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用于立体定向端到端验证的幻影病人
套件允许在患者治疗计划 QA 期间通过大脑和颈部的不同位置进行剂量测量。这可以使用两个平行通道来实现，这两个通道在上下方向上相隔 30 毫米穿过幻影。后通道贯穿脊髓，前孔则钻在脊柱和气管之间具有挑战性、异质性、高剂量梯度的区域。通过在脑腔中相应定位，可将随附的脑等效立方体中的中心孔与前通道或后通道对齐。剂量计可以放置在
通过轻量级端到端技术实现高效的脑肿瘤检测...
摘要：在医学成像领域，深度学习取得了长足进步，尤其是在脑肿瘤诊断方面。医疗物联网 (IoMT) 使得将这些深度学习模型结合到先进的医疗设备中成为可能，以实现更准确、更高效的诊断。卷积神经网络 (CNN) 是一种流行的脑肿瘤检测深度学习技术，因为它们可以在大量医学成像数据集上进行训练，以识别新图像中的癌症。尽管深度学习具有更高的准确性和效率等优点，但它也存在一些缺点，例如计算成本高以及由于训练数据不足而导致结果出现偏差的可能性。需要进一步研究以充分了解深度学习在 IoMT 脑肿瘤检测中的潜力和局限性，并克服与实际实施相关的障碍。在这项研究中，我们提出了一种新的基于 CNN 的脑肿瘤检测深度学习模型。建议的模型是一个端到端模型，与早期的深度学习模型相比，它降低了系统的复杂性。此外，我们的模型很轻量，因为与其他以前的模型相比，它由较少的层构成，这使得该模型适合实时应用。准确率快速提高（二分类准确率为 99.48%，多分类准确率为 96.86%）的乐观结果表明，新的框架模型在比赛中表现出色。这项研究表明，所提出的深度模型在检测脑肿瘤方面优于其他 CNN。此外，该研究还提供了一个用于安全传输医学实验室结果的框架，并提出了安全建议，以确保 IoMT 的安全。
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“未来的纳米级碰撞模型？一切都还未确定！但有一件事是肯定的：为分析师提供所有可用的计算能力，那么他或她将在极短的时间内用完它。” Eberhard Haug
边缘数据中心的端到端 AI 应用程序性能
丹尼尔·里金斯 1,2、达米沙·多西 2、马修·布莱克摩尔 2、阿斯瓦西·图拉西达兰·奈尔 2、内哈·帕塔帕蒂 2、安基特·帕特尔 2、布雷纳德·达古曼 2、丹尼尔·多布雷乔洛夫斯基 2、拉梅什·伊利卡尔 2、凯文·朗 2、大卫·齐默尔曼 2、维贾伊·贾纳帕·雷迪 1,3
人工智能驱动的端到端工作流程优化和自动化
摘要 AI 驱动的端到端工作流优化和自动化系统可以解决阻碍生产力和增长的低效率和资源限制问题，从而彻底改变中小企业 (SME)。这些企业通常依赖手动流程和分散的数据系统，限制了它们扩大规模和有效竞争的能力。通过 AI 集成，中小企业可以提高生产力、减少错误并推动增长，从而在竞争环境中更具弹性。AI 驱动的工作流优化结合了几种核心技术：数据集成、流程映射、预测分析和通过机器人流程自动化 (RPA) 等工具实现的自动化。数据集成将不同的数据源整合到一个集中式存储库中，从而可以全面了解运营情况。AI 算法分析这些数据以映射当前的工作流、识别瓶颈并建议完成任务的最佳途径。预测分析使中小企业能够做出明智的决策、预测需求并优化供应链流程，而 RPA 可以自动执行重复性任务，减少人为错误并让员工专注于更具战略性的活动。人工智能驱动的系统为中小企业提供了关键优势，包括提高效率、节省成本和增强决策能力。通过自动化日常
端到端计算病理学的人工智能方法基准测试
德国海德堡肿瘤疾病中心 (NCT) (10) 德国海德堡德国癌症研究中心 (DKFZ) 德国癌症联盟 (DKTK) (11) 德国海德堡德国癌症研究中心 (DKFZ) 癌症流行病学分部 (12) 德国汉堡大学癌症中心、汉堡-埃彭多夫大学医学中心癌症流行病学组 (13) 德国海德堡德国癌症研究中心 (DKFZ) 肿瘤学数字生物标志物组 (14) 德国亚琛工业大学医院放射科 (15) 德国亚琛工业大学实验分子成像分子成像系统物理系 (16) 德国不来梅弗劳恩霍夫数字医学研究所 MEVIS (17) 德国亚琛大学医院亚琛综合诊断中心 (CDCA) (18) Hyperion 混合成像系统GmbH，德国亚琛
利用端到端平台释放制造业的人工智能潜力
Dell Technologies、NVIDIA 和 VMware 推出的 AI-Ready Enterprise Platform 提供制造商实现 IT 现代化和加速所需的端到端硬件和软件解决方案。该集成平台提供一流的 AI 软件 NVIDIA AI Enterprise 套件，该套件针对业界领先的虚拟化平台 VMware vSphere 进行了优化和认证。该解决方案基于 NVIDIA 认证和加速的 Dell PowerEdge 服务器构建，可帮助开发人员更快地构建 AI 和高性能分析，并在他们已经投资的相同 VMware vSphere 基础架构上扩展现代工作负载，同时提供企业级的可管理性、可用性和安全性。
使用潜在世界模型增强端到端自动驾驶
端到端的自主驾驶引起了广泛的关注。当前的最终方法在很大程度上取决于感知任务（例如检测，跟踪和地图细分）的监督，以帮助学习场景表示。但是，这些方法需要广泛的注释，从而阻碍数据量表。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的自我监督方法，以增强端到端驾驶，而无需昂贵的标签。具体来说，我们的框架法使用潜在世界模型根据预测的自我动作和当前框架的潜在特征来预测未来的潜在特征。预测的潜在功能由将来实际观察到的功能监督。此监督共同优化了潜在的特征学习和动作预测，从而大大提高了驾驶性能。结果，我们的APARCH在开环和闭环基准测试中都实现了最先进的性能，而无需昂贵的注释。
TraceLink 和 Nubinno：将合规性转变为端到端供应链数字化
Genpact 供应链业务战略副总裁 Flavio Aliberti 讨论了快速变化和劳动力外部化等趋势如何重塑供应链并强调数字协作的必要性。查看更多
建立端到端海关监管体系作为经济安全工具
摘要。本研究的目的是确定建立端到端海关控制系统的方法，以提高海关当局活动的效率并提高国家的经济安全水平。研究采用了分析和综合、形式逻辑和比较法律方法。对海关控制系统的分析发现了一些问题，这些问题无法提高海关控制的效率和国家的经济安全水平。为了解决这些问题，作者建议在客观控制手段的基础上组织在国家边境检查站收集原始信息，并确保在随后的海关操作中（包括申报货物时和放行后的海关控制过程中）提供这些信息。此外，还建议确保海关当局与其他国家机构的互动，引入海关审计制度，并实施刺激企业退出经济影子部门的机制。本研究的创新之处在于提出了端到端控制系统模型，确保提高海关当局的效率和国家的经济安全水平。关键词：海关监管、海关审计、经济安全、对外经济活动监管