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UWSP的化学研究机会
描述：冶金烯已经捕获了自1951年意外制备二循环（1下，M = Fe）以来的合成化学家和理论家的想象。多年来，基于复合物1的基序的多种冶金概念已经合成，最近人们对三甲基复合物（如2和尚未达到尚未实现的四边形decker decker complects）产生了兴趣。3。的确，如果我们将基于金属新近基序的“分子线”授课，将会发生什么？这种复合物将如何合成，它们的电子特性将是什么？我的小组将与西雅图大学的埃里克·沃森教授合作，试图回答这些确切的问题。沃森教授的本科生团队将综合新颖的三甲板综合体，并致力于制造七叶树综合体。我的研究小组将使用密度功能理论（DFT）来研究合成和想象的复合物的电子结构，以便更好地了解这一组有机金属物种的迷人化学。
面向研究机构的人工智能政策框架
研究机构及其形成的网络是社会信息基础设施的重要基础。这些机构在收集、保存和传播跨部门信息方面发挥着重要作用，对于保护文化遗产和历史、促进创新、维护开放科学原则和支持受教育权利至关重要。研究机构除了对社会产生定性影响外，还是重要的经济引擎。U15 加拿大（U15）——加拿大 15 所最大研究型大学的协会——表示，其成员机构每年进行的研究经费约为 85 亿美元，拥有加拿大所有签约私营部门研究的 83%，拥有加拿大 81% 的大学专利。1 U15 成员和加拿大的其他研究机构还拥有大量文化、科学和历史文献，这些文献构成了人类知识和历史记录的很大一部分。这些机构确保了强大的社会公益研究和创新体系，并为民间社会和治理提供了事实基础。考虑到这些因素，显然加拿大社会各界的大学和其他研究机构代表着无与伦比的知识体系，在社会中发挥着至关重要的作用。
研究机器学习方法用于预测时间序列时的研究时，在戒严项目中做出管理决策viktor
摘要本文将强调现代世界中预测时间序列的重要性。该主题的相关性是基于组织和个人根据过去数据的分析来预测事件的条件。时间序列预测在IT项目的计划，风险管理和战略决策中起着至关重要的作用，使其成为现代分析和戒严管理的关键组成部分。还将详细讨论用于时间序列预测的机器学习方法的主题。将审查主要方法，包括指数平滑，Arima（自回旋的集成移动平均线）和一种混合方法，该方法结合了不同的方法以提高预测准确性。指数平滑是一种基于先前观察的加权平均值，是一种简单有效的方法。Arima反过来是一种经典的统计方法，将自动估计，集成和移动平均值与模型时间序列结合在一起。时间序列预测中的混合方法是两种或多种方法的组合，在这种情况下，包括一种改进的方法，具有依赖Mape的权重，从而使方法的权重根据其时间序列数据的性能而适应。文献综述涵盖了使用机器学习方法预测时间序列的相关科学作品。不同的方法，将讨论它们的优势和局限性，以提供对该领域现状的完整理解。使用实际数据和提出的方法，将进行预测。本文还将介绍时间序列预测方法的实际实施结果，包括指数平滑，Arima和混合方法。
上海乔汤大学（Shanghai Jiao Tong University）正在提供海外夏季本科生研究机会计划（UROPS）。
淀粉样蛋白原纤维传统上仅被视为人类神经退行性疾病中的病理骨料，但是越来越清楚地表明，形成淀粉样蛋白原纤维的倾向是所有蛋白质（包括食物蛋白）的通用特性。与病理淀粉样蛋白原纤维不同，源自食物蛋白的淀粉样蛋白可以用作生物医学，组织工程，环境科学，纳米技术，材料科学以及食品科学中的高级材料，鉴于高度可寻求的特征，例如极端的贴上比例，杰出的僵硬，杰出的僵化，良好的僵硬，广泛的型组成型在其范围内的可用性。当前的项目将集中于血液基蛋白的纤维化，这是牲畜加工中的大型废物产品，并探索其功能性能以实现可持续发展。
2023年科学与工程研究机构调查 srvyherd-2022.pdf 联邦设施研发（FFRD）调查年度（FY）2024 FFRDC研发支出 2024年国家政府研究与发展调查
高级，研究生牙科和口腔科学联盟健康和医疗辅助服务联盟健康诊断，干预和治疗生物伦理学，医学伦理学临床实验室科学/研究临床医学研究临床护理障碍科学和服务牙科培养业饮食培养和临床营养学临床医学研究，医学临床医学，健康科学，医学临床科学技术，科学技术，科学研究医学信息学医学实验室科学/研究医学
空军科学研究办公室基础研究机会和太空利益
（NDSEG）这是一项由国会授权的项目，由国防部研究与工程部副部长办公室（OUSD，R&E）指导，是一项由空军研究实验室（AFRL）、陆军研究办公室（ARO）和海军研究办公室（ONR）赞助的三军奖学金项目，旨在增加在美国机构获得军事重要研究学科领域博士学位的美国公民数量
地理空间和网络空间中的人工智能和视觉分析：研究机遇与挑战
a 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，南京 210023，中国 b 海军学院研究院，布雷斯特海军，Lanveoc-Poulmic，BP 600，29240 Brest Naval，法国 c 瑞士西北应用科学与艺术大学工程学院交互技术研究所，Bahnhofstrasse 6，5210 Windisch，瑞士 d 香港理工大学土地测量与地理信息学系，香港九龙红磡漆咸道南 181 号，中国 e 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室（LREIS），北京 100101，中国 f 宾夕法尼亚州立大学地理系，宾夕法尼亚州立大学公园，16802，美国 g 萨尔茨堡大学地理信息学系 - Z_GIS，萨尔茨堡，奥地利 h Dana & David Dornsife南加州大学文学、艺术与科学学院、空间科学研究所，美国加利福尼亚州洛杉矶 i 伦敦大学学院高级空间分析中心（CASA），英国伦敦 j 香港中文大学地理与资源管理系及空间与地球信息科学研究所，中国香港 k 瑞士西部应用科学与艺术大学，沃州商业与工程学院（HEIG-VD），INSIT 研究所，1400，伊韦尔东莱班，瑞士 l 地理信息系统实验室（LASIG），建筑、土木与环境工程学院，洛桑联邦理工学院（EPFL），瑞士洛桑 m 地理空间分子流行病学组（GEOME），生物地球化学实验室（LGB），洛桑联邦理工学院（EPFL），瑞士洛桑 n 开罗大学工程学院公共工程系，吉萨12613，埃及 o 伦敦大学学院土木、环境与测绘工程系 SpaceTimeLab，英国伦敦 p 建筑、土木工程与大地测量大学制图实验室，保加利亚索非亚 1164 q 马萨里克大学地理研究所地理信息学与制图实验室，捷克布尔诺 60177 r 纽约大学坦登工程学院城市科学与进步中心计算机科学与工程系，美国纽约布鲁克林 Jay St 370 号 13 楼，邮编 11201 s 瓦赫宁根大学与研究中心地理信息科学与遥感实验室，荷兰瓦赫宁根 6708 t 多伦多都市大学土木工程系，加拿大多伦多 ON M5B 2K3 u 西安交通大学人文社会科学学院，中国西安 710049 v 城市研究与设计系可感知城市实验室规划，麻省理工学院，马萨诸塞州剑桥 02139，美国 w 环境信息学系，亥姆霍兹环境研究中心有限公司 - UFZ，德国莱比锡 x 江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室，南昌 330022，中国 y 地理环境演变国家重点实验室培育基地（江苏省），南京 210023，中国 z 江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心，南京 210023，中国 aa 中国科学院大学，北京 101408，中国
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