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World File Search System通用性
石头上的图案：使计算机运转的简单想法
这是我刚开始学习计算机领域时希望读到的书。与大多数关于计算机的书不同——它们要么是关于如何使用计算机，要么是关于构建计算机的技术（ROM、RAM、磁盘驱动器等），这是一本关于思想的书。它解释或至少介绍了计算机科学领域的大多数重要思想，包括布尔逻辑、有限状态机、编程语言、编译器和解释器、图灵通用性、信息理论、算法和算法复杂性、启发式、不可交换函数、并行计算、量子计算、神经网络、机器学习和自组织系统。任何对计算机感兴趣并阅读这本书的人可能都曾接触过其中的许多思想，但除了正规的计算机科学教育之外，很少有机会看到它们是如何结合在一起的。这本书建立了联系——从简单的物理过程（如关闭开关）到自组织并行计算机所表现出的学习和适应。
引用：琼斯A，摩根琼斯P，Busse M等。在神经退行性疾病人群中进行焦点小组：伦理和方法论
弱势群体在研究中的抽象背景参与对于向所有人群的所有群体的循证医学概述提供通用性至关重要。在这种交流中，我们反思了我们以前的研究以及其他作者的研究，以识别和探索关键的道德和方法论方面的考虑。讨论焦点小组是一种广泛实施的定性方法，但是它们的使用，尤其是在脆弱的神经退行性疾病人群中，并不是一件直接的。尽管焦点小组研究的伤害风险通常很低，但神经退行性疾病人群尤其容易受到与理解及其同意能力有关的问题的影响。身体和认知障碍也可能影响参与者之间的社会互动，因此影响数据收集和分析。结论，我们提供了许多道德和方法论建议，以促进招募和数据收集过程，当时与神经退行性疾病人群进行焦点小组时。
Intel®Xeon®6处理器家族
在工作负载频谱的极端，P核为计算密集型，基于向量的工作负载（例如AI）提供了最佳解决方案。电子访问最适合于任务并行基于标量的工作负载，例如微服务。在这些极端之间，两个微体系结合结合在一起，允许高度用途和互补的解决方案。例如，具有ETEL 6处理器具有电子芯的系统可用于保护功率，以便在具有p-ocors的Intel Xeon 6处理器上运行的AI和科学工作负载可用。数据中心使用Intel Xeon 6处理器与P-cores和具有电子核的Intel Xeon 6处理器混合在一起，可以利用其平台通用性，从一个核心类型过渡到另一个核心类型，具体取决于性能和功率需求。广泛的选项组合使数据中心可以随着业务的增长而扩展。
2024_6326.pdf -dogv-瓦伦西亚政府
瓦伦西亚社区自治法规的7月1日5/1982的有机法在其第6条中规定，瓦伦西亚社区的语言是瓦伦西亚人。 div>瓦伦西亚语是瓦伦西亚社区的官员，西班牙语也是国家的官方语言。 div>在这方面，具体文章还说，该法律将建立其在管理和教学中应用其语言的标准。 div>同样，法律使用一种和另一种语言的使用以及可以免于瓦伦西亚社区语言的教学和使用的领土。 div>同样，第53条指的是，它具有通用性的独家能力，其所有延长，水平和程度，程度，方式，方式和专业都不偏向西班牙宪法第27条的规定，以及根据该条款的第81条的规定。合规和保证所需的高检查。 div>
放射治疗和肿瘤学
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即不遗忘学习 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边协作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在各自的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围从 0.625（NYU）到 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的提高可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和轮廓绘制精度，但损害了精度。相反，LWF 表现出值得称赞的灵敏度、精度和轮廓绘制精度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的性能。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性提出了挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
用于深度学习脑转移瘤自动分割的多中心隐私保护模型训练
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即学习而不遗忘 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边合作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在相应的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围为 0.625（NYU）至 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的改善可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和勾勒准确度，但损害了精度。相反，LWF 表现出令人称赞的灵敏度、精度和勾勒准确度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的表现。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性构成挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
垂直农业：从基因改造到环境改造
该系统具有通用性，为以有用的效率引入点突变和小插入/缺失提供了几乎无限的可能性，而无需共同传递修复模板。该系统的进一步改进应侧重于提高主要编辑效率，主要通过测试不同的 RT 和 pegRNA 设计。为了克服编辑窗口的限制，使用具有不同 PAM 要求的不同 Cas 蛋白将允许将复合物带到正确的位置以引入所需的修改。此外，需要详细分析该技术在植物中的特异性，并与其他可用的植物基因组修饰方法在脱靶编辑方面进行比较分析。最后，为了提高主要编辑技术的多功能性，有必要改进引入的插入/缺失的大小并减少编辑副产物。
SAA人工智能专家研讨会的5大要点...
内容是否属于 TDM 的范围？《人工智能法案》的目的不是规范版权，也不是保护作者本身。人工智能的一般定义是，它是一种基于机器的系统，具有一定程度的自主性，甚至在部署后具有一定的自适应性。内容被明确列为输出建议或决策之一。因此，生成式人工智能符合这一定义。通用人工智能是任何类型的系统，只要它表现出某种形式的通用性，可以执行广泛的任务，并且可以集成到下游应用程序或软件中。一个例子是可以生成内容（如文本、音频、图像和视频）的大型语言模型。《人工智能法案》规定通用人工智能提供商有透明义务，他们必须采取政策来识别和尊重 TDM 例外的选择，并起草和发布已使用的训练数据摘要。
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材料和方法：99例PTB患者因质体段的骨膜后障碍物而复杂化，从2016年到2024年，这是一项回顾性研究。进行了抒情式再续定的内压。患者分为两组，具体取决于伊利亚西亚图案的障碍物的长度。I组（28例）包括在II组（71例患者）中患有COP的iliac Segon的阻塞性病变的患者 - 与伊利亚西亚，常见的股骨和股骨静脉（iLiac-p-p-tem段）的阻塞性病变。根据CEAP的国际分类以及使用临床问卷，VILALTA，VCSS和CIVIQ-20进行了患者的临床评估。治疗有效性的主要指标是减少了临床尺度上Villalta，VCSS，CIVIQ-20的点的量，并确认了出院后3个月的iLiac段的UZDS的通用性。
ZHEJIANG LEAPMOTOR TECHNOLOGY CO., LTD. 浙江零 ...
• 经过八年技术积累，我们全套自研技术实现了从LEAP1.0到LEAP3.0架构的升级迭代，并于2024年1月10日正式发布。LEAP3.0技术架构融合了多项行业首创的领先技术，包括行业首个四域合一的集中式集成电子电气（E/E）架构（“四叶草架构”）、行业首个用一颗8295芯片实现高级驾驶辅助系统（ADAS）、智能座舱、驾驶及泊车功能的集成技术、行业首个脱离导航的城市全场景NAC技术、行业首个无缝OTA升级技术、行业首个新能源黄金动力总成技术（CTC电池+油冷电驱），整车架构通用性指数达88%，为行业最高。