การถ่ายภาพอัลตราซาวนด์แบบธรรมดา ซึ่งใช้เป็นประจำในการสแกนของโรงพยาบาล ทำงานในโหมดการสะท้อนและให้ภาพเชิงคุณภาพของการสะท้อนแสงของเนื้อเยื่ออ่อน ในทางกลับกัน ในการตรวจเอกซเรย์อัลตราซาวนด์ (UST) จะมีการวัดจำนวนมากขึ้นและใช้อัลกอริธึมการคำนวณเพื่อสร้างภาพเชิงปริมาณของคุณสมบัติทางเสียงขึ้นใหม่ โดยทั่วไปคือความเร็วของเสียง
จะได้รับการเสนอ
ครั้งแรกเมื่อหลายสิบปีก่อน แต่ความก้าวหน้าล่าสุดในด้านฮาร์ดแวร์ ซึ่งไม่น้อยไปกว่าในด้านพลังการคำนวณ ได้นำไปสู่การฟื้นฟูความสนใจและความก้าวหน้าในเทคนิคนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการถ่ายภาพเต้านมการประชุมเชิงปฏิบัติการระดับนานาชาติเกี่ยวกับการตรวจเอกซเรย์อัลตราซาวด์
ทางการแพทย์ครั้งที่ 3 ประจำ ปี 2565 ซึ่งจัดขึ้นเมื่อเดือนที่แล้วระหว่างวันที่ 27-29 มิถุนายน ซึ่งจัดโดย และมหาวิทยาลัย คอลเลจลอนดอน.การพูดคุยในเวิร์กช็อปครอบคลุมทุกแง่มุมของ UST ตั้งแต่การออกแบบฮาร์ดแวร์ ไปจนถึงการสร้างภาพใหม่ ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในคลินิก แต่อาจมีสองประเด็น
หลัก: การถ่ายภาพทรวงอกและการใช้การผกผันของรูปคลื่นเต็มรูปแบบสำหรับการสร้างภาพใหม่การประชุมเชิงปฏิบัติการเปิดโดยหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ซึ่งบรรยายประวัติศาสตร์อันโด่งดังของ NPL และบทบาทปัจจุบันในการรักษามาตรฐาน และด้วยเหตุนี้จึงช่วยเร่งการวิจัยและนวัตกรรม
เป็นผู้บุกเบิกเทคโนโลยี UST เต้านม 3 มิติเต็มรูปแบบมาอย่างยาวนาน Ruiter พูดถึงความท้าทายทางเทคนิคและการออกแบบระบบของ UST รวมถึงนำเสนอรายละเอียดของเครื่องสแกนเต้านมรุ่นล่าสุดของกลุ่ม กล่าวถึงหัวข้อของการสร้างภาพขึ้นใหม่โดยใช้วิธีการรูปคลื่นเต็มรูปแบบ ซึ่งให้คำอธิบายที่มีภาพประกอบสวยงามเกี่ยวกับสถานะของสาขาการตรวจเอกซเรย์รูปคลื่นในธรณีศาสตร์
และแผ่นดินไหว
วิทยา และสังเกตเห็นการซ้อนทับอย่างมากกับการถ่ายภาพทางชีวการแพทย์ตลอดจนอำนวยความสะดวกทางการค้าวิทยากรรับเชิญคนแรกนักรังสีวิทยาเต้านมจาก ในเนเธอร์แลนด์ ซึ่งให้คำอธิบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับข้อกำหนดขั้นตอนการทำงานทางคลินิกและความต้องการที่ไม่ได้รับการตอบสนอง
หัวข้อนี้ดำเนินต่อไป มีการพูดคุยหลายครั้งที่เกี่ยวข้องกับการใช้ UST กับการถ่ายภาพสมองผ่านกะโหลกศีรษะที่ไม่บุบสลาย กะโหลกศีรษะเป็นอุปสรรคสำคัญในการอัลตราซาวนด์ ดังนั้นสิ่งนี้จึงถือเป็นความท้าทายอย่างมาก เป็นเรื่องน่าตื่นเต้นที่จะได้เห็นความคืบหน้าในการประชุม MUST ครั้งต่อไป
เมื่อมีการประกาศการวิจัยในภายหลังเท่านั้น ตัวอย่างเช่น โฟล์คสวาเก้นใช้มันเพื่อแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพในสายการประกอบ การกำหนดเส้นทางจราจร และการวางตำแหน่งจุดชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า
แท้จริงแล้วควอนตัมคอมพิวติ้งนั้นเหมาะสมอย่างยิ่งกับปัญหาของการเพิ่มประสิทธิภาพ
ซึ่งความท้าทาย
คือการหาทางออกที่ “ดีที่สุด” จากโฮสต์ของโซลูชันอื่นๆ ที่เป็นไปได้ นั่นคือปัญหาที่ต้องเผชิญ เช่น ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานเพื่อส่งมอบสินค้าหรือบริการให้กับลูกค้าจำนวนมากในสถานที่ต่างๆ กัน โดยมีข้อกำหนดและกำหนดเวลาที่แตกต่างกัน โดยปกติแล้ว ไม่มีอัลกอริทึมแบบคลาสสิก
สำหรับการแก้ปัญหาดังกล่าวที่ไม่จำเป็นต้องลองแต่ละตัวเลือก: จำนวนที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณตามขนาดของระบบบริษัทที่มีส่วนร่วมกับควอนตัมคอมพิวติ้งอยู่แล้วก็ต้องการการเริ่มต้นในสิ่งที่อาจจะเป็นไปได้ในเร็วๆ นี้บ็อบ ซูเตอร์, IBMปัญหาดังกล่าวยังพบได้ทั่วไปในด้านการเงิน เช่น เพื่อกำหนดราคาที่เหมาะสม
ของตราสารอนุพันธ์หรือเพื่อประเมินความเสี่ยงในการลงทุนพอร์ตโฟลิโอหัวหน้าฝ่ายพัฒนาธุรกิจของQC Ware บริษัทซอฟต์แวร์ควอนตัมใน Palo Alto กล่าวว่า “อุตสาหกรรมการเงินมีส่วนร่วมในควอนตัมคอมพิวติ้งเป็นจำนวนมาก บริษัทของเขาได้ร่วมมือ เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมควอนตัมสำหรับ
การจำลองแบบมอนติคาร์โล ซึ่งเป็นขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพทั่วไปที่สามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มี “เสียงดัง” ในปัจจุบันซึ่งมีข้อผิดพลาดได้ง่าย พวกเขาอ้างว่าอัลกอริทึมจะเร็วกว่าเทียบเท่าแบบคลาสสิกประมาณหนึ่งร้อยเท่า IonQ ก็ทำงานร่วมกับเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัมเช่นกัน
กล่าวว่าการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมควอนตัมที่เป็นไปได้อื่นๆ ในด้านการเงิน ได้แก่ การตรวจจับการฉ้อโกงและคำแนะนำในการซื้อขาย “ธนาคารขนาดใหญ่หลายแห่งกระโดดเข้ามาด้วยอย่างน้อยหนึ่งฟุต และบางครั้งก็ถึงสองฟุต” ริเก็ตติกล่าวเสริมเน้นย้ำว่า “ไม่มีใครมีคอมพิวเตอร์ควอนตัม
ที่ทำได้ดีกว่าสิ่งที่คลาสสิกสามารถทำได้ ดังนั้นคุณต้องระวังที่จะไม่ขายให้คนอื่นในสิ่งที่พวกเขาคิดว่าสามารถทำได้มากกว่าที่ทำได้ในตอนนี้” เขากล่าวว่าบริษัทต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับควอนตัมคอมพิวติ้งอยู่แล้ว ต้องการเริ่มต้นล่วงหน้ากับสิ่งที่อาจเป็นไปได้ในเร็วๆ นี้
การวินิจฉัยการเข้ารหัสแม้แต่คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน หรือวงจร ขนาด 127 คิวบิตของ IBM ที่เพิ่งประกาศเมื่อเร็วๆ นี้ ยังต้องพยายามจำลองมากกว่าระบบเคมีที่ง่ายที่สุด เช่น โมเลกุลขนาดเล็ก แต่ก็หวังว่าในที่สุดพวกเขาจะใช้ในการทำนายคุณสมบัติของวัสดุและโมเลกุลใหม่
ด้วยความแม่นยำที่ไม่สามารถเทียบได้กับการจำลองแบบคลาสสิก กล่าวว่า “เราคาดว่าตลาดจะเข้าสู่ตลาดในอีกสองถึงสามปีสำหรับการใช้งานด้านเภสัชกรรมและวัสดุ” แต่แผนก R&D ขององค์กรบางแห่งกำลังวางรากฐานสำหรับสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาและสิทธิบัตร และเพื่อพัฒนาทักษะที่จำเป็น แอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์เชิงควอนตัมที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในขณะเดียวกัน
แนะนำ 666slotclub / hob66
