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重新任期考试（奇数学期） - 2025年1月
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Margaret Ochocinian，博士课程负责人重新 -
国会任务（2022年3月）1。NIH任命一个工作组，以提出建议在适当的情况下鼓励使用非动物模型（2022年5月召开）2。报告有效地将研究远离依赖定义较差的动物模型的方法转移到依赖经过验证的非动物替代方案的方法3。向国会提交的报告（2022年11月）
如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，
重新思考多对比度MRI超分辨率：矩形...
最近，几种方法探索了多对比磁共振成像（MRI）超分辨率（SR）的潜力，并获得了优于单对比SR方法的结果。但是，现有方法仍然存在两个缺点：（1）它们只能解决固定的Inter Intermpling量表，例如2×，3×和4倍，它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。（2）他们在采用方形窗口（例如8×8）变形金刚网络档案时缺乏直接交互，这导致长范围依赖性的建模不足。此外，参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的网络，用于多对比度MRI任意规模的SR，被称为McASSR。具体来说，我们设计了矩形窗口交叉注意变压器，以在MR图像中建立长期依赖性，而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外，我们提出了参考吸引的隐式关注，作为提升的模式，通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率，进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明，我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能，这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https：//github.com/guangyuankk/mcassr上找到。
重新审视香港先进制造业
第四次工业革命（“工业 4.0”或“I4.0”）在很大程度上推动了先进制造技术和工艺的应用。工业 4.0 目前正在培育“智能工厂”的概念，这将大幅提高劳动生产率，使成本相对较高的国家在全球市场上具有竞争力，特别是使制造业能够以小批量生产高价值产品。事实上，工业 4.0 可以通过自动化、机器人和人工智能等高科技推动因素解决香港的劳动力挑战。麦肯锡全球研究院估计，全球自动化每年可使生产率增长 0.8% - 1.4% 1 。制造业中约 64% 的任务可以实现自动化。普华永道预测，到 2030 年，工业 4.0 技术可为全球经济贡献 15.7 万亿美元 2 。
SBA对COVID-19的处理经济伤害灾难贷款重新审议请求
I.评估目的2014年联邦信息安全现代化法案（FISMA）要求联邦机构，包括联邦通信委员会（“ FCC”或“委员会”），以对其信息安全计划和实践进行年度独立评估，并向管理和预算办公室（OMB）报告评估结果。Fisma指出，机构监察长（IG）或IG确定的独立外部评估者必须执行独立评估。与Kearney＆Company，P.C。合同的FCC监察长办公室（OIG）办公室 （本报告中定义为“ Kearney”，“ We”和“我们的”），以进行FCC的财政年度（FY）2023评估。 本评估的目的是确定信息安全政策，程序和实践的有效性，该策略和实践的代表性子集和通用服务行政公司（USAC）的信息系统，包括遵守FISMA及其相关信息安全政策，程序，程序，标准和准则。 USAC是FCC指定为联邦通用服务基金管理员的非营利性公司。与Kearney＆Company，P.C。合同的FCC监察长办公室（OIG）办公室（本报告中定义为“ Kearney”，“ We”和“我们的”），以进行FCC的财政年度（FY）2023评估。本评估的目的是确定信息安全政策，程序和实践的有效性，该策略和实践的代表性子集和通用服务行政公司（USAC）的信息系统，包括遵守FISMA及其相关信息安全政策，程序，程序，标准和准则。USAC是FCC指定为联邦通用服务基金管理员的非营利性公司。
递归编辑通过重新定位不想要的结果来改善同源指导的维修
CRISPR-CAS诱导的同源指导修复（HDR）可以通过外源供体模板安装广泛的精确基因组修饰。然而，HDR在人类细胞中的应用通常受到差异差的效率阻碍，这是由于偏爱易于容易产生的途径而产生短插入和缺失的途径。在这里，我们描述了递归编辑，这是一种HDR改进策略，该策略有选择地重新制定不希望的Indel结果，以创造更多的机会来生产所需的HDR等位基因。我们介绍了一个名为Retarget的软件工具，该工具可以使递归编辑实验的合理设计。在单个编辑反应中，使用重编设计的指南RNA，递归编辑可以同时提高HDR效率并减少不希望的indels。我们还利用重新定位来生成数据库，以特别有效地递归编辑位点，以内源性标记蛋白质并靶向致病性突变。递归编辑构成了一种易于使用的方法，而没有潜在的细胞操作，也很少增加实验负担。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
2024年9月的报告重新访问一般搜索服务
用于使用大量内容的解决方案已经存在很长时间了，包括版权管理组织的集体许可。AI开发的许可内容市场刚刚开始出现。第三方内容对AI开发人员的价值很明显。AI开发将在许多层面上发生：不仅是基础模型，还会发生使用较小的策划数据集构建的工具和应用程序。集体许可意味着，来自多个来源的付款总额可以对从事创意产业的人们产生重大影响。