XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System上进
使用UNET变压器神经网络在染色的微观切片上进行定量木材解剖结构
森林在地面碳循环中至关重要，并且对它们对持续气候变化的反应的了解对于确定未来的碳浮动和气候轨迹至关重要。在具有对比季节的区域，树木形成可以分配给日历年的离散年环，从而可以提取有关树木对环境的反应的宝贵信息。木材的解剖结构提供了有关树木对气候的反应和适应的高度分辨信息。定量木材解剖结构有助于通过使用木材微剖面的高分辨率图像在细胞水平上测量木材来检索这些信息。然而，尽管在识别细胞结构方面已经取得了很大的进步，但获得有意义的细胞信息仍然受图像上正确的年度树环界定的阻碍。这是一项耗时的任务，需要经验丰富的操作员手动界定环边界。基于像素值的自动分割的经典方法正在用能够区分结构的新方法代替，即使分界需要高水平的专业知识。尽管已使用神经网络进行木环的分割，但木制的木材图像，但阔叶物种染色的微观切片中细胞模式的复杂性需要自适应模型才能准确地完成此任务。我们在山毛榉核心染色的横截面微隔板图像上使用神经网络提出了自动树环边界划定。基于卷积神经网络的应用我们训练了一个UNETR，一个UNET的联合神经网络和视觉变压器的注意机制，以自动分段年度环边界。考虑到具有手动分割的差异以及数量木材解剖学分析目标的差异以及差异的后果。在大多数情况下（91.8％），自动分割匹配或改进了手动细分，即使将手动细分视为更好的情况，两种类别之间的船只分配率也相似。
在聚焦离子束仪器上进行的 SIMS
工程纳米材料已成为微电子、航空航天、能源生产和储存、毒理学研究和医学应用等多个领域的深入研究焦点。开发新的表征方法和仪器是推动材料研究和开发的关键因素，从而提高产品性能和可靠性。分析挑战包括分析 10 纳米范围内的微小特征，这导致分析量和检测限之间的权衡。二次离子质谱 (SIMS) 是一种强大的表面分析技术，特别是它能够以出色的灵敏度和高动态范围检测所有元素并区分同位素。SIMS 允许获取质谱、进行深度剖析以及 2D 和 3D 成像。安装在最新一代 FIB 平台上的新型离子源（例如气体场离子源 (GFIS)、Cs + 低温离子源 (LoTIS) 或多物种液态金属合金离子源 (LMAIS)）的开发为纳米级物体的分析开辟了新的可能性。在 FIB 仪器中添加 SIMS 功能不仅可以提供最高分辨率和灵敏度的成像，还可以提供在图案化和铣削过程中进行现场过程控制的工具 [1,2]。
ASX公告Darren Keamy任命了酋长... 半年截至2024年12月31日的结果演示 添加到S＆P/ASX200索引的中材细胞 emass和weebit nano使用reram 在超低电力边缘AI上进行合作 5E Advanced Materials，Inc。 用于多妈妈C-UXS的人工智能 安全购买计划现已开放 DR。 Gregory George MD博士加入了Mesoblast Board Optiscan揭示了病理学的Inform™成像设备 AGM投资者演示 actinogen HY2025财务业绩 - 前期 - ... 上半年收入的重大振奋 清洁TEQ Water Limited 中材细胞 用于多妈妈C-UXS的人工智能 哈里斯技术宣布H1 FY25结果 ASX公告Oncarlytics专利津贴 全年结果 ASX公告Senetas Corporation Limited Half ... 卡内基清洁能源有限公司ACN 009 237 736 ... 每月操作报告 投资者演讲 - 电池矿物会议 Inmuron宣布Travelan®临床试验更新 2025年2月17日，在支持供应安全的同时提供新的可再生能源 2025年2月6日Adalta Limited（ASX：1AD）“东到西” ... Nemotals |城市采矿 ASX-临时CEO
Leslie Chong董事总经理兼首席执行官info@imugene.com总投资者查询股东e股Holderenquiries@imugene.com媒体询问matt wright matt@nwrcommunications.com.auLeslie Chong董事总经理兼首席执行官info@imugene.com总投资者查询股东e股Holderenquiries@imugene.com媒体询问matt wright matt@nwrcommunications.com.au
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。
通过在纳米镜上进行多聚体的适体来改善癌症靶向
<3 1 Labarjum Ovogic自动植物lucien.robinault@uphf.fr（L.R. div>）; jimmy.lauber@uphf.fr（J.L。） div>2电气工程与商业科学学院，马里波尔大学马里博尔大学，斯洛文尼亚Maribor； ALES.HOBARBBAR@UMSI中心学习Celeau et socgition，Universe，Untorse，Unoulouse，UPS，UPS，31052 Toulouse，法国； sylvain.crmerox@cnrs.fr 4大脑和认知研究中心，粉丝诱因，奥克兰，奥克兰市Auto Unaalland 0627； USMAN.SHSSID@ACE.AC.NZ 6新西兰新西兰新西兰人Chirpractic Research中心； kelly.holt@nzchiroro.co.nz（K.H. div>）; heidi.haavik@nzchirro.co.nz（H.H.） div>7卫生科学技术系，奥尔堡大学，9220 AALBORG，DEARSPORTH：IRRANSPRIZIZI.CEZ；电话。 div>： + 64-9-526-6789;传真： + 64-9-526-6788 div>
数字付款，无现金经济和阿拉伯联合酋长国的金融包容性：为什么每个人仍在现金上进行交易？
摘要：自2015年石油价格低迷以来，阿拉伯联合酋长国和海湾合作委员会国家都在努力扩大数字付款，以提高税收和收入收取，透明度和安全性。然而，尽管他们的付款生态系统进行了深刻的转变和多样化，以及在韩国和瑞典建立的“无现金经济”计划的形式化，但现金在这两个国家中仍在占主导地位。虽然行业参与者通常将现金的普遍性归因于基础设施准备，交易成本和网络安全问题，但本文发现，计划以牺牲现金为代价来扩大数字支付的计划可能不会被很好地适应具有高水平的社会经济 - 经济不平等的国家。它提出了社会经济不平等与现金在新兴经济体中的使用之间的联系，并得出结论，最好不要以二元零零一级的方式观察现金与数字支付之间的关系，直到对社会经济，技术和政策有更好的理解，以降低了对韩国和瑞典人的依据，以降低了对社会经济，技术和政策的差异，以降低现金的差异。
此文件是在Umayyad课程网站上进行的
我想在食品服务交付方面开展业务。这是关于制作健康食品并向人们提供餐点。我认为当今这项业务正在增加，因为人们正在派遣越来越多的时间上班，并且没有时间在工作时间准备健康的餐饮时间，我想在餐饮服务中建立一家业务。这是关于制作健康食品并向人们提供餐点。我认为当今这项业务正在增加，因为人们正在派遣越来越多的时间上班，并且没有时间在工作时间准备健康的饮食时间，我认为当今业务正在增加，因为人们正在发送更多的时间，并且没有时间准备健康的饭菜。这就是为什么快餐如此受欢迎的原因。这很方便。很明显，真正需要健康的食品递送服务。这是非常有利可图的。
引文：Jia-Richards, Oliver、Hampl, Sebastian K. 和 Lozano, Paulo C. 2021. “利用伊奥尼在无大气行星体上进行静电悬浮
1 航空航天系博士生，oliverjr@mit.edu，AIAA 学生会员 2 航空航天系访问学生，sebastian.hampl@tum.de 3 航空航天系教授，plozano@mit.edu，AIAA 副研究员
使用机器学习技术在红外镜面合成数据上进行融合设备中的温度估计
摘要 - infrared（ir）成像系统是用于监测热核融合设备（Tokamak）中务件组件的常见诊断。然而，由于存在多种反射，并且随着融合操作的进行，完全金属环境中的IR解释是复杂的。这会导致表面温度测量的高误差，这是机器保护的风险。本文提出了模拟辅助机器学习方法的首次演示，该方法是从IR测量中检索表面温度的，对具有未知性能的金属靶标。该技术依赖于确定性射线示踪剂生成的合成数据集上的卷积神经网络的训练。考虑到纯镜面的Tokamak原型，这种方法的性能首先得到证明。
在开发计划署供应商门户网站上进行自我注册的手册
该系统的一些主要好处是：✓不接受延迟出价建议介绍：该系统不会在截止日期后自动接受任何建议。✓密封电子投标：系统编码系统中显示的投标，并且不允许任何人在投标截止日期之前看到任何信息。✓竞标的电子邮票：系统邮票供应商提供的所有信息，并防止任何人在提交建议的截止日期后更改，删除或添加任何内容。✓简化了投标过程：供应商可以在系统中注册，恢复所有信息并请求文件，在线介绍其建议，直接将其编辑给系统，并在评估完成后立即接收自动通知并授予合同。✓电子发票显示：该系统允许供应商以电子方式展示自己的发票，并查看付款，收据和请求。✓提供审核跟踪：由于供应商门户网站系统记录了系统中的所有活动，因此它保持了审核轨道，以提高责任和透明度。