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b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
Baba Wav 2025-01提议的项目特定于...
持续时间：此豁免的生效日期是从发行日期到2028年12月。适用性：豁免将适用于下面列出的四个收件人或子招生的符合条件的支出，或者在豁免活动期间的最终豁免生效日期后或之后。市场研究和理由的描述：下面列出的四个接收者和子招数进行了市场研究和广泛的行业范围，以识别符合巴巴的分配系统BESS。在某些情况下，这包括发布提案请求，然后向多家制造商提供行业宣传。接收者确定没有制造商可以以每个项目所需的尺寸，类型和电压提供符合BABA的产品。DOE技术项目官员和建筑技术人员通过在线搜索和与行业专家进行协商确认，似乎没有任何符合BABA的分销系统BESS在美国制造的BESS提供了每个项目所需的规格。1。科罗拉多州能源办公室 - 普拉特河电力管理局受助者：科罗拉多州能源办公室（JLVGQ4E7RD53）子收件人：Platte River Power Authority（U1J7ERTJ3NU6）总估计项目成本与基础设施相关的总估计项目成本与基础设施相关：553,000美元的产品估计的产品均可获得553,000美元的价格：469,000美元的融合机制：合适的机械：拟合机构：合适的机械： 2023年的资金机会公告两党基础设施法（BIL） - 防止停电并增强向州和印度部落的电网配方拨款的弹性（De-Foa-0002736）。该项目的位置位于科罗拉多州的Estes Park。被放弃的产品描述：此豁免提议放弃一个5MW/20MWH磷酸铁电池系统。（PSC 6140和NAICS 335911/35912）。
空间分析揭示了特定于绝经前三重阴性乳腺癌
图1。A。DSP研究设计和工作流的示意图。TNBC-Triple阴性乳腺癌； CTA-癌转录组图集； Panck-Pan-Cytokeratin;感兴趣的地区；光明区域；使用表达数据估计恶性肿瘤中基质和免疫细胞的估计；尖端肿瘤免疫表型。
特定于行业的智能消防管理...
摘要：本文提出的模型采用了不同的集成检测器，例如热，烟雾和火焰。这些检测器的信号通过系统算法进行检查，以检查火灾的潜力，然后使用与GSM网络系统相关的GSM调制解调器向各方广播预测结果。系统使用各种传感器来检测火灾，烟雾和气体，然后使用GSM模块传输消息。消息后，通过模块发送帮助在15分钟内到达。该系统与水泵和洒水器有关。供水系统与水箱和洒水装置有关。水箱使用超声波传感器来监视水箱中水位的水平以补充水箱。一旦检测到火灾，它就会自动发送紧急消息并撒上水。
特定于现场的治疗，以90基因表达测定法与未知癌症患者的经验化疗为指导（Fudan Cup-001）：一项随机对照试验
医学肿瘤学系（X Liu MD，X Zhang MD，S Jiang MD，J Cao MD，J Cao MD，Z Luo MD，X Hu MD Phd教授，癌症预防系（M MO MM），病理学系（Q Wang MD，Ya Wang MM，Ya Wang MM，X Zhou MD）妇科肿瘤学系（H Yang MD PhD教授），乳房外科系（Y Hou MD），肌肉骨骼外科系（Y Chen MD教授），辐射肿瘤学（X LU MD），头部和颈部外科部（YU WANG MD），干预部（Yu Wang MD），干预部门（Wang MD），介绍部门（WANG MD），w li li li MD MD，ULTER（WANG MD）内窥镜检查（X Yang MD，K Chen MD）和综合肿瘤学系（Y SUN MSC），中国上海福丹大学上海癌症中心；上海上海上海大学肿瘤学系，中国上海（X Liu，X Zhang，S Jiang，M MO，M MO，M MO，Q Wang，Ya Wang，L Zhou，L Zhou，S Hu，S Hu，H Yang，Y Hou，Y Hou，Y Hou，Y Chen，Y Chen，X Lu，X Lu，Yu Wang，Yu Wang，Yu Wang，W Li，W Li Li Li Li，C Chand，Prof C Chand，
lmpt：长尾多标签视觉识别的特定于类的嵌入损失
长尾的多标签视觉识别（LTML）任务是由于标签共发生和不平衡的数据分布，这是一项极具挑战性的任务。在这项工作中，我们为LTML提出了一个统一的框架，即促使特定于班级的嵌入损失（LMPT）进行调整，从而通过结合文本和im im Im operational数据来捕获语义功能相互作用，并在头部和尾部同步改进型号。具体来说，LMPT通过班级感知的软边距和重新投资介绍了嵌入式损失函数，以学习特定的班级上下文，并带有文本描述（字幕）的好处，这可以帮助建立类之间的语义关系，尤其是在头和尾部之间。fur-hoverore考虑到类失样的类别，分配平衡的损失被用作分类损失函数，以进一步提高尾部类别的性能而不会损害头部类别。在VOC-LT和可可-LT数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的方法显着超过了先前的最新方法，而LTML中的零拍夹。我们的代码在https：//github.com/richard-peng-xia/lmpt上完全公开。
要使用哪个骨干：特定于Aresource效率的域...
在当代计算机视觉应用中，尤其是图像分类中，在像Imagenet这样的大型数据集上预先训练的建筑背骨通常被用作特征提取器。尽管这些预训练的卷积神经网络（CNN）广泛使用，但在理解各种各样的功能和数据集大小的各种资源有效骨干的性能方面仍然存在差距。我们的研究系统地评估了多个数据集的一致训练设置，包括自然图像，医学图像，银河系图像和遥感图像，在一致的训练设置下进行了多次轻巧，预训练的CNN骨干。这种全面的分析旨在帮助机器学习从业人员为其特定问题选择最合适的骨干，尤其是在涉及细调预培训网络的小型数据集的情况下。尽管基于注意力的架构越来越受欢迎，但我们观察到，与CNN相比，它们在低数据微调任务下的性能往往较差。我们还观察到，与其他CNN架构（例如Convnext，Regnet和EfficityNet）相比，与其他各种领域相比，相比之下。我们的发现提供了可行的见解，以实现不同骨架的折衷权和有效性，从而促进了模型选择中明智的决策，以获得广泛的计算机视觉域。我们的代码可在此处提供：https：//github.com/pranavphoenix/backbones
vertiv-liebert-energy-energy-norgy-systems-guide-特定于...
• Alarm condition reporting – tabular, fax or e-mail • Jar out-of-limits summary report – tabular • Individual jar voltages over time – graph or tabular • Individual jar resistance values over time – graph or tabular • Total battery voltage over time – graph or tabular • Ambient temperature over time – graph or tabular • Discharge report: total battery voltage decay vs. time – graph or tabular • Discharge report: jar voltage decay vs. time – graph or tabular •排放命中率摘要报告 - 表格•放电间隔摘要报告 - 表格•基于用户集阈值的所有系统对电池或字符串级别的电池状态和监视器状态的一般摘要报告•详细介绍所有系统的电池和监视器状态的详细摘要报告，该系统的所有界限趋势的电池状态和监视器状态均具有任何参数的任何参数，该参数违反了阈值•执行整体系统健康的阈值。来自通用电池诊断系统的数据应通过以太网端口查看，其中包括以下协议之一：SNMP，TCP/IP/MODBUS，SMS或HTTP。An optional RS-485 port shall be available for Modbus communication.
三维规划，导航，特定于患者的仪器和肩关节置换术中的混合现实：数字骨科复兴
格朗蒙特（Grammont）在1985年对RTSA的发展标志着骨科手术的重要里程碑（1）。自成立以来，RTSA的应用由于其不断扩大的适应症而产生了显着的全球激增，现在它涵盖了Glenohumeral骨关节炎，袖口撕裂关节炎，近端肱骨骨折，甚至是适用的修订方案（2）。尽管有希望的长期到患者满意度的长期结局，但仍有相当数量的并发症持续存在（3，4）。虽然解剖学总肩关节置换术（ATSA）和RTSA都表现出极好的长期生存率，但并发症仍然出现（5）。一些最常见的并发症是肩cap骨，不稳定性和腺体松动，它们通常与关节腺体成分的不适当定位有关（3、5、6）。精确的组件放置已被确定为避免这种并发症，实现出色的生物力学性能和优化功能结果的关键因素，这强调了精确植入物定位以最大程度地减少不良事件风险的重要性（7）。