XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsof
图像和视频柔和对比度自我监督学习的相似性估计
抽象的对比表示学习已被证明是图像和视频的有效自我监督的学习方法。最成功的方法是基于噪声对比估计（NCE），并将实例的不同视图用作阳性，应与其他称为否定的实例形成对比，被称为噪声。但是，数据集中的几个实例是从相同的分布中汲取的，并共享基本的语义信息。良好的数据表示应包含实例之间的关系，语义相似性和差异性，即通过将所有负面因素视为噪声来损害对比学习。为了避免此问题，我们提出了一种新的对比度学习的表述，使用称为“相似性对比估计（SCE）”的实例之间的语义相似性。我们的训练目标是一个软的对比目标，它使阳性更接近，并估计根据其学到的相似性推动或提取负面实例的连续分布。我们在图像和视频表示学习方面均通过经验验证我们的方法。我们表明，SCE在ImageNet线性评估方案上的最低时期时代的较少时代的时期与最低的时期进行了竞争性，并且它概括为几个下游图像任务。我们还表明，SCE达到了预处理视频表示的最新结果，并且学习的表示形式可以推广到下游任务。源代码可用：https：//github.com/juliendenize/eztorch。
从硬件/软件架构和相关环境的角度评估和模拟数据中心的能源影响
首先，我要衷心感谢我的论文导师 Jean-Marc MENAUD 教授，感谢他对整个研究过程和相关研究的持续支持。他教会了我什么是科学研究，并为我提供了很多与相应学术领域的教授、博士生和博士后交流的机会。我还要对论文的联合指导老师 Orange Labs 的 David NÖRTERSHÄUSER 博士和 Stéphane LE MASSON 博士表示深深的谢意，感谢他们在研究工作期间提供的专业知识、热情的鼓励、激励和有用的建议。我很感激他们给了我以博士生身份加入 GDM/ICE 团队的机会。如果没有 Orange Labs 和 IMT Atlantique 大学的资金支持，这项研究就不可能实现。我要向 Orange Labs ICE 团队的所有成员表示衷心的感谢，特别是：Dominique BODÉRÉ、Bertrand LE LAMER、Alain RINGNET、Olivier FOUCAULT、Jacky GAUTIER 和 Pascal BODIOU。作为一名外国学生，他们帮助我融入法国的工作和生活。我尤其要感谢 M. Philippe LEVASSEUR，感谢他的善意以及对我实验工作的宝贵技术支持。此外，我不会忘记与我交流的朋友们：Kanza SALALIQI、Simon RICORDEAU、Chafika YAHIA CHERIF、Antoine DONALIES、Paul Arnaud 等。与另一个部门的同事的交流也让我深受启发：Roland PICARD、Benoit HERARD 和 Joel PENHOAT。我还要衷心感谢 IMT Atlantique 的博士后研究员 Jonathan PASTOR 先生。我非常感谢他对集群实验的技术指导、有用的建议和支持，我真的很享受我们一起工作的日子。此外，我还要感谢 Anne-Cécile ORGERIE 博士和 Patricia STOLF 博士，他们是我论文的 CSI 成员。我还要感谢我的评审团成员：Romain ROUVOY 教授、Noël DE PALMA 教授和 Hamid GUALOUS 教授。最后但并非最不重要的是，我要感谢我的父母和同伴 Yiru，他们在整个研究期间都给予我爱和精神上的支持。
Microsoft Word-皮肤生物学的再生医学和干细胞研究高级中心Advt
最低资格：B.Sc.生命科学与健康科学（动物学，植物学，生物技术，微生物学，生物化学，纳米技术，生物信息学，BAMS，BVSC，BHMS）理想资格：M.Sc.生命科学与健康科学（动物学，植物学，生物技术，微生物学，生物化学，生物信息学，纳米技术
人工智能助力您的 Microsoft Dynamics 365 供应链解决方案
增强供应商沟通：与电子邮件和 Microsoft Teams 集成，以便与供应商进行有效沟通。使用生成式 AI 生成草稿消息
暴露于纳米塑料和纳米材料的单一材料和组合会影响南极柔软的蛤lam elliptica
Rodolfo Rondon，Celine Cosseau，Elisa Bergami，CésarACárdenas，CarolinaPérez-Toledo等。暴露于纳米塑料和纳米材料的单一材料和组合会影响南极柔软的蛤cllam后来的Nynula椭圆形的g相关微生物组。海洋环境研究，2024，198，pp.106539。10.1016/j.marenvres.2024.106539。hal-04615321
晚期软组织肉瘤的分子分析
背景：软组织肉瘤 (STS) 是一组异质性罕见肿瘤，包括 70 多种不同的组织学亚型。高通量分子分析（下一代测序外显子组 [NGS]）是识别驱动突变的独特机会，这些突变可以将通常的“一刀切”治疗模式转变为以患者为主导的治疗策略。MULTISARC 试验的主要目标是评估是否可以在合理的时间内为大部分转移性 STS 参与者进行 NGS，其次是确定 NGS 指导的治疗策略是否可以改善参与者的结果。方法：这是一项随机、多中心、II/III 期试验，其灵感来自伞状和生物标志物驱动试验的设计。该设置计划在法国各地设立多达 17 个研究中心并招募 960 名参与者。参与者年龄至少 18 岁，患有法国肉瘤病理参考网络确认的无法切除的局部晚期和/或转移性 STS，按照 1:1 的分配比例随机分配到实验组“ NGS ”和标准“无 NGS ”之间。如果 (i) NGS 结果可用且可解释，并且 (ii) 在生物病理平台上收到样本后 7 周内向研究者提供包含多学科肿瘤委员会临床建议的外显子组测序报告，则将 NGS 视为可行。可行性率预计超过 70%（零假设：70% vs 备择假设：80%）。在护理方面，随机分配到“无 NGS ”组且治疗失败的参与者将能够根据研究者的要求转换到 NGS 组。讨论：MULTISARC 试验是一项前瞻性研究，旨在提供高级别证据支持在晚期 STS 参与者的常规临床实践中大规模实施 NGS。试验注册：clinicaltrial.gov NCT03784014。
Cisco和Microsoft E3：使它们更好地在一起
为了增加这些挑战，组织还在努力管理不同的产品，以防止个人攻击媒介但无法提供整体保护。因此，为了改善安全姿势，简化管理和增强用户体验，组织正在寻求可信赖的供应商以及平台级的集成和性能。对于许多组织来说，这意味着要利用Cisco®和Microsoft 365进行全面的网络，云，安全性，身份和生产力功能。
MPMRI/TRUS软件融合引导的经透明前列腺活检
抽象背景：为了增强前列腺癌的诊断，多参数磁共振成像（mpMRI）结合了转直肠超声（TRUS）融合引导的活检，已成为一种有希望的技术。这项研究旨在评估其比传统TRUS引导活检的临床益处。方法：在2022年1月至2024年4月之间对83例诊断的患者进行了回顾性分析。患者分为两组：41例进行了mpmri/trus融合引导的活检，而42例进行了传统的TRUS引导活检。两组的基线特征相似，促进了诊断功效和并发症率的直接比较。结果：融合引导组显示出明显更高的临床前列腺癌检测率（21/41 vs. 12/42，p = 0.035）。它还检测到更重要的临床意义病例（20/41 vs. 11/42，p = 0.033）。值得注意的是，融合组的并发症较少，包括没有hematochezia（p = 0.003）或感染的实例（P = 0.012），术后疼痛水平较低（视觉模拟量表得分1.8±0.78 vs. 2.33±1.07，P = 0.012）。结论：在融合引导活检中将mpMRI与TRU的整合提高了检测临床上明显的前列腺癌，减少程序并发症并最大程度地减少患者不适的准确性。这种方法代表了前列腺癌管理的重大进步，从而提高了诊断结果和患者的安全性。
Microsoft 透明度报告（法规 (eu) 2021/1232）
数据保留因数据类型而异，但在每种情况下，保留期都限于适合数据类型和处理目的的时间。保留期结束时，数据将被删除。数据最小化和保护工作包括去识别或假名化技术（例如，屏蔽、散列、差异隐私）。在设计新的系统功能或流程时，会进行隐私审查，以识别、评估和减轻收集、处理、存储和共享个人数据的潜在隐私风险。