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Galar - 大型多标签视频胶囊内窥镜数据集
1 Else Kr ¨ oner Fresenius 数字健康中心，德累斯顿工业大学 (TU Dresden)，德累斯顿，德国 8 2 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 德累斯顿大学医院第一医学系，德累斯顿，9 德国 10 3 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 计算机科学研究所，德累斯顿，德国 11 4 德累斯顿 Diakonissen Krankenhaus，胃肠病学，德累斯顿，德国 12 5 乌尔姆大学和乌尔姆大学医学中心人类遗传学研究所，乌尔姆，德国 13 6 海德堡大学医院国家肿瘤疾病中心 (NCT) 肿瘤内科，海德堡，14 德国 15 7 维尔茨堡 16 大学医院内科 II 介入和实验内镜检查 (InExEn)，维尔茨堡，德国17 8 德国迪波尔迪斯瓦尔德胃肠内科医学办公室 18 † Maxime Le Floch、Fabian Wolf 和 Lucian McIntyre 对本文贡献相同 19 † Nora Herzog 和 Franz Brinkmann 对本文贡献相同 20 * 通讯作者：Maxime LeFloch (Maxime.LeFloch@ukdd.de) 21
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
纯大型嵌套尿路上皮癌变体 (LNUC ...
1 德国埃尔朗根大学医院病理学研究所，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学，埃尔朗根 91054； veronika.weyerer@uk-erlangen.de（大众）; markus.eckstein@uk-erlangen.de （中东）; robert.stoehr@uk-erlangen.de（RS）; Arndt.Hartmann@uk-erlangen.de （AH）2 Hôpital Tenon，HUEP，索邦大学，75020 巴黎，法国； eva.comperat@aphp.fr 3 波鸿鲁尔大学病理学研究所，德国波鸿 44789； hendrik.juette@ruhr-uni-bochum.de 4 亚琛工业大学病理学研究所，德国亚琛 52074； ngaisa@ukaachen.de 5 法国凡尔赛圣康坦伊夫林大学、巴黎萨克雷大学福煦医院病理学系，92150 叙雷讷； Yves.Allory@curie.fr 6 居里研究所，75248 巴黎，法国 7 埃尔朗根大学医院泌尿外科和小儿泌尿外科，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学，德国埃尔朗根 91054； Bernd.Wullich@uk-erlangen.de 8 索邦大学，GRC n5，ONCOTYPE-URO，AP-HP，泌尿科，Hôpital Pitié-Salpêtrière，75013 巴黎，法国； mroupret@gmail.com * 通讯地址：simone.bertz@uk-erlangen.de
犹他州大型游戏应用指南 - 2025
保护免受歧视：该部门获得了美国的联邦财政援助鱼类和野生动物服务。根据1964年《民权法》的第六章，《 1973年康复法》第504条，1990年《美国残疾人法案》第二章，1975年的《年龄歧视法》，1972年的IX标题，1972年的教育修正案，美国内政部及其内部及其武器局及其武器局歧视歧视，基于种族，全国疾病，年龄，年龄，年龄，性别，年龄，性别，性，性，性别，性别，性别，性，性，性，性，性别，性别，性别，性，性，性，性，性别，性，性，性别，年龄。如果您认为自己在任何设施，计划或活动中都受到了歧视，或者如果您需要更多信息，请写信给：
光子整合大型体积Brillouin Lasers
在集成的单模式激光器中生成超低线宽和高输出功率仍然是未来紧凑，便携式，精度应用程序的关键挑战。moreso，在激光设计中实现了这些特征，使缩放能够缩放降低线宽和更高的功率，并在晶圆尺度集成平台中实现，该平台可以从可见光到近IR运行，并与其他组件集成。这样的进步可能会影响广泛的应用，包括原子和量子传感和计算，计量学，相干纤维通信和传感以及超低噪声MMWAVE和RF生成。然而，在集成的激光器中实现这些目标仍然难以捉摸。在这里，我们报告了一类集成的激光器，可以克服这些限制，并证明了31 MHz瞬时线宽，这是迄今为止我们最好的最低线宽，具有41兆瓦输出功率和73 dB SideMode抑制比例，并且可以通过22.5 nm范围调节。由于在较大的模式体积，非线性光子声子，MHz-scale-fsr，超低损失硅氮化物谐振器腔内发生的Brillouin非线性动力学，因此可以进行这种性能。这种激光设计可以扩展到MHz基本线宽和瓦特类激光器的新工作状态。这样的激光有望解锁对精度量子实验，便携式精度应用以及原子，分子和光学物理学的新灵敏度和保真度。
AIA 标准普尔 500® 策略（大型股）SMA 评论
美国股市在第四季度放缓增长，标准普尔 500 指数和道琼斯工业平均指数分别上涨 2.4% 和 0.9%。美联储继续按照市场预期实施宽松政策，在 11 月和 12 月的 FOMC 会议上均将利率下调 25 个基点 (bps)，但由于持续的通胀和稳定的经济增长，2025 年降息次数将减少。联邦基金目标利率在年底为 4.25%-4.50%，比 2024 年的峰值低了整整 100 个基点。美国年度通胀率继续从 2022 年创下的高点回落，11 月读数为 2.7%，失业率稳定在 4.2%。美国 GDP 在 2024 年第三季度以年化速度增长 2.8%，低于第二季度的 3.0%。在标准普尔 500 ® 指数中，非必需消费品 (+14.2%)、通信服务 (+8.8%) 和金融 (+7.0) 是贡献最大的板块，而材料 (- 12.6%)、医疗保健 (-10.4%) 和房地产 (-8.2%) 是最大的拖累因素。本季度增长大幅超过价值，罗素 1000 ® 增长指数 (+7.1%) 优于罗素 1000 ® 价值指数 (-2.0%)，罗素 1000 ® 指数 (+2.8%) 优于罗素 2000 ® 指数 (+0.3%)。本季度，AIA 标准普尔 500 ® 策略在扣除 0.30% 费用前的表现低于基准 -0.59%。该策略在税后和扣除 0.30% 费用后的表现略逊于 (-0.07%)。税收 alpha 为正，在此期间增加了 +0.52%。2024 年强劲的股票市场限制了损失的收益机会，股票市场集中度使其成为指数跟踪相对具有挑战性的环境。年初至今，友邦标准普尔 500 ® 策略在税前和扣除 0.30% 费用后的表现低于基准 -0.04%。该策略在税后和扣除 0.30% 费用后的表现优于基准 +1.87%。税收 alpha 在此期间贡献了 +1.91%。友邦标准普尔 500 ® 策略寻求提供与标准普尔 500 ® 指数表现相似的税前回报，并寻求通过主动实现损失和延迟收益在税后基础上超越基准。 AIA 的经理使用多因素算法来选择和加权股票，以使投资组合风险（包括行业和市值）与基础指数保持一致，同时纳入税务管理。由于账户级别的限制（例如证券排除、资本收益预算和其他限制），个人账户的表现可能会有所不同。
大型印刷Medicare＆You 2025
原始医疗保险•原始医疗保险包括Medicare A部分（医院保险）和B部分（医疗保险）。•您可以加入单独的Medicare药物计划以获得Medicare药物覆盖范围（D部分）。•您可以使用任何在美国任何地方服用Medicare的医生或医院•您还可以使用或购物并购买补充保险，以帮助支付自付费用（例如20％的共同保险）。•它可以帮助支付其他零件不涵盖的费用。这包括Medicare补充保险（MEDIGAP）。转到第171页，以了解有关Medigap的更多信息。，也可以使用当前或前雇主或工会的保险，或医疗补助（如果有的话）。
对大型B- ...
1血液学系，法国雷恩·雷恩斯（Chu de Rennes）； 2法国雷恩斯的弗朗萨斯·杜·桑·布雷塔尼（Françaisdu Sang Bretagne）； 3血液学部门，楚里昂·苏德（Chu Lyon Sud），皮埃尔·B·恩特（Pierre B´Enite），法国里昂（Lyon）； 4法国蒙彼利埃的Chu de Montpellier血液学系； 5血液学系Chu de Nantes，法国南特； 6法国里尔大学血液学Chu de Lille系； 7法国Cr´Eteil的Chu Henri Mondor淋巴病恶性肿瘤血液学系； 8法国波尔多的Bordeaux血液学和细胞治疗部； 9法国图卢兹丘罗斯大学的血液学和内科系，癌 - 障碍癌大学； 10 Clermont-Ferrand，Clermont-Ferrand，法国Chu de Clermont-Ferrand的血液学和细胞治疗部； 11血液学系Chru Nancy，Biopole de l'大学。 12血液学系，法国巴黎索邦大学的Saint-Antoine医院； 13法国第简的杜正孔伯戈涅血液学和INSERM 1231； 14血液学部门，HO
将Mol2VEC技术应用于大型数据可视化和分析
化学中深度学习的最新成功与文本挖掘的进展以及通过类比与文本处理化学图的能力紧密结合。深度学习也是分子描述中的关键问题，因为在深度学习过程中，存储在隐藏神经元层（潜在变量）上的内部值可以有效地用作分子描述符[1]。由于深神经网络几乎可以“读取”几乎所有野蛮的，未经准备的分子表示（分子图，微笑的字符串 - 典型化或不使用典型化 - 甚至是像素化图像格式中的2D草图），这些潜在变量可以被视为被人工智能的“发明”。他们应该弄清（几乎）分子图中存在的所有信息，尽管它不会在设计新型分子描述符的专家使用的化学专业知识之后提取。后者会知道，例如，要强调可以从图中推断但难以提取的结构方面。典型的例子是药效团