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利用铁铁作用以进行精确肿瘤学
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与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
Eli Lilly Reports Record Q4 2024收入为$ 13.53B，由Mounjaro，Zepbough和Oncology Growth
ilumira代表了核医学的重大突破。作为放射性疗法的关键创新，这种同位素为患者提供了更精确和有效的治疗选择，尤其是对于难以治疗的肿瘤。通过满足对晚期癌症疗法的需求不断增长，Primo的目的是提供从早期诊断到晚期治疗的全面解决方案，从而进一步增强了整个亚太地区的医疗保健结果。
神经内分泌肿瘤中精确医学的分子分析和目标可行性：现实世界数据
结果：在156名合格患者中有114例获得了MPS，其中包括12％的Net-G1、42％Net-G2、13％的Net-G3和35％的神经内分泌癌（NEC）。主要部位为肺/胸腺（40％），胰腺（19％），胃肠道（16％），头颈部（10％），未知（10％）和其他患者的同步转移（10％）。最常见的MA是：Men1（25％），PTEN（13％），TP53（11％）和TSC2（9％），NEC中的Neuroenocrine肿瘤（NET）和TP53（50％）和RB1（18％）在NEC中。这些MA分子靶标（ESCAT）分类的临床可行性的ESMO量表为：I（5％），III（20％），IV（23％），X（27％）；在48％的患者中确定了假定的可操作MA。中位TMB为5.7 mut/ mb，3 TMB> 10和1 MSI净。在26％的患者中发现没有MA。对19例患者（4 NEC，15净）进行了分子匹配的治疗：免疫疗法（n = 3），Tipifarnib（n = 1），Notchi（n = 1），EGFRI（N = 2），HER2I（n = 1）和Everolimus（n = 11）（n = 11）。总体而言，有67％的患者的临床益处定义为GMI超过1.3，疾病控制率为78％。
使用基因组医学说明了Precision Medicine的精致未来
研究人员收集并分析了初级和次要来源，发现在日本，在260家指定的医院提供了多基因小组测试，其中许多是集中在城市地区。在瑞士，多基因面板测试可在大型教学医院进行，尽管小组测试的类型以及该地区的官方语言在医院之间有所不同。这些条件带来了各自的农村通道和潜在语言障碍的问题。
用于高效近传感器数据分析的低功耗跨精度浮点集群
摘要 — 低功耗（1-20 mW）近传感器计算的最新应用需要采用浮点算法来协调高精度结果和宽动态范围。在本文中，我们提出了一种低功耗多核计算集群，该集群利用跨精度计算的细粒度可调原理，以最低的功率预算为近传感器应用提供支持。我们的解决方案基于开源 RISC-V 架构，将并行化和子字矢量化与专用互连设计相结合，能够在内核之间共享浮点单元 (FPU)。在此架构的基础上，我们提供了全面的软件堆栈支持，包括并行低级运行时、编译工具链和高级编程模型，旨在支持端到端应用程序的开发。我们对周期精确的 FPGA 仿真器上的跨精度集群的设计空间进行了详尽的探索，并改变了内核和 FPU 的数量以最大限度地提高性能。正交地，我们进行了垂直探索，以确定在非功能性要求（工作频率、功率和面积）方面最有效的解决方案。我们对一组代表近传感器处理域的基准进行了实验评估，并通过对功耗进行布局布线后分析来补充时序结果。与最先进的技术相比，我们的解决方案在能源效率方面优于竞争对手，在单精度标量上达到 97 Gflop/s/W 的峰值，在半精度矢量上达到 162 Gflop/s/W。最后，一个实际用例证明了我们的方法在满足精度约束方面的有效性。
改良高斯 - 邦纳特重力的动力系统
QCD在大密度下揭示了丰富的相结构，范围从潜在的临界终点和不均匀阶段或护城河制度到具有竞争顺序效应的超导级别。通过功能方法在QCD的阶段图中解决该区域需要大量的定量可靠性来进行定性访问。在目前的工作中，我们通过在低能有效的夸克 - 梅森理论中建立完全自洽的近似方案来系统地将功能性重归其化组方法扩展到低能QCD。在此近似值中，在有效的电位以及所有较高的夸克 - 易夸克 - 中音散射顺序方面都考虑了中间亲和σ模式的所有指向多肢体事件。作为第一个应用，我们计算QCD的相结构，包括其低温，大化学势部分。还讨论了近似和系统扩展的定量可靠性。
优化基于转录组的合成致死性预测以改善早期乳腺癌的精度肿瘤学：BC-SELECT
Optimizing transcriptome-based synthetic lethality predictions to improve precision oncology in early-stage breast cancer: BC-SELECT Yewon Kim 1 , Matthew Nagy 2 , Rebecca Pollard 1 , *Padma Sheila Rajagopal 1,3 1 Cancer and Data Science Laboratory, Center for Cancer Research, National Cancer Institute, Bethesda, MD 2 Boston Children's Hospital, Boston, MD 3 Women's恶性分支，癌症研究中心，国家癌症研究所，贝塞斯达，医学博士摘要单词计数：246个单词单词计数：3,649个单词参考文献：75参考图 /表计数：图：4表：2表：2补充图：2补充表：2补充表：3个补充表：3个通信作者：PADMA SHEILA RAJAGOPAL，MD MSC MSSC MSSC PORDICAIN 4B PRODENATIAN：10贝塞斯达，医学博士20892电子邮件：sheila.rajagopal@nih.gov电话：240-858-3169跑步标题：BC-SELECT：早期乳腺癌的治疗反应预测
朝着（长）covid
目录第1章。一般介绍和论文概述7急性共同199章。伊马替尼的药代动力学和药效学最佳21药物从癌症中重新利用到covid-19更多氧气（P4O2）的精确医学 - 研究的设计和53个长covid-19扩展期的首先结果。从前旋转到杂化后的药物治疗：长期相互兴趣症状的纵向89趋势和预测指标。长期共同的OMICS景观 - 一项全面的115系统审查，以推动生物标志物，目标和药物发现第6章。长期共同患者的全血记录组显示153次与肺功能和免疫反应的关联。迈向精确医学：炎症性鼻上皮177转录组第8章。鼻上皮中的障碍功能障碍在长期共同的第9章中导致持续性213炎症。摘要245第10章一般讨论：PHD论文对长期251 COVID和其他病毒后条件的研究含义。nederlandse samenvatting 277附录283 vitae Phd Phd投资组合列表出版物撰写作者dankwoord/deskledgments
用于极边缘 DNN 推理的混合精度 RISC-V 处理器
摘要 — 低位宽量化神经网络 (QNN) 通过减少内存占用，支持在受限设备（如微控制器 (MCU)）上部署复杂的机器学习模型。细粒度非对称量化（即，在张量基础上为权重和激活分配不同的位宽）是一种特别有趣的方案，可以在严格的内存约束下最大限度地提高准确性 [1]。然而，SoA 微处理器缺乏对子字节指令集架构 (ISA) 的支持，这使得很难在嵌入式 MCU 中充分利用这种极端量化范式。对子字节和非对称 QNN 的支持需要许多精度格式和大量的操作码空间。在这项工作中，我们使用基于状态的 SIMD 指令来解决这个问题：不是显式编码精度，而是在核心状态寄存器中动态设置每个操作数的精度。我们提出了一种基于开源 RI5CY 核心的新型 RISC-V ISA 核心 MPIC（混合精度推理核心）。我们的方法能够完全支持混合精度 QNN 推理，具有 292 种不同的操作数组合，精度为 16 位、8 位、4 位和 2 位，而无需添加任何额外的操作码或增加解码阶段的复杂性。我们的结果表明，与 RI5CY 上的基于软件的混合精度相比，MPIC 将性能和能效提高了 1.1-4.9 倍；与市售的 Cortex-M4 和 M7 微控制器相比，它的性能提高了 3.6-11.7 倍，效率提高了 41-155 倍。索引术语 —PULP 平台、嵌入式系统、深度神经网络、混合精度、微控制器