Data Science: Pattern recognition, Non-linear Statistical Models, Data handling and Visualization, Time series forecasting, Optimization Techniques, Data Mining Techniques, Big Data applications, Computer Vision, Natural Language Processing, Human and Social Behaviour Analysis, Robotics and Embedded Systems, Applied mathematics and informatics, Predictive analytics and Segmentation, Data compression, Data clustering, Classification, Block chain Technology.Models and Algorithms: Data Fusion Models, Cognitive computing, Probabilistic Reasoning, Supervised and Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Neural Networks, Self-Organizing Maps, Support Vector Machine, Machine Learning techniques, Deep Neural Networks, Fuzzy Logic based computing, Nature Inspired Optimization, Evolutionary Computation, Swarm Intelligence, Genetic Algorithms, Ant Colony Optimization, Multi and多目标优化。Signal & Image Processing: Digital Signal Processing, Adaptive Signal Processing, Multi-rate signal Processing, Audio and speech signal Processing, Wavelet transform, S Transform, Image Processing techniques, Image segmentation, Detection and Estimation algorithms, Remote Sensing Image Analysis, Biomedical Signal and Image analysis, Radar and Sonar Signal Processing, Seismic Signal processing, VLSI architectures for Signal Processing, Natural language processing.Data Analytics in 4G, 5G and 6G Communication: Data handling in Digital Communication, Data acquisition and processing in Wireless and Mobile Communication, Data in Optical Communication, Data in Satellite Communication, Data in Underwater Communication, Data in Software Defined Radio and Cognitive Radio, Data in 4G and 5G Architectures and applications, 6G and beyond data, Data analysis in Antenna and Wave Propagation, Data in Wireless Sensor Networks.Data Science Applications: Data Granularity, Large Scale Optimization, Digital marketing and analysis, Bioinformatics, Power system analysis, Intelligent System Design, Expert Systems, Internet of vehicles, Electric Vehicles, Robotics and automation, Internet of everything , Data curation, Data privacy, Data Security, Industrial applications, Industry 4.0, Computational Finance, Agriculture and environment, Seismicity Analysis, and other applications.
umc 2024-会议系列中的第6个 - 专用于超快自旋和磁化动力学领域,尤其是在picsecond,femtsecond and attosecond时尺度上的磁性材料中的超快动态过程。以前的UMC会议发生在Strasbourg(2013),Nijmegen(2015),Kaiserslautern(2017),York(2019)和Nancy(2022)。
3。表征风险评估中的不确定性IPCC定义对可以应用风险概念的情况采用包容性方法(认识到价值的多样性,因此至少有些人可能会认为后果“不利”)。该定义不需要量化这些后果的不良后果或不确定性或可能性的程度。但是,要对风险管理有用,作者将需要采取一些严格的措施 - 并非每一个不利后果的潜力都应该被描述为“风险”。未来总是不确定的;上下文和可比性重要。(例如,毫无疑问,离开您的房屋有可能在任何一天都会造成不利后果,但是在大多数正常情况下,我们不会说离开您的房子会提出需要管理的“风险”。但是,在某些情况下,例如在大流行期间,这样的陈述可能更合适,并且与决策有关。)
分析报告编号 46/2021-22,主题为“‘玩具气球’错误分类,导致 BCD 和 IGST 付款不足”。在该报告中,NCTC 告知,玩具气球可根据 CTH 9503 进行分类,且必须获得 BIS 认证。主席指示与所有 Nodal Pr. 专员/专员分享分析报告。3.3.1 鉴于两项不同的 CAAR 裁定(参考孟买海关区 II、NCTC 发布的分析报告编号 46/2021-22),主席指示工作组(分类和相关问题)详细研究商品“铝箔气球/装饰气球”的分类,并在下次 NAC 会议之前提交报告进行讨论。主席还指示联合专员、NCTC重新审查此事,并建议工作组(分类和相关问题)确保NCTC及时了解最新情况,因为该决定将由NAC与NCTC协商后做出。
Miriam Schreiber,“大麦泛书转录组和转录变体的介绍” Miriam是詹姆斯·赫顿研究所(James Hutton Institute)的谷物生物信息学专家和英国苏格兰邓迪市的国际大麦枢纽。她的作品专注于大麦。,她在加入邓迪大学博士学位之前在德国亚兴(Aachen)做过自己的本科生。Miriam此后在邓迪(Dundee)从事不同的项目。例如,ERC减数分裂抽动项目确定了EMS在品种黄金诺言中诱发的减数分裂基因的变体,或者侧重于大型转录组和大麦欧洲春季两行收藏的大型转录组和基因型数据集。最近,她接受了Pan World(Pan-Genome,Pan-Pantrenctome),重点是挖掘这些大数据集以获取有趣的故事。
今年的专题讨论会“针对癌症 - 新的机制和机遇”,涵盖了UCT Mainz的两个杰出的科学核心领域。谈判将讨论在UCT Mainz和我们的合作机构和诊所工作的许多研究小组的主要主题。
1。植物 /农作物的微生物组 - 新项目,倡议和科学亮点2。< / div>开发最佳实践和建议 - 最低元数据要求和预分析参数3。新的微生物组技术4。植物微生物组研究的协调会议打算增加工作组成员之间的合作。将向科学界,欧洲委员会和国家机构提供研讨会的建议。要进一步制定该计划,我们请您通过提交非常简短的概述,并指出该计划主题 /主题是指的是C.M.J.Pieterse@uu.nl,直到31.7.2025。第6届EPSO关于植物和微生物组的研讨会将于2025年11月3日星期一举行,就在第6次植物微生物组研讨会开幕之前(2025年11月3日开放; 18:00h),提供了一个结合这两项事件的好机会。可以通过植物微生物组研讨会的会议网站进行EPSO研讨会的注册:https://6thplantmicrobiomesymesymposium2025.com/registration/。您可以在那里注册EPSO研讨会的门票,该车间的整天为72,05欧元,包括午餐和咖啡休息时间。有关EPSO研讨会的具体问题,请联系CornéPieterse(c.m.j.pieterse@uu.nl)。我们期待在11月与您会面Angela Sessitch,Paul Schulze-Lefert,CornéPieterse和Karin Metzlaff
1。艾哈迈德·阿卜杜利(Ahmed Abdelli),阿里·Yachir(Ali Yachir)和阿巴·阿马姆拉(Abdenour Amamra),“用于自组织的机器人集合的多代理深钢筋学习” 2。Hadjira Belaidi等人,“增强基于导航的障碍物的避免障碍物,并使用Raspberry-Pi进行移动机器人的目标跟踪” 3。Fatma Zohra Lebib,Ichrak Djebrit和Khadidja Mahmoudi,“基于社会信任的云服务建议的矩阵分解” 4。Khaled Aimen Hafiani,Adil Imad Eddine Hosni,Islam Baira,Hichem Merini和Kadda Beghdad Bey,“谣言的适应性方法
第六次研讨会:“环境DNA研究和公司努力的前线”我们想向您的公司表示祝贺,因为它是初冬。我们要对您的持续支持表示衷心的感谢。山口大学于2018年7月建立了环境DNA研究中心,该研究中心促进了环境DNA研究,该研究近年来一直引起人们的关注,现在已进入第六年。作为该中心的第六次研讨会,在环境DNA研究的最前沿的研究人员将进行讲座,并讨论关联公司的努力及其对未来的期望。