专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构,提取图像特征,并构建一个相似性矩阵,以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果,它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性,我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进,表明了出色的图像检索效果。具体来说,剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化,从而提供准确有效的检索服务。
• 微软四季度表示Azure收入的6%来自AI贡献,季度收入达10亿美金,实现了过去连续三个季度的翻倍增长; • ServiceNow四季度剩余履约义务cRPO +23%高于业绩会指引2pct,一半是由净新年度合同ACV驱动,其中主要因为客户AI兴趣浓厚; • Palantir表示AI拉动商业客户增长新周期,四季度商业收入同比+32%,远高于22年+15%的增长,尤其美国区商业收入同比增 长+70% ; • Crowdstrike四季度年度ARR同比+34%至34.4亿美元,净新增ARR增长快速,预计2028年AI原生安全平台TAM 2250亿美元;
结直肠癌(CRC)是最常见的恶性肿瘤之一,对人类健康构成了严重威胁。结直肠癌类器官是通过从患者中提取肿瘤细胞并结合三维培养技术来建立实验室的微型肿瘤模型。与传统的二维培养系统相比,大肠癌器官可以保留原发性肿瘤的分子特征和细胞组成,并模拟培养环境中实际肿瘤的生物学特征和组织结构。因此,类器官已成为癌症生物学,药物筛查和个性化治疗领域的重要研究工具,并显示了广泛的应用前景。本文回顾了结直肠癌类器官的研究进展,详细讨论了器官的培养条件,并总结了其在结直肠癌建模,CRC Organoid Biobank构造,药物筛查,毒性评估和个性化治疗中的应用。进步。通过这些内容,本文旨在为结直肠癌器官技术在基础研究和临床治疗中的进一步应用提供有用的参考和参考。
张鑫. 智能时代的脑科学与类脑智能. 中国科学院院刊, 2024, 39(5): 840-850, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20240305003.
维持中枢神经系统的体内平衡。近年来,沿着血管周围空间(DTI-ALP)的扩散张量图像分析已成为一种有价值的非侵入性想象技术,用于评估各种神经系统疾病中的GS功能。从DTI-ALP中得出的Alps索引可以捕获与这些疾病相关的动态变化。本文回顾了GS的结构和功能,DTI-ALP的原理和好处及其在神经疾病中的应用,旨在提供监测疾病进展,评估治疗效率并预测神经疾病的预后的参考。
[1] 韩雪 , 阮梅花 , 王慧媛 , 等 . 神经科学和类脑人工智能发 展 : 机遇与挑战 . 生命科学 , 2016, 28: 1295-307 [2] Ngai J. BRAIN 2.0: transforming neuroscience. Cell, 2022, 185: 4-8 [3] Mehonic A, Kenyon AJ. Brain-inspired computing needs a master plan. Nature, 2022, 604: 255-60 [4] European Brain Research Area. European Research Inventory and Mapping Report[EB/OL]. (2022-02-15) [2023-01-09].https://www.neurodegenerationresearch. eu/2022/02/ebra-releases-mapping-report-investment- in-european-brain-research-still-vital/ [5] Canadian Brain Research Strategy. Brain Research Must Be a National Priority for the Social, Health, and Economic Advancement of Canada[EB/OL]. (2022-10- 07)[2023-01-09]. https://www.ourcommons.ca/Content/ Committee/441/FINA/Brief/BR11979145/br-external/ CanadianBrainResearchStrategy-e.pdf [6] Canadian Brain Research Strategy. Recruitment for CBRS Indigenous Engagement Sessions[EB/OL].(2022-09-20) [2023-01-09]. https://canadianbrain.ca/recruitment-for- indigenous-engagement-sessions/ [7] Brain/MINDS Beyond expands to the international project for primate brain connectome[EB/OL]. (2022-09-30) [2023-01-09]. https://brainminds-beyond.jp/news/2022/ 09/post_21.html [8] Thiebaut de Schotten M, Forkel SJ. The emergent properties of the connected brain. Science, 2022, 378: 505-10 [9] Axer M, Amunts K. Scale matters: the nested human connectome. Science, 2022, 378: 500-4
异质多尺度方法(HMM)能够同时使用Exascale超级计算机的出现,能够同时使用多个尺度模拟多个尺度。但是,幼稚的实现显示大量裁员,并且非常昂贵。宏观模型通常需要计算大量非常相似的显微镜模拟。在层次方法中,这几乎不是一个问题,因为现象学组成模型很便宜。但是,当微观模拟需要例如高维分子动力学(MD)或有限元(Fe)模拟时,必须避免冗余。我们提出了一种适用于HMM工作流的聚类算法,该算法会自动分类并消除冗余显微镜模拟。该算法具有条纹的组合,以呈现微观模拟的参数配置和基于其相似性的图网络表示的低维表示。该算法可以将相似的参数配置聚类为单个参数,以减少所需的显微镜模拟数量。我们描述了算法在HMM应用耦合Fe和MD的背景下的实现,以预测聚合物 - 透明烯纳米复合材料的化学机械行为。该算法提供了计算效果的三倍降低,准确性损失有限。
注意:1。tsinghua通过部门允许国际学生参加本科课程。大多数分区的学生将在第一个学年接受他们分区的一般课程。在第一个学年结束时,将确认特定的计划/专业。在第二学年,学生进入相关学校/部门进行大型研究。2。有关每个部门的详细信息,确认方法和特定计划/专业的时间,请参阅以下网站:http://join-tsinghua.edu.cn.cn/publish/publish/bzw2019/12173/index.html。3。将在官员入学时最终确定部门,学校/部门和计划/专业的清单。该部门内的特定计划/专业均需进行调整。注册后请相应地参考更新的列表。