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timeitとcProfileを使用してPythonコードのプロファイリングを行う

timeitとcProfileモジュールを使用してPythonコードのプロファイリングを行うための入門ガイド

Python

「CHARMに会ってください：手術中に脳がんのゲノムを解読し、リアルタイムの腫瘍プロファイリングを行う新しい人工知能AIツール」

画期的な進展として、ハーバード大学の研究者が、手術中に脳腫瘍のDNAを迅速に解読することができる人工知能（AI）ツールを発表しました。この革新的な技術であるCHARM（Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine）は、リアルタイムの分子診断を可能にすることで、神経外科の分野を革新する可能性があります。これは以前は時間がかかり難しいプロセスでした。神経外科で使用されている現在の診断手法は、脳組織を凍結し、顕微鏡で観察するものです。しかし、この方法には制約があります。凍結によって細胞の外観が変化し、正確な臨床評価が妨げられることがあります。さらに、顕微鏡を用いた微細なゲノム変異の検出は、強力な顕微鏡を持つ人間の病理学者にとっても依然として困難です。 CHARMは、これらの障害を克服し、凍結病理スライドから貴重な生体医学的シグナルを抽出するためのAIによるソリューションです。手術中に腫瘍の分子的アイデンティティを迅速に判定することで、神経外科医は腫瘍の攻撃性と振る舞いに関する重要な洞察を得ることができます。この情報に基づいて、認知機能を保持しながら悪性組織を効果的に除去するための脳組織の範囲についての情報をもとに、情報をもとに意思決定を行うことができます。 CHARMの最も重要な利点の1つは、手術中に薬剤を被覆したワブを直接脳に投与する治療の実施を容易にする能力です。この個別化されたアプローチは、この標的治療によく反応する特定の腫瘍に特に有益です。このAIツールは、異なる患者集団の脳腫瘍サンプルからなる広範なデータセットを用いてトレーニングされました。CHARMはテスト中に驚異的な精度を示し、特定の分子変異を持つ腫瘍を93％の正確度で識別することに成功しました。さらに、CHARMは、その独自の分子的特徴と予後に基づいて、最も攻撃的で一般的な脳がんであるグリオーマの3つの重要なタイプを正確に分類しました。 CHARMの能力は、分子プロファイリングにとどまらず、周囲組織の視覚的特徴も捉えることができます。これにより、細胞密度の高い領域や細胞死が増加している領域を特定することができます。さらに、AIツールは、周囲組織への浸潤が少なく、攻撃性が低いグリオーマにおいても、臨床的に重要な分子的変異を検出することができます。このツールは、細胞の外観を腫瘍の分子プロファイルと関連付けることで、その正確性を高め、人間の病理学者が腫瘍サンプルを視覚的に評価する方法をシミュレートしています。この多次元の評価により、腫瘍の包括的な理解が促進され、治療計画に関するより的確な意思決定が行われます。 CHARMの可能性は、グリオーマに限定されているわけではありません。研究者は、このAIツールを再トレーニングして、他の脳がんのサブタイプや、大腸、肺、乳房などの他の臓器のがんを識別することもできると示唆しています。このAIツールの適応性は、新興の疾患分類に追いつき、最新の知識を取り入れてピークのパフォーマンスを維持する上で重要です。ただし、CHARMが臨床で使用されるためには、現実の状況での厳格な検証テストを経て、FDAなどの規制当局からの承認を得る必要があります。それにもかかわらず、リアルタイムの精密がん治療に対するその影響は深いものであり、脳腫瘍患者の治療戦略を最適化し、患者の結果を向上させる新たな可能性を開くものです。結論として、CHARMの登場は神経外科の大きな飛躍を表しています。手術中に迅速かつ正確な分子診断を可能にすることで、このAIツールは神経外科医に重要な意思決定を行う力を与え、患者の生活に大きな影響を与えることができます。さらなる研究と検証が進行するにつれて、リアルタイムの精密がん治療の未来は今まで以上に明るくなり、脳腫瘍や他のがんと闘う数多くの人々に希望をもたらすことでしょう。

「ODSC East 2024 Pre-Bootcamp Primer コースのお知らせ」

私たちは、ODSC東プリブートキャンププライマーコースで2024年をスタイリッシュにスタートさせます！今年は、新しく3つのコースが追加されました2024年のトップAIスキル、機械学習入門、大規模言語モデルとプロンプトエンジニアリング入門です以下で全セッションをご覧ください2024年のトップAIスキル...

East 2024

「Tracememを使用して、Pythonのセッションメモリをトラッキングする」

TraceMem（トレースメム）は、Pythonのプロファイリングツールで、特定の瞬間にPythonセッションのメモリ使用量を測定し、その後の変化を追跡することができますこれはデバッグに使用されることができます...

アルゴリズムの効率をマスターする

イントロダクションテクノロジーの世界では、アルゴリズムの効率性を理解することはまるで超能力を持っているかのようです。アルゴリズムの効率性はコンピュータ科学者だけでなく、コードを書くすべての人にとって重要なものです。このガイドでは、アルゴリズムの効率性とその計測方法について紹介します。また、わかりやすいコードの例を使ってアルゴリズムの分析と最適化の方法も学びます。このガイドを終えるころには、効率的で反応性の高いプログラムを書くための準備が整っているでしょう。アルゴリズムの効率性とは何ですか？アルゴリズムの効率性とは、少ないリソースで多くのことをすることを意味します。つまり、最もリソース効率の良い方法でタスクを達成することです。効率的なアルゴリズムはソフトウェアやシステムの基盤となり、より高速で実行コストが低く、スケーラブルなものにします。アルゴリズムの効率性を評価する上で重要な要素は時間計算量と空間計算量です。時間計算量はアルゴリズムの実行時間を測定し、空間計算量は使用するメモリを評価します。アルゴリズムの効率性は異なる記法を使ってテストされます。これについてもう少し詳しく理解しましょう。アルゴリズムの記法とは何ですか？アルゴリズムの記法は、アルゴリズムを体系的に記述するために使用される象徴的な表現や規則です。これには、特定の記号、構造、図表、および他の図形やテキスト形式が含まれます。これらの記法によって、ステップバイステップのロジックやアルゴリズムのプロセスを明瞭で標準化された方法で伝えることができます。アルゴリズムの記法の例としては、疑似コード、フローチャート、構造化英語、UMLダイアグラム、Big O、およびコントロールテーブルがあります。これらの記法によってアルゴリズムのパフォーマンスを分析したり比較したりすることが容易になります。効率的なアルゴリズムとは、時間やメモリなどのリソースを最小限に使用してタスクを達成するアルゴリズムのことです。主要なアルゴリズムの記法アルゴリズムの効率性を測定する際に、主要な記法として以下の3つが挙げられます: Big O、Theta、Omegaです。それぞれの記法はアルゴリズムの振る舞いに異なる洞察を提供します。例を使ってそれぞれを簡単に紹介しましょう。特定の要素を配列内で検索したいとします。以下にそのためのコードを示します: def search_element(arr, target):for num in arr:if num == target:return…

エグゼクティブアーキテクトのFinOpsへのアプローチ：AIと自動化がデータ管理を効率化する方法

フィンオプスは進化するクラウド金融管理の学問と文化的実践であり、組織が最大のビジネス価値を得ることを可能にします

ジュリアでのメタルプログラミングについての翻訳結果です

昨年、私たちはMetal.jlフレームワークというAppleハードウェアのGPUバックエンドについて紹介されましたこれは、macOSの全ポテンシャルを最大限に活用したいJuliaプラクティショナーにとって、とても興奮するニュースです...

「データプロジェクトを始めるための3つの強力なPythonライブラリを（一部）自動化して、EDAを手助け」

「ごみを出すにはごみを入れる」という古い格言を避けるためには、データを理解し、きちんと整理することに十分な時間を費やすことが重要です最近、私はコンラッドの著書「The Kaggle Book」を読みました

「人間と機械の相互作用の秘密を解き放つ：スペインのAI研究がアダプティブインターフェースデザインの進展に向けた包括的なデータセットを紹介」

“`html 人間と機械の間でやり取りを可能にするシステムや技術を人間機械インターフェース（HMI）と呼びます。これらは、コンピュータ、スマートフォン、産業機械、ロボット、スマート家電など、デバイスやシステムと情報をやり取りし、制御することができます。技術の進展により、HMIの可能性と機能はさらに拡大し、さまざまなドメインやアプリケーションで、ユーザーの対話をより直感的で効率的、シームレスにすることを目指しています。これらのデータセットを活用することで、研究者や開発者はアルゴリズムを洗練し、より直感的なインターフェースを設計し、さまざまなユーザーのニーズや文脈に動的に適応するパーソナライズされたユーザー体験を作り出すことができます。ARやVRの技術は、ユーザーがデジタル要素と対話できる没入型の環境を作り出します。ゲーム、教育、トレーニング、シミュレーションなどの分野で活用されています。ユーザーインターフェース（UI）は、ユーザーの行動、好み、ニーズにシームレスに対応し、研究開発の焦点となっています。個々のユーザーに適応し進化するこれらのインターフェースは、人間と機械のやり取りに由来する構造化されたデータセットに大きく依存しています。このようなデータセットは、モデルのトレーニング、アルゴリズムの洗練、ユーザー入力と文脈に動的に適応するUIの設計の基盤となります。スペインの新しいAI研究では、研究チームが制御された構造化された方法で収集された人間と機械のやり取りのデータセットを作成しました。データセットは、形式的に定義されたユーザーインターフェース（UI）を活用したカスタムアプリケーションを使用して生成されました。彼らは生成されたやり取りを処理し、分析して、ユーザーインターフェース適応に興味のあるプロフェッショナルやデータアナリスト向けの適切なデータセットを作成しました。データ処理のステージでは、データのクリーニング、一貫性と完全性の確保が行われました。また、インタラクションのシーケンス内の要素の表面をチェックするためのデータプロファイリング分析も行われました。シーケンスの分布は、さまざまなサービス、ユーザー、期間で分析されました。データセットの分析により、ユーザーの行動と使用パターンに関する貴重な知見が得られました。さまざまなサービス、ユーザー、期間でのシーケンスの分布を分析することで、データサイエンティストチームはこれらの要素を考慮に入れてデータセットを使用しました。データ収集、プロファイリング、および使用ノートに使用したコードは、アダプティブなユーザーインターフェースを作成するために利用可能であり、無料でアクセスできるようになっています。アダプティブなUIの追求には、いくつかの課題と将来の研究の展望が浮かび上がります。まず第一に、ユーザーデータの倫理的な収集と使用を確保することが重要です。第二に、相互作用の種類、文脈、ユーザーの好みを包括するより包括的なデータセットの開発は、この分野に大きな助けとなるでしょう。より堅牢で多様かつ包括的なデータセットへの求めは継続的に行われており、個々のユーザーの好みと文脈にシームレスに合わせることができるアダプティブなインターフェースで技術との対話が革新される未来を約束しています。この記事はUnlocking the Secrets of Human-Machine Interaction: This AI Research from Spain Introduces a Comprehensive Dataset for…

「OpenAgents：野生の言語エージェントのためのオープンプラットフォーム」

最近の動向は、言語エージェント、特に大規模な言語モデル（LLM）上に構築されたものは、自然言語を使用してさまざまな複雑なタスクを実行する可能性があることを示していますしかし、現在の多くの言語エージェントフレームワークの主な焦点は、概念実証の言語エージェントの構築を容易にすることにありますこの焦点はしばしば... [続きは省略されました]

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