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。
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但是,什么是机器学习?当然,这是一个流行语,在过去的几年中,它在广受欢迎。文献中有无数的定义,最有良好的定义是来自人工智能先驱阿瑟·塞缪尔(Arthur L. Samuel),后者将ML定义为“使计算机的学习领域,使计算机能够学习而无需明确编程。” 2我们更喜欢一个不太模糊的定义,其中ML是自动化计算机算法与有力的统计方法的组合,可以在丰富的数据集中学习(发现)HID-DEN模式。从这个意义上讲,统计学习理论为ML的统计基础提供了统计基础。因此,本文是关于统计学习的发展,而不是ML,因为我们将重点关注统计模型。ML方法可以分为三个主要群体:受监督,无监督和强化学习。本调查是关于监督学习的,该任务是学习将输入(解释变量)映射到输出(因变量)的函数,该函数基于组织为输入输出对的数据。回归模型属于此类。另一方面,无监督的学习是一类ML方法,它在没有预先存在的标签的数据集中发现未发现的模式,例如群集分析或数据压缩算法。最后,在强化学习中,代理商学会在环境中执行某些行动,从而使其获得最大的奖励。它通过探索和剥削知识来做到这一点,它通过重复提高奖励的重复试验而学习。这是几个人工智能游戏玩家(例如Alfago)以及顺序治疗(例如强盗问题)的核心。
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帕金森氏病(PD)是一种神经退行性疾病,其特征在于黑质nigra pars compacta(SNC)中多巴胺能神经元的逐渐丧失和刘易身体的出现,主要由α-溶核蛋白蛋白的无溶量积累组成。帕金森氏病(PD)是全球老年人中第二常见的神经系统疾病,影响了全球人口的大约0.3%,60岁以上的个体患者患病率为1-3%(Tysnes and Storstein,2017年)。在巴西,一项研究表明,老年人的患病率为3.3%,这显着促进了该年龄段的发病率和死亡率(Bovolenta andFelício,2016年)。预测表明,到2040年,PD将影响1700万人,主要是男性,种族或族裔群体之间没有显着差异,而衰老是最重要的危险因素(Dorsey等,2018)。
1- 简介 金融和贸易制裁是全球经济中最常见的限制类型。制裁也是一国强加要求并确保其利益的经济和政治工具(Bazooabandi,2015;Bert,1997;Cheraghali,2013;Denant-Boemont,Masclet & Noussair,2007;Lam,1990;Neuenkirch & Neumeier,2015;Tian & Whalley,2010;Trofimova,2015;Van Furstenberg,1991)。尽管已经实施了一系列制裁,但过去几年金融制裁的增幅是前所未有的。金融制裁加上对石油的依赖性经济结构导致制裁国瞄准经济动脉,使伊朗经济面临压力。自 2006 年以来,对伊朗经济的制裁不断加强,联合国安理会已就伊朗核计划发布了四项针对伊朗的决议。联合国对伊朗的制裁包括冻结涉嫌参与或支持伊朗核计划或弹道导弹生产的公司和个人的资产。这些决议扩大了对伊朗的制裁,尤其是增加了金融制裁,迫使公司和机构遵守对伊朗的制裁(Vesali & Torabi,2010)。
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