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解决惠灵顿 - 戴弗蛋白盖尔夫的不良童年经历（ACE）
需要长期的社区承诺来预防和减轻童年时期的危险暴露，这可以减轻以后生命后期的疾病负担，甚至可以防止过早死亡。WDG公共卫生与社区合作伙伴，例如圭尔夫和惠灵顿社区弹性联盟的成员，继续致力于提高对这一重要问题的认识和知识。可以在CommunityRerience.ca/Get-traded上找到公众，社区领导者，教育工作者和其他服务提供商的多个培训模块。此外，幼儿期的基于证据的干预措施是减轻跨部门ACE的影响的有效和上游解决方案。Dufferin Basics Initiative是所有可以促进儿童重要大脑发育的护理人员一致的循证消息传递的一个很好的例子。
Dissertation_RKlomp.pdf - 代尔夫特理工大学研究门户
基于轨迹的空中交通管制解决方案空间概念 预计未来十年内，全球航空旅行需求的不断增长将突破当前空中交通管理 (ATM) 系统的容量极限。因此，已启动两个重大国际计划，从根本上重构空中交通管制 (ATC) 的执行方式。这两个计划的一个关键支柱是引入基于轨迹的运营 (TBO)，其中高度精确的登机口到登机口定义的四维 (4D) 轨迹将成为未来空中交通管制员 (ATCo) 和飞行员工作的基础。人们一致认为，最终负责运营安全的应该是人类管制员，而不是自动化。然而，ATCo 的确切任务以及自动化自主权和权限的范围尚不明确。
沃尔夫冈·A·沃尔（教授、博士、工程师）
力学（IACM）2012 - 2016 莱布尼茨超级计算中心咨询委员会成员 2012 - 2020 ECCOMAS 执行委员会成员（增选）2013 - 2016 德国计算力学协会 (GACM) 主席 2014 - 2017 TUM 生物工程学院创始董事会成员 2014 – 格拉茨工业大学（奥地利格拉茨工业大学）研究与技术委员会成员 2015 – 奥地利科学院海外通讯院士 2015 - 2017 国际流体数值方法杂志主编 2015 - 2020 ERC 高级资助小组成员（后任小组副主席）2016 – TUM 任命和终身教职委员会成员 2017 – 国际机械科学中心 (CISM) 校长意大利乌迪内 2017 年 – 巴伐利亚州科学与人文学院院士 2019 年 – 亥姆霍兹格斯塔赫特中心 (HZG，材料与海岸研究中心) 技术科学委员会成员 2020 年 – 亥姆霍兹中心 Hereon GmbH 技术科学委员会主席 2021 年 – 慕尼黑生物医学工程研究所 (MIBE) 成员，TUM 2021 年 – 慕尼黑机器人与机器智能研究所 (MIRMI) 成员，TUM 2021 年 – 慕尼黑数据科学研究所 (MDSI) 核心成员，TUM 2022 年 – 奥地利研究基金会指导讲师 2022 年 – 材料、能源与过程工程研究所 (MEP) 核心成员，TUM 2022 年 – 莱布尼茨超级计算中心 (LRZ) 顾问委员会成员 2023 年 – 巴伐利亚州科学与人文学院总统战略顾问委员会成员
旋转后19个心律不齐？沃尔夫·帕金森（Wolf Parkinson）旋转后19个心律失常？沃尔夫·帕金森氏综合症病例报告白综合症病例报告
摘要 - 磁共振成像（MRI）中的特权由于侵犯扫描，存储，转移，分析和共享而起着重要作用。本文回顾了MRI中的隐私问题，尤其是大脑MRI在数据集，模型，平台，违规，解决方案和文献中使用的解决方案方面讨论了基于风险，技术，政策，规则以及MRIS中现有和缺少点的重要问题。即使存在可用技术匿名，差异隐私，联合学习，假名，合成数据生成，隐私性或匿名化的难题仍然需要提供新颖的隐私，保密性，或保留敏感数据的新颖敏感数据，也需要使用可用的技术，即使有规则，法规，政策和法律可用来保存隐私，差异隐私，联合学习，化学数据生成，合成数据或匿名化困境仍在处理中。本文通过一些建议着重于这些问题，并针对未来的方向讨论了这些问题。
船舶生命周期的数字孪生 - 代尔夫特理工大学研究门户
制造业对数字化的关注正蔓延到其他行业领域，包括船舶等大型复杂物体。这种兴趣引入了数字孪生的概念，以支持整个船舶生命周期的设计师和操作员。然而，数字孪生一词在航运业中通常被滥用，很多时候错误地将基于模型的系统的任何虚拟版本称为船舶的数字孪生。物理环境和虚拟环境之间的相互数据交换是真正的数字孪生的基础，但大多缺失，将虚拟模型与复杂的生活虚拟环境混淆。文献中关于船舶数字孪生的评论很少。本系统综述建议确定当前海事行业和其他行业领域的数字孪生应用之间的弱点和相关性。此外，此处应用的方法可能会在未来的研究中重复，以提供公平客观的研究进展概述。该研究强调了文献很少涉及设计和退役阶段，这表明研究应该关注这些主题，特别是关于未来船舶的设计。
博士职位 5：基于物理的机器学习，用于半导体器件的模拟雇主代尔夫特大学的 Willem van Driel 教授
基于物理模型和传感器数据的组合来设计电气元件。 国际流动性 作为一名博士候选人，您将在代尔夫特理工大学和 Reden 各工作 18 个月。在代尔夫特理工大学实习期间，您还将在 IMEC 进行为期 1 个月的实习，由 Bart Vandevelde 博士指导。 要求 适用于“地平线欧洲：玛丽居里 (MSCA)”计划的具体资格标准，包括流动性规则和博士学位规则。欢迎任何国籍的申请人。 其他要求 理学、电气/机械工程、物理学、数学硕士学位 FE 模拟（例如 Abaqus 或 Comsol）和编程（例如 Matlab、Python）背景 英语水平：托福-IBT 测试 >100 分或雅思考试 >7,0 每月的支持和福利 成功的候选人将受益于由学术和工业合作伙伴组成的国际科学网络
人工智能在高尔夫运动中的应用研究
摘要 人工智能 (AI) 领域的新兴技术已部署到许多行业，例如各种在线服务、建筑、汽车和网络安全。此类技术的优势在于它们可以以类似于人类智能的方式处理和响应其环境或输入，从而使它们能够完成原本只有人类才能完成的任务。过去几十年来，包括高尔夫在内的大多数传统定义的运动都采用了计算机技术。然而，人工智能技术在高尔夫和体育运动中的应用总体上非常有限。本文通过研究和总结有关该主题的最新研究，探讨了人工智能在高尔夫运动中的当前应用、研究、未来研究方向和可能性。研究发现，人工智能技术的现有应用极其有限，既未得到广泛使用，也未得到认可，也没有提供明确的优势。目前，人工智能技术在高尔夫运动中的应用研究尚处于早期阶段，彼此之间基本独立，仅侧重于一项小任务或非常具体的方面，例如挥杆差异检测。这些研究得出的模型通常只产生数值结果，这些结果证明了它们在特定任务中的充分性，但无法以有用的方式进行解释。然而，它们在完成指定任务方面的熟练程度表明，强大的高尔夫专业人工智能具有潜力，它基本上可以扮演教练的角色，甚至超越教练。尽管如此，广泛的研究和大量标记集的开发。
拉尔夫·奥康纳（Ralph O'Connor）可持续能源研究所
此外，Rosei正在开发一个在可持续能源的全国高中外展计划，为本科生建立了辅修能源，并开展了一套强大的计划，用于在霍普金斯建立能源研究通讯。Rosei正在雇用新教师，并提供以能源为中心的研究研讨会，讲习班，年度会议，直接资助以及为建立新的研究团队的大力支持，并对机构和基金会建立的能源研究需求做出响应。Rosei还支持霍普金斯大学的商业翻译生态系统的开发。
卡尔斯滕·奥尔夫上校 - 德国联邦国防军
作战指挥区 3 Fliegerhorstallee 1 04916 Schönewalde 电话：035389/86 30002 FspNBw:90/8303 30002 电子邮件：EinsFueBer3VorzimmerKdr@