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World File Search System研讨
ESMO网络研讨会：ESMO指南：现实世界案例 - 转移性乳腺癌2024
RodrigoSánchez-Bayona，医学博士博士医学肿瘤学，Octubre（西班牙马德里）ENSO年轻肿瘤学家委员会成员
未来量子模拟器的研讨会
28。Linsel Simon Mathias（在Pers。）Ludwig-Maximilians-Universitätmünchen物理学系和Arnold Sommerfeld理论物理中心（ASC）
3 Erlangen研讨会 - 2024年7月22-24日 - 科学妇女
Funding................................................................................................ 8
XA04NO159 ACRS 研讨会监管挑战...
在过去的二十年里，医用核动力裤子的安全水平已经显著提高。正如世界核电运营商协会 (WANO) 所跟踪的那样。与此同时，设计要求也已降低，以简化其设计，提高其在核安全方面的深度。并提高其可用性、可操作性和经济性。通过使用先进的仪器和数字系统，越来越多地将精力放在防止异常事件和提高人机性能上。此外，通过由经过验证的分析工具和测试支持的原型演示，或通过确保设计基于经过验证的技术并得到简单的分析支持，可以增强安全性。测试和结果。通过在适用的条件下运行，在整个系统寿命内保持辐射保护和法规保持辐射暴露尽可能低（ALAR4）的概念正在被成功应用于降低辐射暴露，
课程结构和教学大纲B.Sc.（荣誉）...PG学位计划教学大纲，根据BSMA，ICAR研究出版物和道德资源的研讨会...
总而言之，关于“负责SDG专业人员的教育”的讨论是学生对可持续发展的复杂性以及可持续发展目标在应对当代全球挑战中的关键作用的宝贵见解的平台。Jen Dollin女士的专业知识和引人入胜的演讲风格有助于思想和知识传播的有意义的交流。 这一事件强调了跨学科教育，整体思维和有效沟通在培养有效的SDG专业人员方面的重要性，该专业人员准备应对现代世界的复杂性。 管理学院对Dollin女士的宝贵贡献表示感谢。 农业学生表示感谢，以积极的态度结束了这一事件。Jen Dollin女士的专业知识和引人入胜的演讲风格有助于思想和知识传播的有意义的交流。这一事件强调了跨学科教育，整体思维和有效沟通在培养有效的SDG专业人员方面的重要性，该专业人员准备应对现代世界的复杂性。管理学院对Dollin女士的宝贵贡献表示感谢。农业学生表示感谢，以积极的态度结束了这一事件。
第 25 届光子学和光学研讨会 spo 2024 - Indico
-召集人：Pathey, Luc（PSI - Paul Scherrer 研究所）； Sikora, Marcin（SOLARIS 国家同步辐射中心，雅盖隆大学，Czerwone Maki 98, 30-392 Krakow, 波兰）； Kordyuk, Alexander（基辅学术大学）
2025 ACMT @ NACCT-练习研讨会-RFP
●标题：反映研讨会的整体主题和愿景。●目标：1-3学习目标，这些目标简洁地强调了参与者将获得哪些教育福利。●讲座说明：3-5句子的演讲描述，解释了为什么主题引人入胜且对与会者有价值。●发言人：您可以提出潜在的演讲者或小组成员，但请在提交建议之前不要做出任何承诺。最终选择演讲者和对会议的修改是由ACMT教育委员会酌情决定的。
PAN-OS最佳实践研讨会
●高级威胁预防与Palo Alto基于云的威胁分析基础架构集成在一起，例如先进的URL过滤●现在，ML模型在实时造成效果上进行深入学习●首次ML模型专注于命令和控制（C2）策略，例如Cobalt Strike of Cobalt Strike of Cobalt Strike。停止了这些新策略的96％。对常规TP策略的改善48％●Pan-OS Nova（11.0）添加了ML模型，以专注于注射攻击。90％的攻击停止了未解决的系统，并在0天注射攻击方面提高了60％。●必须训练ML模型。帕洛阿尔托（Palo Alto）拥有最大的威胁分析，这要归功于野火和庞大的客户群。将来，通过更多的威胁模型，将改善云安全基础架构。
2025 WY/Co-TWS会议研讨会描述
描述：本研讨会的主要目的是向参与者介绍开源计算机视觉模型用于分析相机陷阱图像的应用。该研讨会旨在提供动手经验，以获取免费的云计算资源来部署和解释这些模型，以增强野生动植物监测和研究。虽然相机陷阱可以进行全面的野生动植物监测，但尽管此任务的耗时，许多研究人员仍会手动查看相机陷阱图像。存在几种开源模型来自动化这些任务，但是很难实施这些模型并验证其性能。Western Ecosystems，Inc。（West）的机器学习团队擅长开发和部署来自相机陷阱图像，无人机镜头和声学数据的动物和栖息地检测的计算机视觉模型。我们期待有机会分享我们的专业知识，并通过使用尖端的计算机视觉技术来帮助推进野生动植物监测的领域。一些编程经验将有所帮助。参与者应尽可能带上笔记本电脑。