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World File Search System研讨
研讨会 4：制定行动计划
我们如何知道我们正在取得进展？是因为我们看到学校停课的人数减少了还是员工流动率降低了？紧跟变化不仅会让资助者感到高兴，还能让我们保持动力。这项工作有时会让人感到不知所措，因此找到一种方法来跟踪您的进度并保持动力至关重要……您可能需要设定一些里程碑来让您的团队保持正轨。评估进度可以帮助您保持专注、按时完成任务，并感受到离实现目标越来越近的兴奋。
2025 ACMT @ NACCT-练习研讨会-RFP
●标题：反映研讨会的整体主题和愿景。●目标：1-3学习目标，这些目标简洁地强调了参与者将获得哪些教育福利。●讲座说明：3-5句子的演讲描述，解释了为什么主题引人入胜且对与会者有价值。●发言人：您可以提出潜在的演讲者或小组成员，但请在提交建议之前不要做出任何承诺。最终选择演讲者和对会议的修改是由ACMT教育委员会酌情决定的。
监控量子多体系统动力学研讨会 | （SMR 3868）
摘要- 谱形式因子 (SFF) 表征能量特征值的统计，是多体量子混沌的关键诊断。此外，可以定义部分谱形式因子 (pSFF)，它们指的是多体系统的子系统。它们为多体系统的能量本征态统计提供了独特的见解。我们提出了一种协议，允许在随机测量框架内测量量子多体自旋模型中的 SFF 和 pSFF。我们的协议提供了一个统一的测试平台，用于探测封闭量子系统中的多体量子混沌行为、热化和多体定位。此外，我们介绍了该协议在采用局部随机旋转和测量的捕获离子量子模拟器上的实现。
“人工智能”一词起源于 1956 年，当时它在美国新罕布什尔州达特茅斯学院的一次研讨会上首次提出。“人工智能”
自 60 多年前 AI “诞生” 以来，我们已经取得了长足的进步。由于数据收集和聚合、计算机处理能力、存储容量和计算算法的不断改进，AI 取得了重大进展。AI 最有前途的应用之一是图像处理和图像分析。这些进步自然而然地应用于放射学，这是医学领域最依赖影像的分支学科之一。短短几年内，AI 在放射学中的应用“蓬勃发展”，放射学成为美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的 AI 算法的主要分支学科。FDA 批准的胸部影像 AI 模型数量仅次于神经放射学，还有更多的模型正在研究中。除了放射学，病理学是另一个依赖影像的分支学科，AI 也在该领域取得了进展。高通量全切片扫描技术和数字病理学为计算病理学的腾飞搭建了完美的发射台。尽管基于图像的人工智能正在取得令人兴奋的进展，但患者管理并不单单依赖于成像，因此人工智能已经扩展到其他专科，包括遗传学、外科、肺科、肿瘤学和放射肿瘤学。
研讨会系列，Flare-su-in Lee
摘要：近年来可解释的AI（XAI）取得了长足的进步，提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而，这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现，尤其是涉及高维度数据（例如基因表达谱）的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要，需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中，我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战，并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略，以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求，该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展，为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
