XiaoMi-AI文件搜索系统
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Destine Digital Twins和Digital Twin Engine
在EUROHPC上操作复杂的地球系统和影响部门的工作流程，并提供软件解决方案和服务，用于访问，处理和与数字双胞胎及其数据
一种快速且可扩展的神经形态计算模拟器
在许多神经形态工作流程中，模拟器在重要任务中发挥着至关重要的作用，例如训练脉冲神经网络、运行神经科学模拟以及设计、实施和测试神经形态算法。当前可用的模拟器适用于神经科学工作流程（例如 NEST 和 Brian2）或深度学习工作流程（例如 BindsNET）。问题是，基于神经科学的模拟器速度慢且可扩展性不强，而基于深度学习的模拟器不支持神经形态工作负载的某些典型功能（例如突触延迟）。在本文中，我们解决了文献中的这一空白，并提出了 SuperNeuro，这是一种快速且可扩展的神经形态计算模拟器，能够进行同质和异构模拟以及 GPU 加速。我们还提供了初步结果，将 SuperNeuro 与广泛使用的神经形态模拟器（如 NEST、Brian2 和 BindsNET）在计算时间方面进行了比较。我们证明，对于小型稀疏网络，SuperNeuro 比其他一些模拟器快约 10 × –300 倍。对于大型稀疏网络和大型密集网络，SuperNeuro 比其他模拟器分别快约 2.2 × –3.4 倍。
新冠疫苗推广：有效且公平的运营
• 社区意识 • 注册和安排 • IT 系统 • 站点 ID 和设置 • 人员配备 • 存储和处理 • 管理剂量要求的工作流程 • 报告和分析 • 等等...
生成的AI和法院的未来
IBM将生成a i定义为“可以根据培训的数据生成高质量文本，图像和其他内容的深度学习模型”。 1 Gartner, a Connecticut-based firm that has long been recognized as an industry leader in technology research and consulting, explains it as “A I techniques that learn a representation of artifacts from data, and use it to generate brand- new unique artifacts that resemble but don't repeat the original data…Generative A I can produce totally novel content (including text, images, video, audio, structures), computer code, synthetic data, workflows and models of physical objects.” 2与大多数技术创新不同，这些创新是通过创新且资金良好的用户的早期采用周期进入主流使用的，而生成的i从战略上发布了作为一项免费服务，即使是最休闲的技术用户也可以访问。这种无处不在，强大且可用的新技术突然出现，使许多人想知道这是值得恐惧或拥抱的东西。
ePRIME 手册 |北约的 ACT
以下部分介绍了 ePRIME 中介绍的北约合作计划的基本工作流程及其在软件中的实施。区分了基于事件的工作流程和基于文档的工作流程。事件及其支持文档（例如事件议程、反馈表等）存储在与文档库中列出的文档不同的部分。这两个文档存储库受不同的审批制度约束。在文档库中，存储了与欧洲大西洋伙伴关系相关的所有 NATO/EAPC/UNCLASSIFIED 官方文件。本章还介绍了在合作计划框架内发生的事件的反馈和审查流程，并概述了当前版本 ePRIME 中的邀请机制。
网络安全世界中的客户服务新面貌
摘要 网络安全领导者尚未充分发展，无法指导采用自动化和人工智能设计的优质客户服务 (QCS) 工作流程的重新设计，这些工作流程通过客户的看法与人相互关联。实现流程重新设计应该是一个团队的努力，由经验丰富的领导和利益相关者通过后续流程指导成功的设计。领导者必须塑造令人信服且直接的需求，以学习和教授员工和聊天框不可或缺的客户服务技能，在与恼怒的客户或困难情况沟通时表现出耐心、自律、灵活性和足智多谋。无论分析、设计、开发和实施困难是网络安全知识、技能和能力的真空，还是预算和资源限制的匮乏，创建全面的 QSC 工作流程和培训都需要时间和目的。这些知识必须主动构建，而不是被动构建。QSC 重新设计体现了从被动行为到主动准备明确定义的意图、活动和目标集合的转变，这些意图、活动和目标描述了组织将如何通过产品和服务进行竞争。本文将使那些专注于成功更新和实施 QCS 行动和工作流程的受访者、指导直接客户服务计划的从业者、企业治理战略家、QCS 和机器学习培训师以及想要了解更多有关网络安全领域的 QCS 的学习者受益。
为癌症研究中的机器学习和人工智能构建工具：最佳实践和案例研究用于计算病理学的 PathML 工具包
成像长期以来一直是癌症研究和临床护理的基石，为了解组织形态和空间细胞间动力学提供了依据。近年来的技术进步使显微镜的规模比以往任何时候都更大，导致常用数据集的大小呈指数级增长 - 这一趋势在未来几年可能会继续加速。生物医学成像中的“大数据”可以沿着两个正交轴来概念化：样本大小和数据维数（图 1）。第一个轴（n）可以通过简单地计算数据集中的病例数来测量。这一维度的扩展主要受到高通量成像技术的进步的推动。一个显著的例子是在病理学领域，数字化工作流程的日益普及导致幻灯片扫描被例行纳入病理学家的工作流程，从而创建了大型全幻灯片图像 (WSI) 数据库。早期采用数字化病理学工作流程的人每年扫描超过 100 万张幻灯片 [1] – 比 TCGA 等当前基准数据集大几个数量级，这表明随着工作流程日益数字化，大型学术三级医院可以预期会定期生成大量数据。与此同时，数据在每张图像中捕获的信息量也在增长，我们将其称为数据维数 (d)。这主要是由空间组学（即蛋白质或 RNA 等分子标记的空间量化）和高度多路复用成像（在 [2] 中进行了综述）的新兴技术推动的。与具有三个通道（红色、绿色和蓝色）的明场图像相比，这些高维图像中的每一个可能具有超过 10,000 个通道，每个通道代表一个特定目标。体积成像通过添加深度维度进一步增加了每个样本中的信息内容，从而能够捕获三维组织形态。因此，即使病例数保持不变，数据集大小也会增长。图像数据的快速增长对癌症研究具有重要意义，尤其是与基因组学和结果等伴随元数据结合使用时。大样本量为发现和量化与临床和生物学相关特征相关的组织学模式提供了足够的能力，最近的研究表明这些方法有潜力改善临床和诊断工作流程 [3-5] 并发现基于图像的生物标志物以重现分子特征 [6, 7]。同样，高维成像数据中捕获的丰富背景信息为以前所未有的分辨率探究肿瘤微环境奠定了基础 [8, 9]。明场显微镜的普遍性使其成为基于图像的生物标志物开发的特别有吸引力的候选者，因为数字工作流程越来越多地部署在更广泛的临床环境中。然而，虽然成像数据集的规模不断扩大带来了新的研究机会和途径，但也带来了重大挑战。也就是说，这些进步只有通过利用计算图像分析方法，特别是深度学习才能实现。深度学习模型灵活而强大，在识别方面表现出显著的成功
为癌症研究构建机器学习和人工智能工具：使用计算病理学 PathML 工具包的最佳实践和案例研究
成像长期以来一直是癌症研究和临床护理的基石，为了解组织形态和空间细胞间动力学提供了依据。近年来的技术进步使显微镜的规模比以往任何时候都更大，导致常用数据集的大小呈指数级增长 - 这一趋势在未来几年可能会继续加速。生物医学成像中的“大数据”可以沿着两个正交轴概念化：样本大小和数据维数（图 1）。第一个轴（n）可以通过简单地计算数据集中的病例数来测量。这一维度的扩展主要受到高通量成像技术的进步的推动。一个显著的例子可以在病理学领域看到，该领域越来越多地采用数字化工作流程，导致幻灯片扫描被例行纳入病理学家的工作流程，从而创建大型全幻灯片图像 (WSI) 数据库。早期采用数字化病理学工作流程的人每年扫描超过 100 万张幻灯片 [1] - 比 TCGA 等当前基准数据集大几个数量级，并且表明随着工作流程日益数字化，大型学术三级医院可以预期定期生成的潜在数据量。与此同时，数据在每张图像中捕获的信息量也在增长，我们将其称为数据维数 (d)。这主要是由空间组学（即蛋白质或 RNA 等分子标记的空间量化）和高度多路复用成像（在 [2] 中进行了评论）的新兴技术推动的。与具有三个通道（红色、绿色和蓝色）的明场图像相比，这些高维图像中的每一个可能具有多达 10,000 个通道，每个通道代表一个特定目标。体积成像通过添加深度维度进一步增加了每个样本的信息内容，从而能够捕获三维组织形态。因此，即使病例数保持不变，数据集大小也会增长。图像数据的快速增长对癌症研究具有重要意义，尤其是与基因组学和结果等伴随元数据结合使用时。大样本量为发现和量化与临床和生物学相关特征相关的组织学模式提供了足够的能力，最近的研究表明这些方法有潜力改善临床和诊断工作流程 [3-5] 并发现基于图像的生物标志物以重现分子特征 [6, 7]。同样，高维成像数据中捕获的丰富背景信息为以前所未有的分辨率探究肿瘤微环境奠定了基础 [8, 9]。随着数字工作流程越来越多地部署在各种临床环境中，明场显微镜的普遍性使其成为基于图像的生物标志物开发的特别有吸引力的候选者。然而，虽然成像数据集规模的增加带来了新的研究机会和途径，但也带来了重大挑战。也就是说，这些进步只有通过利用计算图像分析方法，特别是深度学习才有可能实现。深度学习模型灵活而强大，在识别方面已显示出显著的成功