对抗无人机 (UAV)。随着无人机变得越来越普遍和便宜，使用昂贵的导弹进行拦截带来了财务挑战。虽然已经开发了射频 (RF) 干扰等软杀伤解决方案，但激光和微波等定向能武器 (DEW) 可以更有效地防御无人机和高超音速导弹等新兴威胁。同样，在太空应用中，功率激光源正在成为 RF 通信系统的替代品或补充。地对空和空对空通信系统正在通过激光技术得到增强，有望提高性能和可靠性。功率激光源的进步推动了能够有效对抗小型无人机、简易爆炸装置 (IED) 和其他类似威胁的系统的发展，使其成为短程防空系统的关键组成部分。展望未来，重点是增强可扩展性以实现
2024 年秋季班级参观.pdf
1. 请在 cab.brown.edu 上仔细检查您的课程时间和地点，因为自发布此列表以来，课程可能已更改其上课时间或地点。2. 请提前几分钟到达课堂并告知教授您将旁听（除非该课程是大型讲座，例如 ECON0110，在这种情况下，无需自我介绍）。3. 请在课堂上待到最后（除非有休息时间，在这种情况下您可以在休息期间离开）。4. 除非得到教授的明确许可，否则请不要参加课程。
B.Sc（计算机科学）课程大纲 Rayalaseema ...
5. 将“C”语言结构应用于算法，编写“C”语言程序。 第一单元 一般基础知识：计算机简介：计算机框图、计算机的特点和局限性、计算机的应用、计算机的类型、计算机的世代。 算法和编程语言简介：算法 – 算法的主要特征、流程图、编程语言 – 编程语言的世代 – 结构化编程语言 – 正确、高效和可维护的程序的设计和实现。 第二单元 C 语言简介：简介 – C 程序的结构 – 编写第一个 C 程序 – C 程序中使用的文件 – 编译和执行 C 程序 – 使用注释 – 关键字 – 标识符 – C 中的基本数据类型 – 变量 – 常量 – C 中的 I/O 语句 – C 中的运算符 – 编程示例。决策控制和循环语句：决策控制语句简介 – 条件分支语句 – 迭代语句 – 嵌套循环 – Break 和 Continue 语句 – goto 语句 第三单元数组：简介 – 数组声明 – 访问数组元素 – 在数组中存储值 – 数组操作 – 一维、二维和多维数组、字符处理和字符串。 第四单元函数：简介 – 使用函数 – 函数声明/原型 – 函数定义 – 函数调用 – return 语句 – 传递参数 – 变量范围 – 存储类 – 递归函数。 结构、联合和枚举数据类型：简介 – 嵌套结构 – 结构数组 – 结构和函数 – 联合 – 联合数组变量 – 结构内的联合 – 枚举数据类型。
视频内容分类 .docx
近年来，由于存储容量的增加、网络架构的改进以及数码相机（尤其是手机）的普及，视频在许多应用中变得越来越流行。如今，人们可以通过电视和互联网观看大量视频。观众可以选择的视频数量如此之多，以至于人类不可能从所有视频中找出感兴趣的视频。观众用来缩小选择范围的一种方法是寻找特定类别或类型的视频。由于需要分类的视频数量巨大，因此人们已经开始研究自动对视频进行分类、视频分类和分析。因此，有必要有一个系统来为某个视频或不同的视频生成相关标签
自动疾病阶段阶段分类的glioblastoma- ...
摘要在计算组织病理学领域，计算机辅助诊断系统对于获得各种疾病的患者诊断和有助于精确医学很重要。因此，已经报道了许多关于数字病理图像的自动分析方法的研究。在这项工作中，我们讨论了一种自动提取和疾病阶段分类方法多形胶质母细胞瘤（GBM）组织病理学图像。在本文中，我们使用深层卷发神经网络（深CNN）同时获取功能描述符和分类方案。此外，在这个充满挑战的分类问题中，与其他流行的CNN进行了客观和定量的比较。使用癌症基因组图像的胶质瘤图像的实验表明，我们的网络平均分类准确性为96：5％，而对于更高的交叉验证，其他网络的性能相似，较高的精度为98：0％。深CNN可以以高精度从GBM组织病理学图像中提取显着特征。总的来说，具有深CNN的组织病理学图像的GBM疾病阶段分类非常有前途，并且在大规模组织病理学图像数据的可用性中，深CNN非常适合解决这个挑战性问题。