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时间表：2024/25 冬季学期第一学期“人工智能”学士学位
08:30 交替阻塞：08:30 交替阻塞：08:30 同时：必修课程 KV 人工智能 UE LSTM 和循环 VL 最优和自适应 09:00 社会神经网络 I 365.264 信号处理系统。非必修 HS 6 UE 深度学习和 HS 5 / Track 2 382.017 231.449 神经网络 I 365.261 VL 模型检查 建议访问 VL 控制系统 10:00 10:00 HS 6 / Track 3 338.044 10:00 HS 6 / Track 1 课程 361.060 10:15 交替阻止： 10:15 VL 规划和推理 10:15 VL 生产自动化 10:15 VL 深度学习和 UE 控制系统 UE LSTM 和 AI 系统中的循环 神经网络 I 入学课程 HS 6 / Track 1 神经网络 365.203 HS 6 / Track 3 HS 6 / Track 1 HS 7 11:00 361.006 UE 深度学习和 338.040 510.204 365.105 神经网络 I 365.201 现场出席 + 维也纳和布雷根茨直播 + Zoom 11:45 11:45 11:45 UE：项目 11:45 11:45
时间表：学士学位“人工智能”，第一学期，2022/23 冬季学期
08:30 交替阻塞： 08:30 交替阻塞： 08:30 同时：必修课程 KV 人工智能 UE LSTM 和循环 VL 最优和自适应 09:00 社会神经网络 I 365.264 信号处理系统。非必修 HS 6 UE 深度学习和 HS 5 / Track 2 382.017 510.104 神经网络 I 365.261 VL 模型检查 建议访问 VL 控制系统 10:00 10:00 HS 6 / Track 3 338.044 10:00 HS 6 / Track 1 课程 361.060 10:15 交替阻塞： 10:15 VL 规划和推理 10:15 VL 生产自动化 10:15 VL 深度学习和 UE 控制系统 UE LSTM 和 AI 系统中的递归 神经网络 I 入学课程 HS 6 / Track 1 神经网络 365.203 HS 6 / Track 3 HS 6 / Track 1 HS 7 11:00 361.006 UE 深度学习和338.040 510.204 365.105 神经网络 I 365.201 现场出席 + 维也纳和布雷根茨现场直播 + Zoom 11:45 11:45 11:45 UE：项目 11:45 11:45
肠道胆管癌中肠道菌群和代谢产物的特征及其对切除病变的预后价值
这项研究旨在研究肝外胆管癌（ECCA）患者的肠道菌群组成，粪便代谢产物和术后预后之间的关系。包括53例可切除的ECCA患者和21名健康志愿者作为对照组。16S rRNA基因测序和代谢组学分析揭示了肠道微生物群落结构的显着差异，并且改变了ECCA患者与健康对照组之间的粪便代谢物。单变量和多变量COX回归分析表明，术前胆红素，间接胆红素和特定代谢物等因素与ECCA后手术后患者的总体存活密切相关。构造的nom图模型进一步证明了这些因素的预测值，达到了0.718的C索引，校准曲线证实了其强大的预测性能。总而言之，肠道菌群组成和粪便代谢产物在ECCA患者的手术预后中起着至关重要的作用，为临床预后评估提供了新的见解。
nivolumab – relatlimab用于12年及以上的人的未经治疗的不可切除或转移性黑色素瘤
3.2公司提议Nivolumab – Relatlimab是Nivolumab Plus ipilimumab不合适或可接受的选择。也就是说，对于通常会提供pembrolizumab或Nivolumab单一疗法的人。临床专家一致认为，Nivolumab Plus ipilimumab组合治疗不适合的人是将提供Nivolumab – Relatlimab的主要人群。这是因为它比Nivolumab加上ipilimumab更好。他们还同意符合Nivolumab Plus ipilimumab的一小部分人（不想要ipilimumab的毒性）可能会选择Nivolumab – Relatlimab。他们强调，患者的选择是未经治疗的不可切除或转移性黑色素瘤的治疗途径的重要因素。患者组织的提交说，如果
用吉西他滨和顺铂用于治疗不可切除或晚期胆道癌
3.1胆道癌包括胆管癌（胆管癌），胆囊癌和截肢癌（远端肝外胆管癌）。委员会指出，由胰腺或小肠引起的末端癌不在评估范围内。患者专家描述了胆道癌的理解如何，因为它影响了少数人和症状通常被误诊在其他情况下。这意味着大多数胆道癌病例通常是在癌症通常无法手术的后期诊断出来的。一位患者专家描述了被诊断出患有晚期胆管癌的诊断是如何对他们及其家人产生重大情感影响的潜在前景。他们解释说，虽然胆道癌在老年人中更为常见，但它也可能影响年轻人，因为他们在44岁时被诊断出来。患者专家描述了他们如何进行手术以去除部分肝脏，然后进行6个月的辅助化疗，这有时使他们感到非常不适。他们解释说，手术后癌症反复出现的风险很高，这对他们和他们的家人来说仍然是一个持续的担忧。患者专家强调，很少有一线治疗选择可用于不可切除或晚期胆道癌，而化学疗法（吉西他滨加顺铂）在有资格接受治疗的人中已经是十多年的护理标准。它理解，通常不需要分子测试来开始一线治疗，因此可以给所有合格的人提供Durvalumab。患者和临床专家解释说，当前化学疗法的预后和生活质量很差，迫切需要更多的治疗选择。委员会指出，Durvalumab（加上吉西他滨和顺铂）是第一个获得许可作为无法切除或晚期胆道癌的一线治疗的免疫疗法。委员会了解胆道的实质性心理，社会和身体影响
稳定扩散启用水下深度估计
单眼深度估计在近年来，由于深度学习的进步，近年来在陆地图像上取得了重大进展。，但主要是由于数据稀缺性而导致的水下场景不足。鉴于水中的光衰减和背面的固有挑战，获得清晰的水下图像或精确的深度非常困难且昂贵。为了减轻此问题，基于学习的方法通常依赖于综合数据或转向自欺欺人或无监督的举止。尽管如此，它们的性能通常受到域间隙和宽松的约束而阻碍。在本文中，我们提出了一种新的管道，用于使用准确陆地深度生成感性的水下图像。这种方法有助于对水下深度估计的模型进行超级培训，从而有效地降低了限制和水下环境之间的性能差异。与以前的合成数据集相反，这些数据集仅将样式转移应用于没有场景内容的情况下的Terres试验图像，我们的方法通过通过创新的STA-
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
自动移动机器人的稳定跟踪控制方法
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势（x，y ,, 8）'和参考速度（v，ar）'。本文的主要目的是提出一个控制规则，以找到合理的目标线性和旋转速度（v，a）'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒，引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的，因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
可植入电子产品的陶瓷 - 电解质葡萄糖燃料电池
神经刺激是一个快速增长的市场，在2027年的年增长率为8.5％，预计全球市场销量为410亿美元，[1]，全球医疗技术公司以及试图商业化技术的初创企业。[2,3]要在植入医学中推动这场革命，需要新的功率来源，这可以为植入物提供安全，稳定的能量，同时使这些设备的微型化到空前的规模，以最大程度地减少植入物对患者的影响。植入物设备的功率需求通常位于100 nW至1 MW的范围内[4-6]，并且能量和功率密度增加的功率源超出了当前功能，可以使感应，电子刺激或药物输送的新功能非常不可能。迄今为止，可植入的设备由诸如Li – I 2 Pacemaker电池[7,8]等电池提供动力，其电量和重量的能量密度分别为≈1000WH-1和≈270WH kg-1，[9]，或通过无线能量传输，例如RF传输[10,1111]或Ulteras-Asound。[12]由于其性质，电池不能在不牺牲大量的能量存储能力的情况下轻松地微型化，[13]，并且由于使用天线区域通过感应尺度传输的功率，无线能量传递的微型化电位也受到限制。此外，Li – I 2起搏器电池是不可充电的电池，这意味着