XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemunseen
卡塔尔大学体育与活动中心重新定义......
“设计风景如画的天花板面板，为每个活动带来一丝魔力，是一项重要的技术成就，”Mohanad 解释道，“因为我们一方面必须遵守 FIBA 高度指南，另一方面还要编织出‘看不见的咒语’。”据他介绍，Techno Q 因此定制开发了一种 4 层解决方案，第一层是穿孔弹力织物，然后是 200 LUX 的大尺寸 RGBW 规格条形灯，以在整个场地均匀地营造出营造氛围的灯光扩散，第三层是吸音层，第四层是用于加固面板的铝板。
非国内 BER 评估师培训课程（临时）
学员必须至少达到 70% 才能通过。培训机构必须设计一项实践作业，要求学员展示他们使用 iSBEM 软件计算之前未见过的建筑物的能源使用量和二氧化碳排放量的能力。作业必须具有足够的深度和广度，要求学员应用 NEAP 方法的最重要方面。学员需要完成新建筑物的 BER 评估，根据计划和规格并改变规格以证明符合现行建筑法规第 L 部分。学员必须生成第 L 部分合规报告。新建筑物必须包含以下内容：
使用基于多站点数据训练的渐进式细节层次网络对抗脑部 MRI 分割中的扫描仪效应
许多人脑的临床和研究都需要精确的 MRI 结构分割。虽然传统的基于图谱的方法可以应用于来自任何采集部位的体积，但最近的深度学习算法只有在对训练中使用的相同部位的数据（即内部数据）进行测试时才能确保高精度。外部数据（即来自看不见的部位的看不见的体积）的性能下降是由于部位间强度分布的变化，以及不同 MRI 扫描仪模型和采集参数导致的独特伪影。为了减轻这种部位依赖性（通常称为扫描仪效应），我们提出了 LOD-Brain，这是一个具有渐进细节层次（LOD）的 3D 卷积神经网络，能够分割来自任何部位的大脑数据。较粗的网络级别负责学习有助于识别大脑结构及其位置的稳健解剖先验，而较细的网络级别则细化模型以处理特定部位的强度分布和解剖变化。我们通过在前所未有的丰富数据集上训练模型来确保跨站点的稳健性，该数据集汇集了来自开放存储库的数据：来自大约 160 个采集站点的近 27,000 个 T1w 卷，规模为 1.5 - 3T，来自 8 至 90 岁的人群。大量测试表明，LOD-Brain 产生了最先进的结果，内部和外部站点之间的性能没有显著差异，并且对具有挑战性的解剖变异具有稳健性。它的可移植性为跨不同医疗机构、患者群体和成像技术制造商的大规模应用铺平了道路。代码、模型和演示可在项目网站上找到。
GlioMod：利用深度编码器-解码器网络进行时空感知的多形性胶质母细胞瘤肿瘤生长建模
多形性胶质母细胞瘤是一种侵袭性脑肿瘤，由于其侵袭性生长动力学，其存活率是所有人类癌症中最低的。这些动力学导致复发性肿瘤袋隐藏在医学影像之外，而标准的放射治疗和手术边缘无法覆盖这些肿瘤袋。通过偏微分方程 (PDE) 对肿瘤生长进行数学建模是众所周知的；然而，由于运行时间长、患者间解剖差异大以及忽略患者当前肿瘤的初始条件，它仍未在临床实践中采用。本研究提出了一种多形性胶质母细胞瘤肿瘤演化模型 GlioMod，旨在学习肿瘤浓度和大脑几何形状的时空特征，以制定个性化治疗计划。使用基于 PDE 的建模，从真实患者解剖结构生成 6,000 个合成肿瘤的数据集。我们的模型采用图像到图像回归，使用一种新颖的编码器-解码器架构来预测未来状态下的肿瘤浓度。 GlioMod 的测试是模拟肿瘤生长和重建患者解剖结构，在 900 对未见脑几何结构上与 PDE 求解的未来肿瘤浓度相对应。我们证明，通过神经建模实现的时空背景可以产生针对患者个性化的肿瘤演化预测，并且仍然可以推广到未见解剖结构。其性能在三个方面衡量：(1) 回归误差率、(2) 定量和定性组织一致性，以及 (3) 与最先进的数值求解器相比的运行时间。结果表明，GlioMod 可以高精度地预测肿瘤生长，速度提高了 2 个数量级，因此适合临床使用。GlioMod 是一个开源软件包，其中包括我们研究中从患者生成的合成肿瘤数据。
使用基于深度学习的图正则化矩阵分解从头预测细胞药物敏感性
人工智能 (AI) 在精准肿瘤学中的应用通常涉及根据之前的训练细胞样本对这些药物的反应来预测患者的癌细胞（之前 AI 模型未见过）是否会对一组现有的抗癌药物中的任何一种产生反应。为了扩大抗癌药物的范围，AI 还被用于重新利用尚未在抗癌环境中测试过的药物，即从头预测新药对以前未见过的癌细胞的抗癌作用。在这里，我们报告了一个在统一的 AI 框架中解决上述两个任务的计算模型。我们的模型称为基于深度学习的图正则化矩阵分解 (DeepGRMF)，它集成了神经网络、图模型和矩阵分解技术，利用来自药物化学结构、它们对细胞信号系统的影响和癌细胞细胞状态的各种信息来预测细胞对药物的反应。 DeepGRMF 学习药物的嵌入，以便具有相似结构和作用机制 (MOA) 的药物在嵌入空间中紧密相关。同样，DeepGRMF 还学习细胞的表示嵌入，使得具有相似细胞状态和药物反应的细胞紧密相关。在癌症药物敏感性基因组学 (GDSC) 和癌细胞系百科全书 (CCLE) 数据集上对 DeepGRMF 和竞争模型的评估显示了其在预测性能方面的优势。最后，我们表明该模型能够预测化疗方案对癌症基因组图谱 (TCGA) 数据集中肺癌患者患者结果的有效性。⇤
临时审查员报告5月和2024年8月考试会议
2024年5月和8月的考试课程本文档的目的是对2024年5月的战略案例研究（SCS）提供一些反馈。它还旨在为准备在2024年8月重新参加此考试的候选人提供一些有用的建议，该建议将基于同一预见。应该牢记的是，2024年5月引入的看不见的信息将与2024年8月有关。完整的外观后材料（适用于2024年5月和2024年8月和2024年2月），包括完整的检查员报告以及模型答案，变体和标记方案，将在2024年8月的考试结果发布后2周发布。
从自闭症成像生物标志物挑战中获得的见解
摘要 MRI 已被广泛用于识别自闭症谱系障碍 (ASD) 的解剖和功能差异。然而，许多这些发现已被证明难以复制，因为研究依赖于小规模的队列，并且建立在许多复杂、未公开的分析选择之上。我们进行了一项国际挑战，以根据 MRI 数据预测 ASD 诊断，我们提供了来自 2,000 多人的预处理解剖和功能 MRI 数据。对预测的评估是严格盲测的。146 名挑战者提交了预测算法，这些算法在挑战结束时使用未见数据和额外的采集站点进行了评估。对于最佳算法，我们研究了 MRI 模式、大脑区域和样本量的重要性。我们发现证据表明 MRI 可以预测 ASD 诊断：10 个最佳算法可靠地预测了诊断，AUC~0.80 - 远远优于目前使用 20 倍大队列中的基因分型数据可以获得的结果。我们观察到功能性 MRI 对预测比解剖性 MRI 更重要，并且增加样本量可以稳步提高预测准确性，从而为改进生物标志物提供了一种有效的策略。我们还观察到，尽管有强烈的动机将其推广到看不见的数据，但给定数据集上的模型开发面临着过度拟合的风险：在现有数据的交叉验证中表现良好，但不能推广。最后，我们能够在挑战结束后添加的外部样本 (EU-AIMS) 上预测 ASD 诊断，尽管预测准确性较低 (AUC=0.72)。这表明，尽管基于大型多站点队列，但我们的挑战仍然产生了在数据集变化面前脆弱的生物标志物。
反恐防御评论 - E-DATR
本期以文章《基于远程医疗的微流体生物风险检测方法》开篇。这篇文章由土耳其 HAVELSAN 的 CBRN 产品管理 Atakan Konukbay 博士和棉花堡大学生物医学工程系教授 Ahmet Koluman 共同撰写。这篇文章强调了生物风险在世界范围内的重要性，尤其是网络生物犯罪和生物恐怖主义的风险，它们利用无法检测的生物制剂威胁公众健康和安全。在这方面，作者提出了一种称为远程医疗的临床治疗方法，结合微流体技术来检测看不见的生物恐怖主义威胁。这一科学建议扩大了反恐范围，并为该领域的进一步研究做出了重大贡献。
Visalaw.Ai 推出 GEN 1.0
● 独特内容：GEN 1.0 提供对大量重要美国移民法、出版物、文章和资源的即时访问，为律师提供最相关和最新的信息。此外，GEN 1.0 还由未公开的精选 AILA 资源提供支持。● 由 OpenAI 的 GPT-4 提供支持：作为初始产品，GEN 1.0 利用 GPT-4 的先进功能，根据律师事务所的独特需求量身定制，为 AI 驱动的法律研究的持续改进奠定了基础。● 对隐私和安全的承诺：GEN 1.0 中的无保留 API 功能可确保完全的隐私，并承诺 OpenAI 不会看到和使用用户数据进行培训。