XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System展示
海报展示摘要：标题和作者
第 12 届 AACR-JCA 联合会议 癌症研究的突破：将知识转化为实践 2022 年 12 月 10 日至 14 日，美国夏威夷毛伊岛 海报会议摘要：标题和作者 海报会议 A：2022 年 12 月 11 日星期日，下午 5:30-7:30 癌症基因组学和癌症进化（A01-A23） 癌症免疫学（A24-A33） 表观遗传学；癌症可塑性和异质性；RNA 网络（A34） 肿瘤微环境（A35-A70） 其他（A71-A92） 海报会议 B：2022 年 12 月 12 日星期一，下午 5:30-7:30 癌症免疫治疗（B01-B25） 表观遗传学；癌症可塑性和异质性； RNA 网络 (B32-B52) 临床前模型；类器官；遗传和移植模型 (B53-B74) 其他 (B75-B88) 海报展示会 C；2022 年 12 月 13 日星期二，下午 5:30-7:30 癌症代谢组学 (C01-C09) 耐药性 (C10-C34) 癌症早期检测 (C36-C47) 致癌的遗传和环境因素 (C48-C60) 基因组不稳定性 (C61-C69) 癌症成像新技术和其他新兴技术 (C71-C82) 其他 (C84-C91)
Socionext展示领先的汽车，数据中心，
*：“解决方案SOC”业务模型使Socionext可以在整个客户的整个产品开发周期中充当可信赖的合作伙伴，从初始设计到生产。Socionext提供了全面的量身定制的SOC，以确保质量和差异化。
计算神经外科 (CNS) 实验室展示
计算神经外科 (CNS) 实验室展示 亲爱的同事们， 在当前的疫情环境中，我们已经学会了如何应对社交距离、任何形式的限制和不确定的时期。尽管如此，我们仍努力向前迈进，在可能和可行的情况下继续我们的外科和临床活动，挑战自己进行远程工作，并在虚拟环境中相互交流（这很可能随着时间的推移变得越来越正常，即使在疫情危机结束时也是如此）。 一些研究已经停止，主要是基于面对面或湿实验室实验的研究，而其他研究并没有中断，例如涉及统计分析、荟萃分析和计算分析的研究。 从这个角度来看，我想借此机会分享一些在计算神经外科实验室完成和/或正在进行的研究，尽管受到校园访问限制的限制，但仍继续远程工作（使用可用数据集、通过远程访问我们的实验室工作站进行计算、与参与研究的学者建立联系等）。计算神经外科是一个新领域，新到在科学界甚至没有自己的位置。尽管过去几年中，许多神经外科医生都参与了计算建模在神经外科和临床神经科学中的应用，但在我们的领域中，“计算”这个形容词始终与“神经科学”联系在一起，被解释为“使用数学工具和理论研究大脑功能的研究领域。它还可以结合电气工程、计算机科学和物理学的各种方法来了解神经系统如何处理信息”（《自然》杂志的定义）。在过去几年中，计算建模、高级数学分析、分形几何、人工智能等在理解、诊断和治疗受神经外科疾病影响的患者方面的应用已经以零星和非系统的方式进行了（并发表了）。计算神经外科 (CNS) 实验室成立于 2019 年，得益于资金和
研究生院信息展上的海报展示
[1] Gambetta, Jay M.、Jerry M. Chow 和 Matthias Steffen。“在超导量子计算系统中构建逻辑量子比特。”npj 量子信息 3.1 (2017)：2。[2] Grover, Lov K。“一种用于数据库搜索的快速量子力学算法。”第二十八届 ACM 计算理论研讨会论文集。 1996 年。 [3] Qiskit，https://qiskit.org/ [最后访问于 2023 年 9 月 16 日] [4] Qiskit，https://qiskit.org/ecosystem/ibm-runtime/locale/ja_JP/tutorials/Error-Suppression-and-Error-Mitigation.html [最后访问于 2023 年 9 月 16 日] [5] Qiskit，https://qiskit.org/documentation/apidoc/transpiler.html [最后访问于 2023 年 9 月 16 日]
Syensqo在电池展示欧洲2024
○下一代固态电池：用于固体电解质的硫化物和电极的特种粘合剂。●电池组：SYENSQO解决方案经过设计，以确保具有较高能量和功率密度的快速充电电池的安全性，以应对模块和包装设计带来的挑战。●电池回收：利用100年的金属提取专业知识，Syensqo使一个圆形值链重复使用电池中的必需金属，例如锂。这种方法与Syensqo在其产品中最大程度地使用再生材料的承诺保持一致。●E-MOTORS：SyensQO提供了各种各样的市场领先，高性能聚合物，该聚合物设计为在极端条件下保留其电气和机械性能，包括高工作电压，高温和腐蚀性环境。●电力电子：Syensqo的V0级速率，无卤素，高性能聚合物具有出色的电气性能，旨在增强需要承受延长，升高温度的组件的安全性。●绿色氢：Syensqo在整个绿色氢价值链中提供了物质解决方案 - 从生产到用法，这将有助于推动绿色氢经济的发展。
卓越奖2024展示手册
法案于1999年担任WA部门主席，主持了西澳工程卓越奖（2005- 2008年），并于2023年加入了部门委员会。一名土木工程师，他从西澳州的主要道路开始，后来成为卫生部长的参谋长，并于2001年结束了他担任总理办公室主任的公共服务。创立了Syme Marmion＆Co后，Bill当选为西澳州立法会议，在那里他担任国家发展，矿山，运输和水等投资组合的部长六年。现在，他担任澳大利亚工程师的国家荣誉和奖项委员会，并在社区中促进工程学。
CES 2025展示空间合同的附录CES 2025展示空间合同的附录
拥有和/或分布包含任何数量的THC的产品，包括但不限于花，茎，种子，食物，浓缩物，饮料，局部和蒸发剂，以及所有官方CES的产品都不允许使用。•参展商可能需要根据要求提供其他信息或文档。•参展商必须遵守所有适用的法律，要求和法规，尤其是关于CBD和
零售解决方案展示-深北-...
Deep North 是面向物理世界的分析和人工智能公司。其端到端软件解决方案将人工智能与计算机视觉相结合，帮助零售商和企业数字化和分析物理世界中的行为指标，并为他们提供根据这些洞察采取行动的工具。Deep North 让购物中心、实体零售店和交通枢纽从数字世界中回收消费者流量，以创造更好的客户体验。它们使零售商能够评估、解释和预测其商业实体空间中的消费者行为。
人工智能/成像技术海报展示
AI/成像技术海报展示 085 使用自主深度学习算法诊断正常胸部X光片 Tom Dyer Behold.ai 背景：深度学习 (DL) 算法在协助放射科管理能力和提高诊断准确性方面表现出巨大潜力。胸部X光片 (CXR) 是频繁且复杂的诊断成像测试，其中很大一部分报告为正常。目的：评估 DL 算法在主动临床路径中作为成人正面胸部 X光片全自动诊断排除测试识别正常性的适用性。材料和方法：这项多中心研究包括来自 4 个不同 NHS 机构的 3,887 张 CXR。在本研究之前开发并训练了一个卷积神经网络 (CNN)，用于将异常分数最低的检查子集分类为高置信度正常 (HCN)。对于每张射线照片，使用两名独立审阅者和一名仲裁员来确定真实情况 (GT)，以防出现差异。结果：DL 算法能够将 15% 的所有检查归类为 HCN，相应的精度为 97.7%。我们发现 0.33% 的检查被错误地归类为 HCN，其中 84.6% 的检查被放射科医生的真实情况确定为边界病例。结论：我们表明，DL 算法可以作为全自动诊断工具实现高精度，用于将 CXR 子集报告为正常。删除 15% 的所有 CXR 有可能显着减少工作量并将放射学资源集中在更复杂的检查上。为了优化性能，应在站点特定地部署算法，并为错误分类提供强大的反馈机制。P086 探索人工智能软件对放射实践的影响——放射技师的分类工具 Richard Tucker；德比大学；Josie King 诺丁汉大学医院 NHS 信托 背景：人工智能 (AI) 一直处于放射学技术进步的前沿，成为支持报告积压的流行工具。放射学中 AI 的重点一直是放射科医生的角色。放射技师整合 AI 的作用才刚刚开始，尚未得到充分探索。本次审计旨在探索 AI 应用对放射技师角色的潜在影响，以及 AI 如何用于临床实践。方法：将预先训练的 AI 程序回顾性地应用于一家信托机构 1 个月内获得的 40 个移动 CXR。1.选择了 20 张图像进行分析，将其匿名化并存储在查看测试台中。要求放射技师 (n=15) 分析没有 AI 覆盖的 CXR，并指出他们认为 CXR 是正常还是异常。相同的放射技师再次查看图像，这次应用了 AI 并提出了相同的问题。结果：这张海报将展示审核结果，并突出显示放射技师给出的答复中的任何重大变化。摘要：将探讨的领域包括放射技师对异常准确性的检测、如果图像异常（由人类或 AI 突出显示）对升级发现的信心，以及放射技师选择升级他们的发现的对象。假设是测试是否可以安全地使用 AI 支持放射技师升级紧急发现，以便更快、更及时地做出决策。Hardy, M. 和 Harvey, H. (2020) 诊断成像中的人工智能：对放射学专业的影响。英国放射学杂志，93(1108)。可从以下网址获取：https://www.birpublications.org/doi/10.1259/bjr.20190840 [2020 年 7 月 22 日访问] 2。Woznita, N.、Nair, A. 和 Hare, S.S. (2020) COVID-19：支持放射技师初步临床评估的病例系列。放射学，26 (3)，第 186-188 页。可从以下网址获取：https://www.radiographyonline.com/article/S1078-8174(20)30054-7/fulltext [2020 年 8 月 6 日访问] P087 探索磁共振胰胆管造影 (MRCP) 中的扩散加权成像 (DWI) 以检测胰胆管癌 Louise Gillespie NHS Scotland 苏格兰政府 (2019) 指出，早期发现癌症可以减少过早死亡并对总体预期寿命产生积极影响。随着癌症在英国越来越受到关注，重要的是要承认任何有助于改善其检测的方法[1]。根据 NICE 指南 (2019)[2]，MRCP 用于癌症途径。MRCP 是一种磁共振成像 (MRI) 检查，用于研究胰胆疾病。