多态全斜形图像（WSI）注册是一个积极的研究领域。但是，目前尚不清楚当前的WSI注册方法将如何在现实世界数据集上执行。通过使用来自常规诊断的新数据集来评估现实世界中的适用性，以验证当前WSI注册方法的性能来验证当前WSI注册方法的性能。在本报告中，我们介绍了Acrobat挑战的解决方案。我们采用两步方法，包括刚性和非刚性变换。实验结果表明，验证数据集的中位数为1,250 UM。
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我们开发了一种组合量子蒙特卡罗的准确性在描述与机器学习电位（MLP）的效率描述电子相关性的技术。我们使用内核线性回归与肥皂（平滑的重叠原子位置）方法结合使用，以非常有效的方式在此实现。关键成分是：i）一种基于最远点采样的稀疏技术，确保我们的MLP的一般性和可转换性和II）所谓的$ \ Delta $ -Learning，允许小型训练数据集，这是一种高度准确的基本属性但是计算地要求计算，例如基于量子蒙特卡罗的计算。作为第一个应用，我们通过强调这一非常高精度的重要性，展示了高压氢气液体过渡的基准研究，并显示了我们的MLP的高精度的重要性，实验室在实验中难以进行实验，以及实验理论仍然远非结论。
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