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ESMO网络研讨会：ESMO指南：现实世界案例 - 转移性乳腺癌2024
RodrigoSánchez-Bayona，医学博士博士医学肿瘤学，Octubre（西班牙马德里）ENSO年轻肿瘤学家委员会成员
国家铁路计划网络研讨会 - 加利福尼亚人的电力铁路
●东北走廊外面的最高乘车铁路走廊●由于沿海侵蚀，在2022年至2023年之间，在2022年至2023年之间关闭了一年以上的关闭●涉及走廊管理涉及的12方当事方●仍然没有承诺在奥兰治县（Orange County）的内陆路线 - Caltrans -Caltrans进行超级研究●SB 1098 Caltrans的监督者增加了Caltrans。SB 1098特遣队的角色和状态是什么？
研讨会系列，Flier-faisal Mahmood
摘要：数字病理学和人工智能的进步已经提出了建立客观诊断，预后和治疗性反应和抵抗预测模型的潜力。在本次演讲中，我们将讨论我们的工作：（1）与癌症诊断和亚型中的示例进行弱监督的整个幻灯片分类的数据有效方法（Nature BME，2021），确定了未知主要癌症的起源（自然，2021年）（2021年）和Allognaft Repptional repotition（Nature Medical，202222）（2022）（2） （癌细胞，2022; IEEE TMI，2020; ICCV，2021; CVPR，2024; ICML，2024）。（3）建立病理学单形和多模式基础模型，与语言和基因组学对比（自然医学，2024a，自然医学2024b，CVPR 2024）。（4）为病理学开发通用的多模式生成型副驾驶和聊天机器人（自然，2024年）。（5）3D计算病理学（Cell，2024）（6）计算病理学算法中的偏见和公平性（Nature Medicine，2024; Nature BME 2023）（7）诊断病理学和生物医学研究的代理AI工作流程。
流感更新网络研讨会2024 PDF
•某些人没有最小的症状。•具有全身特征的呼吸道症状（即涉及全身）。•在某些患者中，进展为病毒性肺炎或继发性细菌性肺炎。•在其他患者中，基本合并症或事件的降水恶化，例如
b'插入\ xc3 \ xbchrung在软件开发软件中的编程中I（学习理论和实践）DEP学习游戏理论2D视觉和DEP学习数据挖掘计算机Grafik主题在功能编程学习研讨会研究项目'
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2025 WY/Co-TWS会议研讨会描述
描述：本研讨会的主要目的是向参与者介绍开源计算机视觉模型用于分析相机陷阱图像的应用。该研讨会旨在提供动手经验，以获取免费的云计算资源来部署和解释这些模型，以增强野生动植物监测和研究。虽然相机陷阱可以进行全面的野生动植物监测，但尽管此任务的耗时，许多研究人员仍会手动查看相机陷阱图像。存在几种开源模型来自动化这些任务，但是很难实施这些模型并验证其性能。Western Ecosystems，Inc。（West）的机器学习团队擅长开发和部署来自相机陷阱图像，无人机镜头和声学数据的动物和栖息地检测的计算机视觉模型。我们期待有机会分享我们的专业知识，并通过使用尖端的计算机视觉技术来帮助推进野生动植物监测的领域。一些编程经验将有所帮助。参与者应尽可能带上笔记本电脑。
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。
