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大 自然 の 魔 法師 アシュト な ろう / 国立 大学 法人 千葉 大学

娘を婚約破棄された最強軍人、国を見限り辺境へ 謙虚なサークル 石倉稔紀 LINEマンガ 嫌われたいの 〜好色王の妃を全力で回避します〜 春野こもも 一色真白 コミックシーモア 追放悪役令嬢の旦那様 古森きり なつせみ マンガPark 優しい家族と、たくさんのもふもふに囲まれて。 ありぽん ひのみち 弱小貴族の異世界奮闘記 〜うちの領地が大貴族に囲まれてて大変なんです! 小説 家 に な ろう 異世界生活. 〜 kitatu 拓平 COMIC it こじらせ王太子と約束の姫君 栗須まり van 悪夢から目覚めた傲慢令嬢はやり直しを模索中 もり 上原誠 僕のかわいい娘は双子の賢者 〜特技がデバフの底辺黒魔導士、育てた双子の娘がSランクの大賢者になってしまう〜 メソポ・たみあ 浅野五時 マンガボックス ミリモス・サーガ―末弟王子の転生戦記 中文字 奥英樹 アラフォー冒険者、伝説となる 〜SSランクの娘に強化されたらSSSランクになりました〜 延野正行 タッ公 COMICアーク 王妃になる予定でしたが、偽聖女の汚名を着せられたので逃亡したら、皇太子に溺愛されました。そちらもどうぞお幸せに。 糸加 コロポテ 逆行した悪役令嬢は、なぜか魔力を失ったので深窓の令嬢になります 蒼伊 さかもとびん カフェオレはエリクサー 〜喫茶店の常連客が世界を救う。どうやら私は錬金術師らしい〜 わた・るぅー 転生したけどチート能力を使わないで生きてみる 大邦将人 トトキハルキ 追放悪役令嬢、只今監視中! 扇つくも かりね。 異世界に転移したら山の中だった。反動で強さよりも快適さを選びました。 蔦屋空 転生令嬢は逃げ出した森の中、スキルを駆使して潜伏生活を満喫する 灰羽アリス 七瀬真 嫌われ勇者に転生したので愛され勇者を目指します! 〜すべての「ざまぁ」フラグをへし折って堅実に暮らしたい! 〜 鈴木竜一 たぢまよしかづ 「もう‥‥働きたくないんです」冒険者なんか辞めてやる。今更、待遇を変えるからとお願いされてもお断りです。僕はぜーったい働きません。 縛炎 村上メイシ ガンガンONLINE
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大自然の魔法師アシュト、廃れた領地でスローライフ3 - さとう, Yoshimo - Google ブックス

0%)、200mg連日投与(9例)で1例(11.

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国立大学法人千葉大学医学部附属病院 NTTコミュニケーションズ株式会社 千葉大学病院とNTT Com、「秘密計算ディープラーニング」などの技術を活用した臨床データ分析の共同研究を開始 国立大学法人千葉大学医学部附属病院(病院長:横手幸太郎、以下 千葉大学病院)と、NTTコミュニケーションズ株式会社(代表取締役社長:丸岡亨、以下 NTT Com)は、「秘密計算ディープラーニング」などの技術を活用した研究(以下 本研究)に関し、2021年2月1日に「秘密計算システム、秘密計算ディープラーニングに関する共同研究協定書(以下 本協定)」を締結しました。これにより、機密性の高い診療情報を含む臨床研究データを、複数の施設から安心安全に収集、保管、分析を行うための高レベルな情報セキュリティ環境の構築を目指します。 「秘密計算ディープラーニング」とは、秘匿化した情報をそのまま人工知能(AI)に学習させて、診療補助などを行うことが可能になる技術です。この技術は日本電信電話株式会社(以下 NTT)が世界で初めて標準的なディープラーニングの学習処理を秘密計算(データを複数に分割し秘匿化したまま統計分析を行い、その結果のみを出力する技術)に適用したものです。 1. 背景と目的 千葉大学病院は、高度な医療の提供、技術の開発及び研修を実施する能力などを備えた病院として、厚生労働省より特定機能病院および臨床研究中核病院に指定されており、地域や日本の医療発展へ貢献する役割を担い、積極的に臨床研究にも取り組んでいます。 臨床研究に用いるデータは、機密性の高い診療情報を含むため、データの収集、保管、分析などにおける高レベルな情報セキュリティの実装が必要となります。多様化、深刻化するセキュリティリスクへ対応しつつ、複数の施設との臨床研究実施など、より柔軟なデータ利活用のニーズを両立させる新たな手法の確立が求められてきました。 今回、NTT Comの安心安全なクラウドサービスやネットワークサービスに加え、NTTが開発を進めてきた「秘密計算ディープラーニング」などの技術(「秘密計算システム」「秘密計算ディープラーニング」)を用いてこれらの課題解決に取り組みます。 2. 本研究の内容 千葉大学病院は複数の診療科で進めている臨床研究において、「秘密計算システム」、「秘密計算ディープラーニング」を利用した共同研究を行います。 単一医療施設では症例数が限定される希少疾患の研究で、診療情報を含む臨床研究の機微データを他施設に対して非公開にしつつ、複数の施設が参加可能となる「多施設共同研究」の仕組みの確立に取り組んでいます。 今回、「秘密計算システム」を利用し、複数の施設から収集した臨床研究データが、施設間で相互に秘匿された状態で分析可能か検証します。これにより、千葉大学病院の各診療科は、複数施設の臨床研究データを用いて臨床研究に必要な横断研究 ※1 や縦断研究 ※2 を実施する可能性が広がります。 また複数施設から収集した臨床研究データを秘匿した状態のままでAIモデルの作成が可能な「秘密計算ディープラーニング」を利用することで、従来の手法では時間を要していた疾患の診断時間短縮の実現を目指します。加えて、処方する薬剤の選定を補助するAIモデルを作成し、患者の状態に応じた最適な薬剤を処方することにより病状の進行を抑える研究につなげます。 3.

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