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CIS HERALD 1月至2025年2月印刷（最终）
在一个令人愉快的冬季早晨，年级前的学生欢乐地庆祝“橙色日”，穿着鲜艳的橙色阴影。他们在探索前面的橘子时互动了感官，将其连接到音声 /o /。将手指伸到皮肤上，他们使用触感感觉到了它的质地 - 光滑或粗糙 - 热情，他们吸入了柑橘味，决定它是甜还是酸味。展示了精细的运动技能，年轻的学习者小心地剥离了橙子，巧妙地揭示了内部多汁的片段。笑声充满了空气，有些人享受着果汁的感觉，他们的手指从手指上滴下。最后，学生们品尝了切片，通过分享的安静对话时刻创造出一种友善的感觉。这次庆祝活动不仅使他们沉浸在感官经历中，而且还鼓励了朋友之间的分享和社交互动。
MICCAI2024-详细口头和海报会议计划.pdf
使用随机步进对齐的基于扩散的域自适应医学图像分割 演讲者：Wen Ji，香港科技大学，香港特别行政区 CoReEcho：用于 2D+时间超声心动图分析的连续表征学习 演讲者：Fadillah Maani，穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿拉伯联合酋长国 少量切片就足够：具有主动交叉注释的多方面一致性学习用于几乎无监督的 3D 医学图像分割 演讲者：Zhe Xu 和 Xinyao Wu，香港中文大学，香港特别行政区 使用神经隐式 k 空间表示进行运动分辨腹部 MRI 的自监督 k 空间正则化 演讲者：Veronika Spieker，亥姆霍兹慕尼黑/慕尼黑工业大学，德国 用于高分辨率医学图像增强的临床导向轻量级网络 演讲者：Osmar R. Zaiane，阿尔伯塔大学阿尔伯塔机器智能研究所，加拿大
加速量子后的RISC-V
摘要 - 在这项工作中，我们提出了超大等级密钥封装（Sike）机制的快速且富有效率的软件硬件实现。我们的软件硬件设计既可以实现软件的灵活性，又可以实现强烈计算硬件计算的有效性能。尤其是，我们的实施利用了以Xilinx FPGA为目标的新的且高度优化的硬件模块，用于添加，乘法和硬件软件控制。与一个小的RISC-V处理器结合，我们可以支持所有四个Sike参数集。在Virtex-7 FPGA上，此实现占3,492片，78个DSP和29 BRAMS，以对Sikep434，Sikep503，Sikep610，Sikep610和Sikep751在14.5、19.2、29.8、29.8和42.7 ms上进行封装和分解。尽管支持了所有四个参数集，但该设计具有文献中所有同级加速器的最佳区域时间产品。
具有颜色和图案控制的抗合性全息液晶凝胶
液晶（LC）全息光栅用于多种光学应用，包括安全性，密码学，数据固定，光学过滤器和显示器。1–3通过两种相干激光束的干扰，将全息光栅放入LC，单体和引发剂的混合物中，这些激光束在单体和液晶的混合物中形成了空间调节的折射率变化。文献中已经报道了两种类型的全息图案液晶光栅：传播和反射光栅。在传输光栅中，两个相干激光束在同一样品区域上通过样品传输。对于反射光栅，将两个梁暴露于相反的样品平面，从而形成平行于样品表面的层结构。据报道，分层的液晶光栅是policryps（聚合物液晶聚合物切片）4-7或全息图
人类学和解剖形态特征...
磁共振成像（MRI）是提供医学中使用的成像的新方法之一。在其物理和技术基础上，它与至今使用的其他方法截然不同。它基于磁场和射频冲动的联合使用。MRI及其修改允许在体内收集有关解剖系统和器官的有价值数据。在解剖学中使用MRI的方式是：a）对MRI检查的尸体扫描的解剖学解释，以制备尸体切片，并由MRI检查； b）使用MRI扫描作为解剖信息的来源，因此在确定诊断时，临床医生应将病理对象的图像与正常对象进行比较。因此，现代人类解剖结构的目标之一是通过MRI确定各种器官在体内的定量和定性特征，以形成一种表征正常活体器官的特征系统。
体验式网络智能中的人工智能技术可提高自主操作能力
ISG ENI 专注于定义功能和架构，以提高通信网络的自主运行能力，从而提升整体运营商体验。ENI 中的人工智能 (AI) 技术可用于构成基础设施的各个领域（例如，校园、无线电、固定接入、骨干、核心、数据中心）的整个生命周期，以及提供给最终用户的服务（例如，VPN、物联网、移动、定制的应用程序特定功能片段和固定接入）的生命周期。ENI 架构包含两个主要功能，(1) 策略定义和管理，以及 (2) 认知管理。前者使任何用户都能以标准形式向 ENI 系统输入策略和请求，ENI 可以以标准格式处理和响应这些策略和请求。后者提供增强且可解释的学习和决策，并使用这些策略以安全和可扩展的方式提供预期的最终用户体验。
dell EMC Unity：快速技术概述
快速VP是一项软件功能，可监视系统中的每个池，并为每个池中的数据做出分层选择。在池上创建的每个存储资源还具有设置，可以影响VP层的数据速度。此设置称为分层策略。在Unisphere，CLI或REST API中创建时，您可以为在池上创建的存储资源指定层次策略。此层级策略确定了最初将资源数据放入哪个层，以及如何将资源的256 MB数据片重新定位在池中。快速副总裁以可自定义的时间表运行，也可以随时手动启动。数据的分层基于每小时收集在池上的统计信息。这将在本文的快速VP算法部分中进一步讨论。
分析，2D和1D联合反转来自Buranga地热前景的磁铁和瞬态电磁数据，乌干达
电阻率数据来自位于近距离电磁（TEM）位点（88个站点）和磁电纤维（MT）位点（165个站点）的电阻率数据，在一维关节反转中使用，以纠正主要由近乎表面的不均匀性引起的静态移位。从旋转不变的决定因素和平均值以及旋转变体的XY和YX表观电阻率和相位作为深度切片和横截面显示的旋转变体的结果以及旋转变体的结果。在MT数据的2D反转中，使用了横向电气（TE）和横向磁性（TM）模式的一维关节反转的静态移位因子。通过使用100Ωm和30Ωm均质的半空间初始模型来探索2D模型的收敛性和鲁棒性，该模型产生了相似的结果，并以1.0-1.9在1.0-1.9之间的横截面表示。
基于激光雷达的机器人检查电源线的对象识别
摘要：本文使用在自主机器人中实现的光检测和范围传感器提出了一种新技术，用于对高压传输线（LARA）的多模式预测检查。该方法通过使用人工智能技术提供垂直感知并分类传输线组件，从而增强了机器人的功能。基于激光雷达的系统着重分析对象的二维（2D）切片，减少数据量并提高计算效率。对象分类是通过计算2D切片中的绝对差异来创建唯一签名来实现的。当在真实机器人上使用Raspberry Pi上的K-Nearest邻居网络进行实验评估时，该系统在线性运动实验中准确检测到的对象，例如减震器，信号和绝缘体。结果表明，这种方法显着提高了Lara识别电力线组件，达到高分类精度并具有先进自主检查应用的潜力。