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QLA 与 QIT II 相遇海报 - 普渡大学数学
几十年来，各种数学家、计算机科学家、物理学家和工程师在定量线性代数 (QLA) 和量子信息理论 (QIT) 之间建立了惊人的联系和联系。定量线性代数位于差异理论、谱图理论、随机矩阵、几何群论、遍历理论和冯·诺依曼代数等主题的交叉点。特别是，特别强调了无限维分析中出现的问题与有限维中定量出现的问题之间的联系。
人工智能/成像技术海报展示
AI/成像技术海报展示 085 使用自主深度学习算法诊断正常胸部X光片 Tom Dyer Behold.ai 背景：深度学习 (DL) 算法在协助放射科管理能力和提高诊断准确性方面表现出巨大潜力。胸部X光片 (CXR) 是频繁且复杂的诊断成像测试，其中很大一部分报告为正常。目的：评估 DL 算法在主动临床路径中作为成人正面胸部 X光片全自动诊断排除测试识别正常性的适用性。材料和方法：这项多中心研究包括来自 4 个不同 NHS 机构的 3,887 张 CXR。在本研究之前开发并训练了一个卷积神经网络 (CNN)，用于将异常分数最低的检查子集分类为高置信度正常 (HCN)。对于每张射线照片，使用两名独立审阅者和一名仲裁员来确定真实情况 (GT)，以防出现差异。结果：DL 算法能够将 15% 的所有检查归类为 HCN，相应的精度为 97.7%。我们发现 0.33% 的检查被错误地归类为 HCN，其中 84.6% 的检查被放射科医生的真实情况确定为边界病例。结论：我们表明，DL 算法可以作为全自动诊断工具实现高精度，用于将 CXR 子集报告为正常。删除 15% 的所有 CXR 有可能显着减少工作量并将放射学资源集中在更复杂的检查上。为了优化性能，应在站点特定地部署算法，并为错误分类提供强大的反馈机制。P086 探索人工智能软件对放射实践的影响——放射技师的分类工具 Richard Tucker；德比大学；Josie King 诺丁汉大学医院 NHS 信托 背景：人工智能 (AI) 一直处于放射学技术进步的前沿，成为支持报告积压的流行工具。放射学中 AI 的重点一直是放射科医生的角色。放射技师整合 AI 的作用才刚刚开始，尚未得到充分探索。本次审计旨在探索 AI 应用对放射技师角色的潜在影响，以及 AI 如何用于临床实践。方法：将预先训练的 AI 程序回顾性地应用于一家信托机构 1 个月内获得的 40 个移动 CXR。1.选择了 20 张图像进行分析，将其匿名化并存储在查看测试台中。要求放射技师 (n=15) 分析没有 AI 覆盖的 CXR，并指出他们认为 CXR 是正常还是异常。相同的放射技师再次查看图像，这次应用了 AI 并提出了相同的问题。结果：这张海报将展示审核结果，并突出显示放射技师给出的答复中的任何重大变化。摘要：将探讨的领域包括放射技师对异常准确性的检测、如果图像异常（由人类或 AI 突出显示）对升级发现的信心，以及放射技师选择升级他们的发现的对象。假设是测试是否可以安全地使用 AI 支持放射技师升级紧急发现，以便更快、更及时地做出决策。Hardy, M. 和 Harvey, H. (2020) 诊断成像中的人工智能：对放射学专业的影响。英国放射学杂志，93(1108)。可从以下网址获取：https://www.birpublications.org/doi/10.1259/bjr.20190840 [2020 年 7 月 22 日访问] 2。Woznita, N.、Nair, A. 和 Hare, S.S. (2020) COVID-19：支持放射技师初步临床评估的病例系列。放射学，26 (3)，第 186-188 页。可从以下网址获取：https://www.radiographyonline.com/article/S1078-8174(20)30054-7/fulltext [2020 年 8 月 6 日访问] P087 探索磁共振胰胆管造影 (MRCP) 中的扩散加权成像 (DWI) 以检测胰胆管癌 Louise Gillespie NHS Scotland 苏格兰政府 (2019) 指出，早期发现癌症可以减少过早死亡并对总体预期寿命产生积极影响。随着癌症在英国越来越受到关注，重要的是要承认任何有助于改善其检测的方法[1]。根据 NICE 指南 (2019)[2]，MRCP 用于癌症途径。MRCP 是一种磁共振成像 (MRI) 检查，用于研究胰胆疾病。
ESF 海报 - GOV.UK
英国国防基础建设基金于 2011 年启动，随后由国防大臣 (2018-2020) 延长，提供资金协助英国各地的公立学校、学院和免费学校减轻特殊流动性和/或服务社区分离的影响；正规武装部队，包括全职服役的预备役部队 (FTRS FC)。
癌症免疫疗法海报-BD Biosciences
αβ-TCR，αβT细胞受体； B-所有，B细胞急性淋巴细胞白血病；汽车，嵌合抗原受体； CAR-T，表达T细胞的嵌合抗原受体； CD19 4-1BBZ汽车，CD19 4-1BB Zeta嵌合抗原受体； CD19 CD28Z汽车，CD19 CD28 Zeta嵌合抗原受体； CD3Z，CD3 Zeta; CLL，慢性淋巴细胞性白血病； DLBCL，使用大B细胞淋巴瘤； γδT细胞，伽马三角细胞； GM-CSF，粒细胞 - 巨噬细胞群刺激因子； GMP，良好的制造实践； HLA，人白细胞抗原； IFN-γ，干扰素伽玛； IL，白介素（例如IL-2白介素2）; inkt，不变的天然杀手T细胞； IPSC，诱导多能干细胞； MHC，主要的组织相容性复合物； NKG2D，天然杀手级2d； PD-1，程序性细胞死亡蛋白1； PD-L1，程序性细胞死亡配体1; SCFV，单链片段变量； TCR + T，转基因αβ-TCR表达T细胞； TNF，肿瘤坏死因子； VH，可变重链； VL，可变轻链
DMB 海报 Nienke Bierhuizen
测量心理结构在技术大学，我们了解到技术在未来几年只会越来越多地出现在人们的生活和工作中。在某些工作环境中，机器可能会成为与人类团队成员平等的团队成员。为了与您的团队有效地合作，了解每个团队成员的心理状态非常重要。例如，如果你的同事明显精神负担过重，你可能想减轻他们的一些任务。如果机器也能够“感受到”人类团队成员的心理状态，人机合作将会得到改善。在 BCI 测试平台上，我们研究如何使用生理传感器（例如 EEG、fNIRS、皮肤电反应、心率、眼动追踪）测量心理状态，例如心理工作量和信任。
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2022 年 7 月 20 日 — 不要让工具绊倒您！保持您的维护区域清洁！戴上戒指、手表和 AD TIGS……否则有失去身体某部分的风险。预防。
休息后α功率和青少年重大抑郁症
数十年来，静静脑电图（EEG）α振荡已被用来表征与重度抑郁症有关的神经生理学改变。事先的研究通常集中在额叶α功率和不对称性上，尽管静止在后电极位点上是最大的。在抑郁的成年人中的研究表明，半球不对称性的后α功率不对称，但是，青少年之间静止的后α-抑郁症连接尚不清楚。为了阐明后α在抑郁症的青少年中的作用，当前的研究获得了13至18岁抑郁症（n = 31）和健康（n = 35）女性青少年的眼睛闭合的128通道静息脑电图数据。结果表明，由于半球的抑郁症患者在右半球相对于左半球表现出明显更大的后α（即较低的大脑活动），而健康的青少年没有显示半球差异，因此表明了一个重要的组。 右侧与左半球相对较大的α与抑郁症状，抗痛苦症状，反省和自我批评相关。 此外，与健康的青年相比，沮丧的青少年降低了整体α的整体α。但是，没有出现与症状和相关特征的关联。 静止后α可能是青春期抑郁症的有希望的神经生理指数，并且更广泛地可能与以增强持久性为特征的危险因素有关。表明了一个重要的组。右侧与左半球相对较大的α与抑郁症状，抗痛苦症状，反省和自我批评相关。此外，与健康的青年相比，沮丧的青少年降低了整体α的整体α。但是，没有出现与症状和相关特征的关联。静止后α可能是青春期抑郁症的有希望的神经生理指数，并且更广泛地可能与以增强持久性为特征的危险因素有关。
IPIC 2021 会议论文及海报投稿稿...
物理互联网 (PI, π) 对运输和物流效率提升寄予厚望。PI 代表物理对象的物流网络，类似于数据互联网 (DI)。道路交通代表这些物流网络之一。在这里，仍然有很多空载和未充分利用的行程（国际运输论坛，2019 年）。因此，基于道路的物理互联网 (RBPI) 具有很大的潜力，它将对运输和物流战略以及车辆设计产生影响。在 DI 上，物流策略在协议中实施。为了将这些概念转移到 RBPI，已经分析了 DI 的相关协议并将其转移到物理对象世界。但是，并非所有功能都可以一对一地转移，例如如果发生损坏或丢失，DI 中的数据包可由集线器简单地重新生成。为了应对挑战，我们根据设计科学原理 (vom Brocke, 2007) 设计了一个具有适当转换定制的框架工件。由此得出了对未来车辆的要求。本文为 RBPI 的实施做出了贡献，以使公路车辆适应未来的运输和物流世界。
