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研讨会系列，Flier-faisal Mahmood
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。
交通拥堵？研究揭示了蚂蚁流畅流动流的秘密
这种策略可以使人类流动性更加有效。Guerrieri说：“将来，自动驾驶汽车的交通系统可能受到蚂蚁行为的启发。就像昆虫通过信息素一样，在智能道路上，连接和自动化的车辆（CAV）可以使用先进的通信技术与彼此进行交流，并与道路基础设施管理进行交流。以这种方式，它们可以形成协调的排，以高速移动，并在平行车道上近距离移动。这种方法可以提高交通效率，提高服务水平并减少气体排放。”
从几乎光滑的空间到RCD空间
RCD条件，或更精确的两个参数K和N的RCD（K，N）条件是RICCI曲率下的下限的合成概念，并且是公制测量空间的尺寸上的上限。Special examples of metric measure spaces verifying the RCD( K, N ) condition, called RCD( K, N ) spaces , include Ricci limit spaces , which are by definition pointed Gromov-Hausdorfflimit spaces of complete Riemannian manifolds with Ricci curvature bounded below by K and dimension bounded above by N .The structure theory of Ricci limit spaces has been extensively studied in the frame- work of the Cheeger-Colding theory [ CC96 , CC97 , ChC00a , ChC00b ] (see also, for in- stance, [ CN15 , CJN21 ] for the more recent update), which establishes a regular-singular decomposition in terms of tangent cone analysis via splitting techniques.该理论不仅使我们在Riemannian几何形状中做出了巨大的决议（例如，在Anderson-Cheeger，Fukaya，Fukaya-Yamaguchi和Gromov的猜想中），而且在数量非碰撞环境中也尤其是在各个角色中都有明显的应用。值得注意的是，他们的理论在Fano歧管上的Kähler-Einstein指标的Yau-Tian-Donaldson Contecter证明中发挥了至关重要的作用[CDS15]，以及在可平稳的K-Moduli k-Moduli空间的k-Moduli k-Stable fano品种的k-Moduli空间[DS14，LWX19，LWX19，O15，SSY16]。RCD空间的理论可以被视为RICCI极限空间的最佳合成处理，并以两种方式开发了。另一个是使用基于dirichlet形式理论的γ-钙库来使用bakry-émery条件。第一个是使用曲率维度条件[LV09，ST06A，ST06B]来自最佳运输理论，以及Riemannian假设，称为In-Mally Hilbertianity，由[AGS14A，G15]提出的Hilbertianity。从[AGS15，AMS19，EKS15]中知道两种方法都是相同的，即可以通过完全不同的方式来表征/研究RCD空间。值得一提的是，RCD理论的显着应用已经在其他几何形状上找到了[BMS22]，即[KLP21]，关于Alexandrov几何形状中存在许多无限期的大地测量学。请注意，Cheeger-Colding理论纯粹是局部特征，但是根据定义，RCD理论需要全球信息。因此，给出RCD空间的局部表征是一个有趣的问题。在许多感兴趣的情况下，在示例中，人们处理的空间几乎是平稳的，即，大粗略的空间是通过在下面界定的ricci的光滑的riemannian歧管给出的空间，其奇异集的奇异集具有很高的hausdorsimensimension。精确的定义将在第1.3小节中解释（对于更一般的加权空间，定义为4.13）。该问题然后减少到在单数集中施加适当的条件（另请参见[BKMR21]）。在许多几何环境中，几乎光滑的空间起着重要的作用，例如，汉密尔顿 - 蒂恩猜想的证明[CW17，BA16]，以及Kähler-Einstein关于奇异品种的指标的研究（例如，参见[CCHSTT25，SO14，SZ24，SZ24，GS25]）。在下一个小节中，让我们解释我们将采用的统一地方条件是什么。在本文中，我们将为RCD空间提供几乎光滑的空间（包括加权空间）的特征。我们的标准将以统一的局部条件为例，并且允许空间是非紧凑的。
机器人 - 对象非流动的拉格朗日系统的建模，分析和控制：教程概述和观点
备注2。几类非平滑机器人系统（双皮动力[4，25，26，27，27，28，29，29，30，71，72]，操纵[16，17，24，73，74，74，75，76，9，77]，带有清理的系统，共同的机器人[78，79]，跳高机器人[33]，PUSTRIPS ISS [80]蛇机器人[36]，电缆驱动的操纵器[46，47]，带内转子的球形机器人[83]）已经是自动控制或机器人文献中调查文章的对象。因此，再次彻底调查它们的范围不在本文的范围之内，因为这将产生重复和太多参考文献（大概数千个）。因此，我们对本文主要目的的参考文献感到满意。不足的系统也是引起很多关注的对象[84、85、86、87]，但是这些调查文章中未包括机器人对象系统（1）（[87]除外，很快就会审查其中的一些）。
Niyaz Mohammad Mahmoodi
1。Niyaz Mohammad Mahmoodi，Mohammad Hosein Saffar和Dastgerdi，干净的漆酶固定的纳米生物催化剂（氧化石墨烯 - 沸石纳米复合材料）：从生产到有机污染物的详细生物催化去分裂，有机污染物的详细生物催化去分裂，应用猫科学猫科学，applied catalisy Sysisy be：Envirnmenteral b：2020。2。Niyaz Mohammad Mahmoodi，Mina Oveisi，Ali Taghizadeh，Mohsen Taghizadeh，新颖的磁性胺官能化碳纳米管/金属有机框架纳米复合材料：来自绿色超声辅助合成的绿色超声合成，从而详细的污染材料，范围15.危险模型，2019年9月4日，杂志， 3。 Niyaz Mohammad Mahmoodi，Ali Taghizadeh，Mohsen Taghizadeh，Jafar Abdi，Ag/agCl在磁性金属有机框架纳米复合材料的表面上进行现场沉积，并应用其用于可见的光催化材料的可见光光催化材料的应用， 4。 Niyaz Mohammad Mahmoodi，Mohammad Hosein Saffar和Dastgerdi，Bagher Hayati，环境友好的小说共价固定酶BionAnocompomposite：从合成到污染物的销毁到污染物的销毁，Composose b：工程B：工程学，2020 03 03 01.3。Niyaz Mohammad Mahmoodi，Ali Taghizadeh，Mohsen Taghizadeh，Jafar Abdi，Ag/agCl在磁性金属有机框架纳米复合材料的表面上进行现场沉积，并应用其用于可见的光催化材料的可见光光催化材料的应用，4。Niyaz Mohammad Mahmoodi，Mohammad Hosein Saffar和Dastgerdi，Bagher Hayati，环境友好的小说共价固定酶BionAnocompomposite：从合成到污染物的销毁到污染物的销毁，Composose b：工程B：工程学，2020 03 03 01.5。Niyaz Mohammad Mahmoodi，Mina Oveisi，Elham Asadi，Nenu金属有机框架氧化物氧化物纳米复合材料的合成及其使用超声从水中从水中清除污染物的能力，清洁杂志，2019 0220。6。Mina Oveisi，Niyaz Mohammad Mahmoodi，Mokhtar Alinia asli，金属有机框架/无机纳米纤维的易于旋转，使用可回收可见的可见光光催化，使绿色的合成和绿色合成，2019 06 10.7。8。9。Niyaz Mohammad Mahmoodi，Mina Oveisi，Ali Taghizadeh，Mohsen Taghizadeh，珍珠项链样Zif-8@Chitosan/pva纳米纤维的合成，具有与回忆性水流染色的碳水化合物染料，碳水化合物，碳水化合物，碳水化合物，carbohydrate Polimersers，20200200200200200200200200200200200200200200200000期。niyaz Mohammad Mahmoodi，Jafar Abdi，金属有机框架，作为酶的平台，以准备新型的环保纳米生物催化剂，以降解水中的污染物，工业和工程化学杂志，2019年12 25 25 2 25。niyaz Mohammad Mahmoodi，Samaneh Keshavarzi，Mina Oveisi，Sajad Rahimi，Bagher Hayati，金属有机框架（ZIF-8）/无机纳米纤维（FE2O3）纳米复合材料：绿色同步和光电液液体液体液体液体液体，2010年9月9日。10。Mina Oveisi，Niyaz Mohammad Mahmoodi，Mokhtar Alinia Asli，卤素灯激活纳米复合材料为纳米多孔光催化剂：合成，表征和污染物降解
2025; 21（4）：1497-1512。 doi：10.7150/ijbs.102742研究论文摩布杆菌通过整合素α2/β1-PI3K-AKT-MTO促进肿瘤进展
越来越多的证据表明，肠道菌群体内平衡的失衡会导致大肠癌的发展（CRC）。摩尔杆菌摩尔（S. Moorei）是一种厌氧革兰氏阳性芽孢杆菌，发现在CRC患者的粪便样品中富集。然而，促进CRC进展的S. moorei的信号调节机制尚不清楚。使用三种CRC小鼠模型（APC最小小鼠，AOM/DSS处理的小鼠和皮下结直肠异种移植小鼠）和两种细胞系（DLD-1和HT-29）（DLD-1和HT-29）来研究Moorei在Vivo和In Vivo肿瘤进展的S. Moorei的生物学功能和分子机制。摩尔链球菌的丰度在粪便样品和肿瘤组织中增加，并且与CRC的肿瘤分期显着相关。S。Moorei在各种CRC小鼠模型中促进了肿瘤的进展，并且与结肠粘膜上皮细胞相比，它有选择地遵守癌细胞，增强了CRC细胞增殖并抑制细胞凋亡。从机理上讲，含有含磷酸化的PI3K-AKT-MTOR-C-MYC途径的含有整联蛋白α2/β1的链球菌CLAL蛋白CNA B型结构蛋白与整联蛋白α2/β1结合，从而通过磷酸化激活了PI3K-AKT-MTOR-C-MYC途径，从而促进了肿瘤细胞的生长和进展。整合素α2/β1的阻塞消除了体外和体内的摩尔链球菌介导的致癌反应。总而言之，这项研究表明，摩尔链球菌通过整联蛋白α2/β1-PI3K-AKT-MTOR-C-MYC信号通路促进了肿瘤进展，该途径是一种新型的特异性病原体介导的机制，可能是CRC预防，诊断和治疗的新潜在靶标。
用平滑的贝尔曼方程式在最终奖励下初始化深Q学习
本文考虑了仅在达到某些最终状态（或此类实例的组成）时才能获得积极奖励的RL实例，例如迷宫探索出口时有大量积极的奖励。尽管这种设置显然受到限制，但本文指出，培训与一项政策相关的深层网络，然后仅通过平滑贝尔曼方程并添加对初始状态的积极限制，可以通过随机性或好奇心来完成，而在此设置中，即在0-loss假设下，就可以在0板的假设中表现出积极的阳性Q值，以至于是在0板的假设中（以下一个效果），因此它是在0-loss假设中的出现（以下是一个效果），因此它是在0板的假设中（以下是一个效果），因此一定是一个效果，因此，这是一个效果，因此，这是一个效果，以至于一定要么在0层状态下（以下情况下），因此，一定是一个效果。被锁定。从这种初始化中，可以使用包含通往良好出口的路径的重播缓冲区来完善经典的深Q学习。未来的作品应考虑此框架的实际实验。
高血糖通过 PI3Kγ 依赖的自噬缺陷加剧平滑肌泡沫细胞的形成
高血糖通过 PI3Kγ 依赖的缺陷自噬加剧平滑肌泡沫细胞的形成 Labrana H 1* ., Wahart A 1* ., Cormier K 1 ., Solinhac R 1 ., Swiader A 1 ., Mentouri I 1 ., Smirnova N 1 ., Malet N 1 ., Gayral S 1 ., Ramel D 1 ., Auge N 1 **., Laffargue M 1 ** 1 I2MC，法国国家健康与医学研究中心 (INSERM) U1297，法国 *，** 同等贡献
时间序列分类和深层模型Hassan Tanveer 1*，Namoos Zahra 2，Nimra Batool 3 1 DePaul University，芝加哥，
抽象时间序列异常检测曾经以一种基本分析方法存在。早期序列异常检测技术主要是统计和机器学习。对于深度神经网络的实际过程，实验者不断地探讨了深度神经网络在异常检测任务中的结果，比传统方法更有帮助。传统模型使用指挥机器学习算法。在拟议的应用程序中，组织和注释如此大量的数据集是具有挑战性的，耗时的或太昂贵的，并且需要从该领域的专业人员学习专业化。因此，对于研究人员和从业者来说，异常检测已成为一个重大挑战。异常检测是指检测异常数据实例的过程。在此分析中，我们为时间序列数据中的异常检测提出了一个无监督和可扩展的框架。所提出的技术是在各种自动编码器上建立的。一种深厚的，富有生产力的模型，将各种信念与深度学习结合在一起。此外，还为时间序列数据执行了实时分析。我们使用LSTM网络来处理，进行预测和基于时间序列数据进行分类。关键字：时间序列，深度学习，神经网络，异常检测，LSTM，深神经网络，无监督学习