摘要:数字病理学和人工智能的进步已经提出了建立客观诊断,预后和治疗性反应和抵抗预测模型的潜力。在本次演讲中,我们将讨论我们的工作:(1)与癌症诊断和亚型中的示例进行弱监督的整个幻灯片分类的数据有效方法(Nature BME,2021),确定了未知主要癌症的起源(自然,2021年)(2021年)和Allognaft Repptional repotition(Nature Medical,202222)(2022)(2) (癌细胞,2022; IEEE TMI,2020; ICCV,2021; CVPR,2024; ICML,2024)。(3)建立病理学单形和多模式基础模型,与语言和基因组学对比(自然医学,2024a,自然医学2024b,CVPR 2024)。(4)为病理学开发通用的多模式生成型副驾驶和聊天机器人(自然,2024年)。(5)3D计算病理学(Cell,2024)(6)计算病理学算法中的偏见和公平性(Nature Medicine,2024; Nature BME 2023)(7)诊断病理学和生物医学研究的代理AI工作流程。
人口统计学和社会特征表本研究使用的问卷由 28 个问题和 2 个量表组成。询问研究社会人口统计学特征的问题可以简要定义如下:年龄、性别、身高、体重、婚姻状况、子女数量、教育水平、吸烟情况、慢性病(糖尿病、高血压、哮喘、慢性阻塞性肺病、心血管疾病)、需要药物治疗的心理疾病(焦虑、压力、抑郁)、医院工作单位(病房、重症监护、手术室、综合诊所)、疫情期间在 COVID-19 诊所的工作状态、感染 COVID-19 疾病、使用抗病毒药物、因 COVID-19 住院(服务、重症监护、插管)、COVID-19 疫苗接种状况等变量
1 Jordan,DC,Marion,B,Deline,C,Barnes,T,Bolinger,M。PV Fiff Fifferd可靠性状态 - 100 000太阳系的分析。Prog Photovolt Res Appl。2020; 28:739–754
摘要。鉴于对最近的基于视觉模型的大规模多模式培训及其概括能力,因此了解其鲁棒性的程度对于他们的现实世界部署至关重要。在这项工作中,我们的目标是评估当前基于视觉模型的弹性,以应对不同的对象到后环上下文变化。大多数鲁棒性评估方法都引入了合成数据集,以引起对物体特征(观点,比例,颜色)的变化或实际图像上使用的图像转换技术(对抗性变化,常见的损坏),以模拟分离中的变化。最近的作品探索了利用大型语言模式和di!使用模型来产生背景变化。但是,这些方法要么缺乏对要进行的更改或扭曲对象语义的控制,从而使它们不适合任务。另一方面,我们的方法可以诱导各种对象兼容地面变化,同时保留对象的原始语义和对象的真实性。为了实现这一目标,我们利用文本对图像,图像到文本和图像对段的生成能力自动生成广泛的对象到背景的变化。我们通过修改文本提示或优化文本模型的潜伏期和Textual嵌入来引起自然和对抗背景的变化。这使我们能够量化背景上下文在理解深神经网络的鲁棒性和一般性中的作用。我们生产了各种版本的标准视觉数据集(Imagenet,Coco),将多样的和相同的背景纳入图像中,或在背景中引入颜色,纹理和对抗性变化。我们进行了彻底的实验,并对基于视觉模型的鲁棒性与对象之间的背景环境之间的鲁棒性进行了深入的分析。我们的代码和评估基准将在https://github.com/muhammad-huzaifaa/ObjectCompose上找到。
摘要尽管对行业4.0提供供应链弹性(SCR)的机会感兴趣,但对此类贡献的基本机制知之甚少。该研究开发了一个路线图,该路线图解释了供应链如何利用行业4.0 SCR功能。该研究进行了以符合条件为中心的文献综述,并确定了16个功能,该功能通过该功能4.0增强了SCR。结果表明,所确定的行业4.0 SCR功能高度相互关联,供应链成员应将其数字化策略与行业4.0提供这些功能的顺序保持一致。行业4.0对SCR的贡献首先涉及提供以数据为中心的功能,例如供应链自动化,信息和通信质量,过程监视和可见性。行业4.0进一步允许供应链合作伙伴更好地协作,以改善供应链图,复杂性管理和创新功能。通过这些功能,通过提高供应链操作的透明度,灵活性和敏捷性,行业4.0提供了更依赖但因此的弹性功能,例如供应链响应能力,自适应能力和连续性管理。路线图进一步解释了每对行业4.0 SCR功能如何相互相互作用,同时促进供应链的整体弹性。该研究讨论了可能的含义,并概述了未来研究的重要途径。
混凝土的硅酸盐水合物晶体 (2023) 《空气与废物管理协会杂志》,73 (1),第 40-49 页。Pap,J.,等人,使用机器学习对组织绩效进行建模
网络安全是一个相对较新的领域,不像医学或工程等其他传统领域那样存在了那么久。因此,它多年来一直没有获得其他领域享有的同等水平的资源和支持。尽管如此,近几十年来重大的技术进步对网络安全专业人员的需求很高。鉴于高技能网络安全资源的稀缺,组织很难找到和维持这样的资源,并确保他们提升自己的技能以匹配对手日益先进的技术和战术。使用人工智能 (AI) 和量子计算等新兴技术意味着网络安全专业人员需要不断提升自己的能力以跟上最新威胁。
