结果,他们必须能够获得高效、优质和有效的服务。不幸的是,由于皮肤科医生短缺问题日益严重,北美大多数患者的情况并非如此,平均等待专业医生的时间超过两个月。因此,越来越多的医疗专业人员提供皮肤科服务,以满足这种快速增长的需求。识别皮肤病变的性质在很大程度上依赖于护理提供者的专业知识。然而,由于皮肤图像分析和分类的复杂性,这个过程通常对即使是最有经验的专家来说也很有挑战性,因此会产生大量不必要的活检标本。患者接受侵入性手术的经济负担和身体创伤,再加上皮肤癌病例的低假阳性率,使得有必要采用新一代工具来支持准确的、基于证据的临床决策。人工智能如何支持这一日益增长的需求?利用技术的力量代表着对色素性皮肤病变的分析和诊断有了巨大的进步。人工智能 (AI) 技术有能力彻底改变医疗专业人员为患者提供最佳医疗结果的方式。机器学习能力成为战略技术盟友,可根据对数百万先前分类的病例的累积分析提供高度准确的决策支持。旨在与该领域的主要利益相关者密切合作的全球举措更好地展示了 AI 在皮肤病学中的实施潜力。可以通过该领域不同研究领导者的累积参与来研究和促进 AI 算法的力量和特异性,就像 ISIC 图像分类挑战赛所鼓励的那样。
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
未来电动飞机和混合动力飞机对电力的需求不断增加,机载系统的高功率电力转换研究工作一直在进行中。航空系统的安全关键性质使航空电力转换器的可靠性成为关键的设计考虑因素。本文研究了电力电子系统的可靠性,重点研究了关键子部件的寿命限制因素。为起动发电机驱动转换器建模了不同系统电压水平下的电压源功率转换器的可靠性。一个关键的观察结果是,Si IGBT 器件足以满足低压和中压系统(高达 540 V)的可靠性要求。在更高的系统电压(高于 540 V)下,使用 Si IGBT 进行设计需要多级拓扑。在恒定功率曲线驱动中,转换器直流链路中薄膜电容器的磨损故障对系统可靠性的影响最小。在没有增强电压降额的多级拓扑中,系统可靠性主要受宇宙射线引起的随机故障影响。仿真结果表明,在高系统电压 (810 V) 下,带有 SiC mosfet 的 2 L 拓扑在可靠性方面优于基于 Si IGBT 的 3 L 拓扑。
在这本开创性的本科教科书中,探索量子力学的基础,并探索这些原理如何推动新一代量子工程的发展。它使用尖端的电子、光电和光子设备解释物理和数学原理,将基础理论与实际应用联系起来;侧重于当前技术,避免历史方法,让学生快速掌握应对当代工程挑战的方法;介绍量子信息的基础,以及丰富的现实世界量子示例,包括量子阱红外光电探测器、太阳能电池、量子隐形传态、量子计算、带隙工程、量子级联激光器、低维材料和范德华异质结构;并包括教学功能,例如目标和章末家庭作业问题,以巩固学生的理解,并为教师提供解决方案。旨在激发未来量子设备和系统的发展,这是本科电子工程师和材料科学家学习量子力学的完美入门书。
本报告编写框架内的项目得到了以下 CERRE 成员组织的支持和/或投入:ARERA、EDF、Ei、Enel、Norsk Hydro、Ofgem、PPC、Terna、UREGNI。但是,他们对本报告的内容不承担任何责任。本 CERRE 报告中表达的观点仅代表作者个人观点,不代表他们所属的任何机构。此外,它们不一定与 CERRE、任何赞助商或 CERRE 成员的观点相对应。推荐引用:Pollitt, M.、von der Fehr, N.、Banet, C.、Le Coq, C.、Willems, B.、Bennato, AR 和 Navia, D.,《面向未来的电力市场设计建议》,欧洲监管中心 (CERRE),2022 年。
● 编程作业 (25 %) 将会有几项编程作业,涉及 OO 编程、OO 设计和 UML 图。所有作业都是个人作业。逾期的作业将不被接受。 ● 测验 (10 %) 每章之后都会有简短的测验。这些测验的目的是鼓励学生阅读课程材料并理解概念。这些测验的目的是帮助学生更好地理解概念并将其应用于作业以及为期中和期末考试做准备。 ● 项目 (20 %) 每学期最后一个月,每个小组由 3 名成员组成一个小组项目,涉及 OO 设计和 GUI 编程。 ● 期中和期末(各占 20 %) 将会有一次期中考试和一次期末考试,包括选择题和书面答案。问题可以来自测验、课堂笔记、幻灯片、作业和课堂讨论。 ● 课堂参与 (5 %) 为鼓励参与,您的期末成绩的 5% 将来自您的参与。请注意,参与并不等于出席。
摘要 在计算机视觉和机器人领域,具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景,并将其语境化为语言进行交互。 然而,传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距,我们引入了 EmbodiedScan,这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描,封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框,涵盖 760 多个类别,其中一些与 LVIS 部分一致,以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库,我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入,并表现出卓越的 3D 感知能力,无论是在我们建立的两个系列基准测试(即基本 3D 感知任务和基于语言的任务)中,还是在野外。
能源转型必须以最小的环境成本进行。大规模和快速部署可再生能源必须以最小的环境成本进行。非燃烧型可再生能源是实现净零能源系统的最具成本效益的解决方案,但它们会产生需要预防和减轻的环境影响。生物多样性危机是与气候变化同等严重的双重危机,如果我们要避免灾难性的大规模灭绝事件,就必须同时应对。随着生物多样性的迅速减少,我们不能将气候和自然保护对立起来。健康和有弹性的生态系统对于应对气候危机至关重要,因为它们可以成为缓解和适应气候的主要因素。欧盟的 2030 年生物多样性战略也承认了这一点,而《自然恢复法》提案为恢复和改善生态系统提供了重要机会,以帮助我们应对双重危机。同样,我们也不能破坏现有的完善的自然保护义务,这些义务最近也被发现是合适的。可再生能源的升级必须与现有立法的实施和
摘要 本教程将讨论数据中心/服务器以及 AI 和机器学习系统中使用的 48V 至 0.7V (2,000A) 电源转换器所面临的挑战和解决方案。将讨论和比较两种电源架构。第一种架构是两级架构,其中 48V 转换为 12V(或另一个中间电平),然后将 12V 转换为 0.7V。第二种架构是“单级”,其中 48V“直接”转换为 0.7V。使用“直接”转换架构,无法访问(可见)中间电压总线。在简要介绍广泛应用于数据中心、服务器等的 OAM(OCP 加速器模块)的背景信息和功率要求之后,本教程将提供对降低功率损耗和提高功率密度的技术的新认识。本教程将首先回顾两级架构的最新技术并评估其优点和局限性。然后,本教程将回顾“单级”架构的最新技术并评估其优缺点。基于上述分析和回顾,本教程将提出并讨论 48V 至 0.7V(低至 0.3V)、2,000A(或更高)的应用研究方向,以实现极高的效率、极小的尺寸和电流共享、可扩展、快速动态响应等。
