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对大学和研究机构无形技术转移的案例研究目录
2016年，伦敦国王学院（KCL）准备了一份报告，研究了无形技术转移（ITT）控制的实用性，以管理相关技术的传播。1之后，KCL现在已经准备了全球大学和研究机构的ITT案例研究的新目录。这种案例研究目录涵盖了具有世界上一些最先进的研究能力和技术专业知识的国家，包括美国，英国和欧洲。在国际上对大学和研究机构盗窃技术盗窃国际盗窃国际盗窃国的关注时，它是通过寻求增强其军事能力和越来越多的国家追求大规模杀伤性武器（WMD）计划的非对准国家的技术和研究机构的。
研究机器学习算法作为预测疾病严重程度的分类器的有效性
将计算科学纳入医学和生物学领域的最新趋势导致有关医学和实验信息的大量数据积累。数据挖掘在医疗保健领域的应用可以通过进行数据分析并从看似无关的大量收集数据中发现关系来早期预测患者状况及其行为。由于其使所有各方受益的能力，数据挖掘在医疗保健运营中的普及也越来越高。例如，该部门的数据挖掘应用有助于确保患者获得更实惠，更好的医疗服务，医生确定最佳实践和有效治疗，医疗保健公司对客户关系管理做出明智的决定，并发现医疗保险公司发现虐待和欺诈。尽管有这些有希望的趋势，但是，医疗保健交易产生的结果和庞大的数据量证明了大量且过于复杂，无法使用传统方法进行处理和分析。此外，从数据仓库中提取信息的常规机制并未确定所涉及的隐藏模式，因此在本研究中采用了一种新方法来对数据进行分类以预测患者的医疗状况。此外，在这项研究中，基于医学属性，使用机器学习算法作为分类器的医学属性来描述与大脑相关疾病严重程度的预测。这是通过利用从医疗数据仓库（DWE）获得的数据来实现的。简介使用提取，转换，负载（ETL）过程和在线分析处理（OLAP）方法用于特征提取，训练和测试数据。机器学习算法（例如人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM））用于生成优化的输入参数（权重和偏差），以选择最佳内核来对数据进行分类以进行进一步诊断。发现所提出的模型在鉴定疾病时提供了快速的响应时间和最小错误率。因此，建议的框架可用于预测患者的状况，并在医疗机构或组织中治疗疾病的治疗方面提供最佳决定。关键字：支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN），ETL（提取，转换和负载）过程，机器学习，疾病严重性，数据仓库1。
美国国内高性能反应堆研究机构的科学理由
免责声明本报告是作为美国政府机构赞助的工作的帐户。美国政府，其任何机构，或其任何雇员均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或实用性承担任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任，或者表示其使用将不会侵犯私人拥有权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
华盛顿州经济影响研究机场概况
普尔曼/莫斯科地区机场 (PUW) 是一座公有机场，位于华盛顿州惠特曼县普尔曼东北三英里处。PUW 提供 907 个工作岗位，每年产生 1.302 亿美元的经济影响/商业收入。该机场位于普尔曼的华盛顿州立大学和爱达荷州莫斯科的爱达荷大学之间。机场拥有一条 7,101 英尺长的跑道，可为大学运动队提供包机所需的大型喷气式飞机。PUW 提供多种服务，包括飞往西雅图的商业航空服务。机场还提供空运服务、农业喷洒、飞机包机以及租赁和飞行训练。当地企业和体育赛事经常吸引大型私人飞机降落在机场。
Leymann, F.、Barzen, J.、Falkenthal, M.、Vietz, D.、Weder, B. 和 Wild, K.《云中的量子：应用潜力和研究机会》。DO
量子算法由所谓的量子电路描述，量子电路是量子门的结构化集合。这些门是量子寄存器上的幺正变换（见第 2.3 节）。每个平台都提供了一组通用的门，可用于实现任何量子算法。图 5 显示了这种电路的一个简单示例。它使用两个量子位（每个表示为一条水平线），两者都初始化为 |0 ⟩ 。经典的两位寄存器 c 用于测量结果，并被表示为一条线。将 Hadamard 门 (H) 应用于量子寄存器位置 0 处的量子位，该门创建两个基态 |0 ⟩ 和 |1 ⟩ 的相等叠加。然后，将受控非门 (CNOT) 应用于量子寄存器位置 0 和 1 处的量子位，其中前者充当控制位，并且当且仅当控制
数字素养 - 美国研究机构
数字素养不仅仅是掌握离散的计算机技能。当然，这些基础技能至关重要；然而，数字素养的关键在于认识到这些技能在特定情境中的相关性，以及一个人创造性地应用这些技能的能力（国际教育技术协会，2016 年；Jacobs & Castek，2018 年；Vanek，2017 年）。同样值得注意的是，数字素养通常被称为一个整体结构，但它实际上包含几组能力。在他们关于这个主题的基础性工作中，Lankshear 和 Knobel（2008 年）提出，在数字空间和数字媒体中成功运作需要多种能力，从文本素养和技术技能开始，延伸到包括认知和社会文化优势。借鉴基础
法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署人工智能合作谅解备忘录 在《亚琛条约》签署一周年之际，法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署了谅解备忘录。 签署仪式将于萨尔布吕肯的 Power4Production 创新实验室举行，萨尔州总理托比亚斯·汉斯 (Tobias Hans) 和莱茵兰-普法尔茨州联邦政府代表兼欧洲媒体和数字事务国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 出席。 凯泽斯劳滕、巴黎、萨尔布吕肯，2020 年 1 月 22 日 法国和德国于 2019 年 1 月 22 日签署的《亚琛条约》为法德合作注入了新的动力，并强调了在人工智能 (AI) 领域的伙伴关系。 在此框架内，Inria 和 DFKI 现已同意通过构建和正式化合作，大大加强在人工智能领域的合作。因此，Inria 和 DFKI 将于今天签署谅解备忘录。部长 Tobias Hans 表示：“DFKI 和 INRIA 已经就欧洲人工智能和数字主权的机遇和挑战制定了共同愿景。这两家国际知名研究机构的密切合作是朝着使萨尔州和法国成为欧洲驱动力和人工智能等未来技术中心迈出的开创性一步。这一发展还表明，萨尔州作为 IT 中心具有特殊的意义和吸引力，我们旨在加强与法国合作伙伴合作的法国战略正在取得成果。”国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 指出：“德国和法国也非常重视人工智能研究和开发。人工智能造福人类是这一共同价值观的核心。我很高兴 DFKI 和 Inria 作为两家国际上非常重要的研究机构，将通过签署这份谅解备忘录进一步加强合作。对于凯泽斯劳滕基地来说，这意味着在机器学习和深度学习领域的合作将得到扩大。这些是 DFKI 在凯泽斯劳滕已经拥有国际认可的专业知识的主题，通过合作将进一步加强这些专业知识。” Inria 首席执行官 Bruno Sportisse 表示：“DFKI 和 Inria 之间的这份谅解备忘录体现了继《亚琛条约》和最近的图卢兹会议之后，法德在欧洲动态中就人工智能展开合作的势头。我们致力于人工智能的国家计划促进了两国研究机构之间的双边伙伴关系。DFKI 和 Inria 对人工智能有着相似而开放的愿景，这为加强我们在双边和欧洲层面上的具体项目上的伙伴关系铺平了新的机会。”DFKI 首席执行官 Antonio Krüger 解释说：“Inria 和 DFKI 之间的这份谅解备忘录表明，我们不仅正在讨论法德人工智能合作，而且还在积极协调研究和确定联合项目。我们期待着合作，因为我们将法国和德国对人工智能的愿景结合在一起，造福人民和社会。在这两个国家，都已启动了填补“人工智能”空白的项目
法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署人工智能合作谅解备忘录 在《亚琛条约》签署一周年之际，法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署了谅解备忘录。 签署仪式将于萨尔布吕肯的 Power4Production 创新实验室举行，萨尔州总理托比亚斯·汉斯 (Tobias Hans) 和莱茵兰-普法尔茨州联邦政府代表兼欧洲媒体和数字事务国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 出席。 凯泽斯劳滕、巴黎、萨尔布吕肯，2020 年 1 月 22 日 法国和德国于 2019 年 1 月 22 日签署的《亚琛条约》为法德合作注入了新的动力，并强调了在人工智能 (AI) 领域的伙伴关系。 在此框架内，Inria 和 DFKI 现已同意通过构建和正式化合作，大大加强在人工智能领域的合作。因此，Inria 和 DFKI 将于今天签署谅解备忘录。部长 Tobias Hans 表示：“DFKI 和 INRIA 已经就欧洲人工智能和数字主权的机遇和挑战制定了共同愿景。这两家国际知名研究机构的密切合作是朝着使萨尔州和法国成为欧洲驱动力和人工智能等未来技术中心迈出的开创性一步。这一发展还表明，萨尔州作为 IT 中心具有特殊的意义和吸引力，我们旨在加强与法国合作伙伴合作的法国战略正在取得成果。”国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 指出：“德国和法国也非常重视人工智能研究和开发。人工智能造福人类是这一共同价值观的核心。我很高兴 DFKI 和 Inria 作为两家国际上非常重要的研究机构，将通过签署这份谅解备忘录进一步加强合作。对于凯泽斯劳滕基地来说，这意味着在机器学习和深度学习领域的合作将得到扩大。这些是 DFKI 在凯泽斯劳滕已经拥有国际认可的专业知识的主题，通过合作将进一步加强这些专业知识。” Inria 首席执行官 Bruno Sportisse 表示：“DFKI 和 Inria 之间的这份谅解备忘录体现了继《亚琛条约》和最近的图卢兹会议之后，法德在欧洲动态中就人工智能展开合作的势头。我们致力于人工智能的国家计划促进了两国研究机构之间的双边伙伴关系。DFKI 和 Inria 对人工智能有着相似而开放的愿景，这为加强我们在双边和欧洲层面上的具体项目上的伙伴关系铺平了新的机会。”DFKI 首席执行官 Antonio Krüger 解释说：“Inria 和 DFKI 之间的这份谅解备忘录表明，我们不仅正在讨论法德人工智能合作，而且还在积极协调研究和确定联合项目。我们期待着合作，因为我们将法国和德国对人工智能的愿景结合在一起，造福人民和社会。在这两个国家，都已启动了填补“人工智能”空白的项目
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
ICMR的永久研究机构
DNA指纹和诊断中心（CDFD）是由印度政府科学技术部生物技术部（DBT）资助的自治组织。CDFD也从其他机构就特定协作项目获得资金。此外，中心提供的DNA指纹和诊断服务支持某些活动。该中心被海得拉巴大学获得博士学位认可。生命科学计划。该中心配备了世界一流的最先进的仪器和计算基础设施，以促进在生命科学研究的边境领域工作。该中心配备了世界一流的最先进的仪器和计算基础设施，以促进在生命科学研究的边境领域工作。目前有十九个小组在各种研究领域工作，该中心继续吸引相关学科的领导者。CDFD具有强大的生物信息学设施。
肯尼亚研究机构注册审批手册
i. 准备研究机构注册与认证要求清单。 ii. 审核研究机构注册与认证申请。 iii. 检查已申请注册与认证的研究机构。 iv. 为研究机构注册与认证提出建议。 v. 准备研究机构注册与认证证书。 vi. 确保研究机构遵守《科学、技术和创新法》和《条例》的规定。 vii. 承担委员会可能分配的任何其他注册与认证任务。