鉴于上述遴选委员会为麻醉品、UT 干部助理科学官员(项目编号 042)、化学和毒理学助理科学官员(项目编号 043)、DNA 助理科学官员(项目编号 044)、生物学/血清学助理科学官员(项目编号 045)、物理学助理科学官员(项目编号 046)、弹道学助理科学官员(项目编号 047)、文件助理科学官员(项目编号 048)、网络取证助理科学官员(项目编号 049)职位编制的临时遴选名单已通过 2022 年第 02 号通知公布。 09-02-2022,已获董事会第 260 次会议批准,并于 2024 年 2 月 20 日以第 JKSSB-SDOSECY(JMU)/10/2024-03(E-7411626)号通知,征求候选人的反对意见;并且。
农业中的数据科学随着对农民的数据可访问性的增加而发展,这使他们可以分析和做出决策。今天,诸如物联网(IoT)之类的新技术可以在专用数据库和/或数据仓库中收集和存储农场和环境数据(例如土壤数据和水数据)。这些农业数据可以与其他数据源(例如,遥感,气象站和社交媒体)结合使用,高度照亮了应对新挑战的需求,例如使用异质数据。农业中的数据科学旨在通过不同的技术探索和挖掘农业数据,例如机器学习,深度学习,计算机视觉,文本挖掘和大语言模型(LLMS)。例如,数据科学可通过使用多种数据源(例如,传感器数据,文本,卫星图像和植物图像)来预测不同变体的作物产量,动植物和动物疾病,包括降雨,温度波动和土壤条件。因此,农业专业人员和决策者可以使用数据科学来获取有关非洲农业活动的信息和知识。在Daafrica'2024召开的研讨会上,带来了约50名与会者,提交了九个摘要,并终于在该会议记录卷中发表了7篇简短论文。
用于弯曲致动器应用的铂涂层磺化聚醚醚酮聚合物膜 OP-13 Anjul 使用 O-(磺酰基)羟胺进行 Rh(II) 催化的未活化烯烃的直接 NH/N-Me 氮杂环丙烷化 OP-14 Hina Kabeer 探索新型 N, O-供体烯胺配体:Cu(II)/Zn(II) 复合物的合成和深入的体外药理学分析 OP-15 Noureen Ansari 用于增强光催化应用的氧化锌纳米粒子绿色合成最新进展 OP-16 Taposi Chatterjee
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
10.0强制性披露1机构Annamacharya技术与科学研究所(自治)的名称,该机构的地址Thallapaka Panchayath,New Boyanapally,Rajampet,Annamayya District(以前是Kadapa区),Andhra Pradesh。Phone number with STD code 08565-251861 / 251863 Email aitsap@yahoo.co.in Fax 08565-251864 Website www.aitsrajampet.ac.in Established 1998 APEAPCET / ICET / ECET / PGECET Code: AITS AISHE Code C-26924 Nearest Railway Station (dist in Km) Rajampet Railway Station – distance 7公里。最近的机场Tirupati国际机场 - 距离 - 82公里。卡达帕机场 - 距离63公里。AICTE文件号f.no。南部/1-10973872867/2022/EOA上次批准日期和期间日期:07-JUL-2022:期间:2022-2023机构的私人机构类型的类型私人融资的无助类别(1)机构非少数派类别(2)机构Co-edicitation Co-edicitation Co-edicitation 2 nebors and Serdice and Serdice and Serfction and Serdlion and Serfcort and Serfcort and Serfcort and Serfcort of Serfors Addribection 2
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法,用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常,并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组,回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中,大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等,Kappa 值为 0.51(范围为 0.25–0.80)。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
LSA 进步 // 文学、科学和艺术学院 309 Maynard Street, Suite 200 // Ann Arbor, MI 48104-2273 P. 734.615.6333 // F. 734.647.3061 // lsa.umich.edu/psych
