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使用Python课程的机器学习和数据分析...人工智能课程代码CIE标记50教学...
连续内部评估：1。三个单位测试每个20分2。分别为20分或一个40分的技能开发活动中的两个分配，以达到COS和POS的三个测试和两个测试的总和，两项任务 /技能开发活动将缩减为50分，CIE方法 /问题文件旨在根据定义的结果来达到BLOOM分类的不同水平。学期结束考试：1。请参阅试卷将设置为100分，而评分的分数将比例减少到50。2。试卷将有十个完整的问题，上面有相等的分数。3。每个完整的问题都是20分。每个模块将有两个完整的问题（最多有四个子问题）。4。每个完整的问题都将具有一个子问题，涵盖了模块下的所有主题。5。学生将必须回答五个完整的问题，从每个模块中选择一个完整的问题，建议学习资源：教科书：1。高级数据结构，彼得黄铜，剑桥大学出版社，2008年。
机器学习 - Genai培训
本课程向学生介绍了机器学习的基本原理（ML），专注于使用Python图书馆的核心算法，应用程序和动手实践。在课程结束时，学生将对ML算法有牢固的了解以及将其应用于现实世界问题的能力。
EP Collisions中D0重建的机器学习（ML） 沙丘远检测器光子检测系统的特征和表演 «Moleculardna
●在Milano-Bicocca和Ciemat中测试的HD-XA PDE●相同的sipms（在CIEMAT和MIB之间交换），但不同的WLS栏●这些四个配置在Protodune-HD NP04中同样表示，并且在数字和位置W.R.T.中平衡。横梁，进行公平比较●跨言论校正
药房助理机器人
在快速技术进化的背景下，药房正面临着越来越多的挑战，这是由于19号大流行而加剧的。为了应对这些挑战，我们的项目建议使用机器人和人工智能系统对药房进行现代化化。这些技术允许自动化各种任务，例如销售，监视和数据输入，从而减少了人类的努力并最大程度地减少错误。该项目依赖于高级技术，例如光学特征识别（OCR），用于阅读处方，数据库搜索以定位药物以及药物收集和付款的自动化。添加的值包括使用屏幕作为广告空间，通过连接的平台管理投诉以及常规的库存监控。此外，将集成药房助理机器人，以帮助日常任务管理和客户互动。总而言之，该项目从根本上通过结合技术创新和人工智能来改变药房运营，从而提高效率和服务质量。关键字：智能药房，人工智能，机器人技术，药房自动化，OCR
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
遥感和机器学习以改善空中野生动植物种群调查
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区（COP），以利用这些发展，以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试，以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始，COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策，重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1）他们使用野生动植物数量数据的管理决定； 2）在遥感/机器学习方法出现之前，如何收集这些计数数据； 3）过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力； 4）从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现，并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
AI驱动的机器学习方法确定了与支架大象植入的总主动脉弓置换后30天死亡率相关的风险因素
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JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及