I.在2024年6月3日至7日,针对东非地区数字整合计划(EA -RDIP,P176181)进行了项目实施支持任务(ISM)。作为该更广泛的地区项目的一部分,南苏丹共和国的混合动力(虚拟和面对面)任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood(Tane Tean Leader,高级数字开发专家)领导,由Victor Kyalo(高级数字发展专家),Ariic David Reng(数字发展顾问),Michael Okuny(高级财务管理专家)和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek(高级生产专家)组成。Giacomo Assenza(网络安全专家)和Dereje Agonafir Hablewold(高级环保专家)和Jennifer Gui(南苏丹项目焦点,高级数字发展专家)实际上加入了任务。
关于气候与能源的市长盟约(GCOM)是城市气候领导力最大的全球联盟,与13,000多个城市和地方政府和100多个支持伙伴组成的全球联盟结合了全球联盟。GCOM的城市和合作伙伴具有支持自愿行动以打击气候变化以及朝着韧性和低排放社会的长期愿景。GCOM通过与城市/地区/地区网络,国家政府和其他合作伙伴合作来实现我们的愿景,通过动员和支持其社区中雄心勃勃,可衡量,计划的气候和能源行动来为城市和地方政府提供服务。联盟包括6大洲和144个国家的城市,占全球人口的10亿以上人口。
Business Support Coursework ENG 2790 Business Writing 3 MATH 1400 Basic Calculus 3 PHIL 2520 Business Ethics 3 Business Core Coursework ACCT 2110 Introduction to Financial Accounting 3 ACCT 2111 Managerial Accounting 3 ACCT 2291 Business Law I 3 FIN 2660 Principles of Finance 3 INSY 3200 Business Problem Solving 3 MGMT 1020 Career Fluency 3 MGMT 3020 Organizational Behavior 3 MGMT 4850 International Business 3 MGMT 4890业务政策与战略3 QBA 2000业务统计3 QBA 3500定量业务应用程序3供应链管理集中度课程SCM SCM 4100供应链管理应用程序3 SCM 4200质量管理3 CSU完成学分66
广泛的招标。通过一对一的沟通,组织交流以及其他方式,将会发现出色的人才和潜在的破坏性技术,将成立良好的团队(优势)团队,并将计划和组织项目,以重要的战略领域和主要的应用程序场景为中心,并考虑项目协调员感兴趣和专业专业的专业化。将依靠顶级科学家和关键的研发工作单位推荐潜在的高价值项目,或提出关键的技术要求和研发项目的呼吁。项目将通过公开呼叫和基于竞赛的选择从整个社会中广泛征求。这个特殊项目不会通过其他S&T计划项目实施受限制的项目管理。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
1 机器学习与计算生物学,瑞士巴塞尔苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系,2 瑞士洛桑生物信息学研究所 (SIB),3 瑞士巴塞尔大学生物医学系应用微生物学研究,4 瑞士巴塞尔大学环境科学系人文地理学,5 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学临床细菌学与真菌学,6 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学临床病毒学,7 瑞士巴塞尔大学医院急诊科,8 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学传染病与医院流行病学,9 瑞士巴塞尔大学儿童医院与巴塞尔大学儿科传染病与疫苗学,10 瑞士巴塞尔大学医院实验室医学,11瑞士巴塞尔大学医院重症监护医学科,12 瑞士巴塞尔市卫生服务中心,13 瑞士阿尔施维尔 Viollier AG,14 瑞士巴塞尔瑞士红十字会地区输血服务中心和 15 瑞士巴塞尔大学生物医学系移植与临床病毒学
本文介绍了我们针对 2021 年人工智能城市挑战赛 (AICITY21) 的 Track2 的解决方案。Track2 是一个使用真实世界数据和合成数据的车辆重新识别 (ReID) 任务。在本次挑战中,我们主要关注四个点,即训练数据、无监督领域自适应 (UDA) 训练、后处理、模型集成。(1)裁剪训练数据和使用合成数据都可以帮助模型学习更多判别性特征。(2)由于测试集中有一个在训练集中未出现的新场景,因此 UDA 方法在挑战中表现良好。(3)后处理技术包括重新排名、图像到轨迹检索、摄像头间融合等,可显著提高最终性能。(4)我们集成了基于 CNN 的模型和基于 Transformer 的模型,它们提供了不同的表示多样性。通过上述技巧,我们的方法最终取得了 0.7445 的 mAP 分数,在比赛中获得第一名。代码可在 https://github.com/michuanhaohao/AICITY2021_Track2_DMT 获得。
开发用用例,利用高级技术在灾难管理,环境,城市规划,流动性等各种领域等。通过创建和水平部署最佳实践,促进在公共和私营部门各个领域中用例的社会实施。
第六届人工智能城市挑战赛专门关注两个领域的问题,这两个领域在计算机视觉和人工智能的交叉点上具有巨大的未开发潜力:智能交通系统 (ITS) 和实体零售业务。2022 年人工智能城市挑战赛的四个挑战赛道收到了来自 27 个国家/地区的 254 支队伍的参与请求。赛道 1 涉及城市规模的多目标多摄像头 (MTMC) 车辆跟踪。赛道 2 解决基于自然语言的车辆轨迹检索。赛道 3 是一个全新的自然驾驶分析赛道,其中数据由安装在车辆内的多个摄像头捕获,重点关注驾驶员安全,任务是对驾驶员行为进行分类。赛道 4 是另一个新赛道,旨在仅使用单视角摄像头实现零售店自动结账。我们根据不同的方法发布了两个排行榜,包括比赛公开排行榜(不允许使用外部数据)和所有提交结果的综合排行榜。参赛队伍的顶尖表现建立了强大的基线,甚至超越了拟议挑战赛道中的最先进水平。
