Magnetic Resonance Imaging
Biomarker
簡介
生物標記（biomarker）是指在生物體內或體外觀察、測量或評估的特定指標，可以用來指示生物體的生理狀態、疾病存在、疾病進展或對治療的反應。生物標記可以是分子、細胞、組織、影像、生理參數等不同層次的特徵。
生物標記在醫學研究和臨床應用中具有重要價值。它們可以用於疾病的診斷、預測、監測和治療的指導。例如，某些特定蛋白質、基因或代謝物可以作為癌症的生物標記，用於早期診斷和監測治療效果。同樣，心臟病的生物標記可以幫助評估心肌損傷程度和預測患者的預後。
生物標記的選擇應考慮其在特定疾病或生理狀態中的關聯性、特異性、敏感性和可重複性。研究人員使用不同的技術和方法來鑒定和驗證生物標記，例如基因檢測、蛋白質分析、影像技術和生理參數測量等。
生物標記在個體化醫學和精準醫學中扮演著關鍵角色，可以幫助醫生更好地了解病情、預測疾病進程、選擇最佳治療方案，並監測治療效果。此外，生物標記也在藥物研發和臨床試驗中被廣泛應用，可以用於評估新藥的效力和安全性。
需要注意的是，生物標記的發現和應用需要進一步的研究和驗證，並且在使用時需要考慮可能的限制和局限性。
Zero Trust Architecture
零信任架構（Zero Trust Architecture）是一種網絡安全模型，旨在提高網絡安全性並保護組織的敏感數據和資源。傳統的網絡安全模型通常依賴邊界防禦，即在網絡邊界上建立防禦措施來保護內部網絡。然而，在當今複雜的網絡環境中，這種方法已經變得不夠有效，因為攻擊者可能已經成功滲透到網絡內部。
Image Translation
簡介
Image translation 是一種深度學習的任務，其目標是將圖像從一種狀態（或”風格”）轉換為另一種狀態，同時保持原始圖像的基本結構和意義。這可以包括各種不同的轉換，例如改變圖像的色調、風格、光線效果，或者從一種類型的圖像（例如夜晚的風景）轉換為另一種類型的圖像（例如同一風景的白天版本）。
一種著名的圖像翻譯模型是 CycleGAN，它能夠在兩個圖像領域之間學習來回的映射，而不需要成對的訓練樣本。舉例來說，CycleGAN 可以將馬的圖片轉換為斑馬的圖片，反之亦然。
另一種重要的圖像翻譯技術是 Pix2Pix，這是一種條件對抗網絡 (Conditional Generative Adversarial Network, cGAN) ，能夠實現從一種類型的圖像轉換為另一種類型的圖像。不過與 CycleGAN 不同的是，Pix2Pix 需要配對的輸入/輸出圖像來訓練。
圖像翻譯有多種可能的應用，包括風格轉換、超解析度、影像修復、將草圖或語義分割圖轉換為寫實圖片等。
Automated Optical Inspection
AOI
自動化光學檢測（Automated Optical Inspection，縮寫為 AOI）是一種利用光學技術和機器視覺系統進行自動檢測和檢測缺陷的過程。它通常應用於製造業中，用於檢查和驗證產品的品質、精度和一致性。
自動化光學檢測通常使用高解析度的攝像頭或光學感測器來捕捉被檢測物體的影像或光學特徵。這些影像或特徵會通過機器視覺系統進行分析和處理，使用預先設定的演算法和模型來檢測物體上的缺陷、錯誤或不一致之處。
自動化光學檢測可應用於各種不同的製造過程和產品，例如電子零件、半導體元件、印刷電路板（PCB）、車輛零部件、玻璃、塑膠和金屬制品等。它可以檢測和識別諸如缺陷、錯誤焊接、瑕疵、異常、尺寸偏差等問題。