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Alexander Bruy
•开发了20+ QGIS插件，包括：◦树库 - 基于无人机和激光雷达数据的树木林库库存方法集，以处理处理的电路circuitscape- QGIS插件 - QGIS插件以整合CircuitScape工具（连接性分析，野生动物走廊，野生景观遗传学等）into QGIS ◦ Geotag and import photos — QGIS plugin to manage, display and analyze photos obtained from photo-trapping surveys of wildlife ◦ DTClassifier — C++ QGIS plugin for supervised thematic raster classification using OpenCV library for the project to facilitate monitoring of Forest Stewardship Council certified forestry enterprises.◦CSWCLIENT（现为元搜索） - 插件与QGIS中的CSW（目录服务Web）服务进行交互。•开发了一系列数据处理脚本来处理各种空间数据•使用基于NSIS的安装程序创建和维护自定义QGIS构建。
参议院法案第151号_____亚历山大
1第1节IC 35-41-4-2，由P.L.3-2023，2第1节修订，以如下读取[有效[2025年7月1日生效]：SEC。 2。 （a）除非本节另有规定，（a）除非开始犯罪，否则禁止犯罪：5（1）在犯罪委员会后的五（5）年内，在6级B级，C级或D级重罪的情况下，犯罪（2014年7月1日在2014年7月1日之前犯下的犯罪7）或4级，级别5级，或8级，或8级，或8级，或8级犯罪（均为6月30日）。或在犯罪委员会后两（2）年内的9（2）个轻罪案件中的两（2）年。 11（b）起诉B类或C级重罪（2014年7月1日之前犯下的犯罪12）或A级3，4级或5级重罪13（对于2014年6月30日之后犯下的犯罪），否则将在本节中被禁止在该州的15年之后的15年以后，该州可能会在该州的15年内开发16（1）。 （脱氧核糖核酸）分析；或IC 35-41-4-2，由P.L.3-2023，2第1节修订，以如下读取[有效[2025年7月1日生效]：SEC。2。（a）除非本节另有规定，（a）除非开始犯罪，否则禁止犯罪：5（1）在犯罪委员会后的五（5）年内，在6级B级，C级或D级重罪的情况下，犯罪（2014年7月1日在2014年7月1日之前犯下的犯罪7）或4级，级别5级，或8级，或8级，或8级，或8级犯罪（均为6月30日）。或在犯罪委员会后两（2）年内的9（2）个轻罪案件中的两（2）年。 11（b）起诉B类或C级重罪（2014年7月1日之前犯下的犯罪12）或A级3，4级或5级重罪13（对于2014年6月30日之后犯下的犯罪），否则将在本节中被禁止在该州的15年之后的15年以后，该州可能会在该州的15年内开发16（1）。 （脱氧核糖核酸）分析；或（a）除非开始犯罪，否则禁止犯罪：5（1）在犯罪委员会后的五（5）年内，在6级B级，C级或D级重罪的情况下，犯罪（2014年7月1日在2014年7月1日之前犯下的犯罪7）或4级，级别5级，或8级，或8级，或8级，或8级犯罪（均为6月30日）。或在犯罪委员会后两（2）年内的9（2）个轻罪案件中的两（2）年。11（b）起诉B类或C级重罪（2014年7月1日之前犯下的犯罪12）或A级3，4级或5级重罪13（对于2014年6月30日之后犯下的犯罪），否则将在本节中被禁止在该州的15年之后的15年以后，该州可能会在该州的15年内开发16（1）。 （脱氧核糖核酸）分析；或
Alexander C.A. Van SlootenAlexander C.A. Van Slooten
AAA管理会计部分中年会议（MAS）2025 MAS 2025博士座谈会欧洲会计协会年度会议（EAA）2021，2023，2023，2024 EAA 2024 Docunal Colloquium 2024年度管理会计研究会议（ACMAR）年度会议（ACMAR）2023年，2023年，2024年，Colloe comporte Incorp of Acmar of Acmar of Acmar 20223 2023年管理会计会议的实证研究2023
研究来自Furioso-North Star Breed Marius Gheorghe Doliș，ClaudiaPânzaru，Marius Giorgi Usturoi，Alexandru Ust
“离子离子de la brad” Iasi生命科学大学，食品与动物科学学院，8 Mihail Sadoveanu Alley，Romania，Romania通讯作者电子邮件：austuroi@austuroi@uaiasi.ro摘要，该研究于2022年进行了89匹马。研究的品种是来自Rușețu螺柱农场的Furioso-North Star，以及66个育雏犬（从2001- 2019年代开始）和23种公马（从1999- 2019年代）中包括在此分析中。这些雄性中有七个曾担任过圣职，而其他16名则用于公共育种。根据在年度排名程序中执行的标准测量值（枯萎，心脏周围和围裙的高度）获得的数据进行评估。关于高度获得的结果表明，育雏板的注册平均值在161.29±0.23 cm之间，种马的平均值在161.43±0.39 cm之间。心脏的腰围的平均值为183.73±0.29 cm，种马的平均值为185±0.40 cm，而女性的大炮的平均值为20.83±0.1 cm，男性为21.52±0.23 cm。基于这些结果，观察到研究组对于所有三个分析性状都是同质的。从测量结果中获得的数据属于该品种的标准，并证明在Stud Farm的育雏库中促进/维护这些马匹。关键词：育雏，尺寸，马匹，螺柱农场。该品种表现出用于马车和骑行的中间特征。Furioso-North Star Horse的特色是优雅而气势浓厚的轴承。它们具有和谐的构象和矩形的侧面形状。引言Furioso North Star Horse Breed，也称为“半血”，是在19世纪初在匈牙利的MezőhegyesStud创建的，它通过合并了由Furioso和North Star Stallions创立的两个英国半血统家族（Klein等人，2022222222年）。它们具有相对较大的发育（高度介于164-166 cm之间，体重为550-600 kg），并且具有宽敞，宽阔的基础和关节（Doliș等，2023年）。在1919年，在罗马尼亚的Bonțida螺柱上建立了一个重要的北星马（44匹育雏马匹（44架育雏犬，7种Furioso-North Star Stallions），并补充了2种纯种种马），来自罗马尼亚的Cluj县，来自MezőhegyessStude（Mureșan＆Daniel，2003年）。在2000 - 2004年期间，Furioso-North Star的群在Jegălia螺柱上抬高，从2004年到2010年开始，它被搬迁
agnėAlminaitė，aistėSerapinaitė，MonikaJazdauskaitė，NeringaDūdaitė，Alexander Klimentov，Dangirašikšnienė，RasaSukackaitėThermo thermo thermo Fisher Sciention
lyo就绪的RPA套件可以成功执行多重RPA反应并在同一反应中扩增几个不同的扩增子。从各种DNA模板（来自1 ng金黄色葡萄球菌基因组DNA中的376 bp）放大了三个靶标，从1 ng的人类基因组DNA中获得了305 bp，从1 ng的人类基因组DNA和238 bp均来自1 ng铜绿假单胞菌基因组DNA的1 ng），四个靶标从各种RNA模板（从各种rna模板中得到1000 000 becies from viruts），从1 ng Chikungunya病毒RNA的含量为253 bp，来自1000份的寨卡病毒RNA和1000份SARS-COV-2 RNA的192 bp）。所有目标均以高特异性检测到没有任何非特异性产品（图5）。
Frédéric Alexandre、Peter Ford Dominey、Philippe Gaussier、Benoît Girard、Mehdi Khamassi 等人。当人工智能与计算神经科学相遇时。Springer。人工智能研究导览，人工智能的界面和应用，3，2020，人工智能的界面和应用，978-3-030-06170-8。hal-01735123
摘要 计算智能和人工智能都旨在构建具有智能行为的机器和软件。因此，它们容易发生相互作用，即使后者不一定对理解认知如何从大脑基础中产生感兴趣。在本章中，我们列举、描述和讨论了最重要的交互领域。有些是方法论的，涉及信息表示、处理和学习。在功能层面，重点放在感知、导航、决策和语言等主要认知功能上。在计算神经科学对智能系统发展的重要贡献的显着特征中，其对大脑功能的系统性观点对于建模决策等高度多模态的认知功能特别有价值
Frédéric Alexandre、Xavier Hinaut、Nicolas P. Rougier、Thierry Viéville。生物启发人工智能中的高级认知功能。ERCIM 新闻，2021 年，专题“大脑启发计算”，125。�hal-03189215�
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
Frédéric Alexandre、Jade Becker、Marie-Hélène Comte、Aurelie Lagarrigue、Romain Liblau 等人。为什么、什么以及如何帮助每个公民了解人工智能？。KI - Künstliche Intelligenz，2021 年，1-9，第 1610-1987 页。�10.1007/s13218-021-00725-7�。�hal-03024034v2�
对数字技术的批判性理解是各年龄段公民的一项赋权能力。在本文中，我们介绍了一种面向所有人的人工智能 (AI) 开放式教育方法。通过混合式和参与式 MOOC，我们旨在发展一种批判性和创造性的视角，了解人工智能如何融入我们生活的不同领域。我们已经为 15 岁以上的所有公民建立了人工智能 MOOC，现在正在运营。该 MOOC 旨在帮助理解人工智能的基础和应用，面向学校领域以外的广大公众，九个月后已有 20,000 多名参与者参与了该 MOOC。本研究探讨了设计和评估人工智能 MOOC 的教学方法。通过这项研究，我们提出了关于人工智能公民教育的四个问题：为什么（即为了什么目的）分享这样的公民教育？要分享哪些学科知识？要培养哪些能力？如何分享和评估？最后，我们分享学习分析、定量和定性评估，并解释教育科学研究在多大程度上有助于启发这种大规模举措。对人工智能 MOOC 的分析有助于确定与人工智能相关的主要反馈是“恐惧”，因为人工智能对参与者来说是未知且神秘的。在开发有趣的人工智能模拟后，MOOC 参与者会熟悉人工智能机制，他们可以克服对人工智能的误解，形成更具批判性的观点。本文介绍了一项 K-12 人工智能教育项目或具有重大影响的举措，通过培养教师和其他教育工作者。
Alexandre de Moor
过去几十年来深度学习技术的发展和改进为高能物理学的算法方法创造了新的机会。尤其是，深度学习导致了算法识别算法的性能的显着进步，当在孔子大型强子撞机（例如cern the Cern the Colling collider）中产生时，由夸克或gluon碎片形成的结构。在本博士学位论文中，我们着重于深度学习方法，以增强CMS实验中喷气风味识别算法的性能。我们旨在通过改善模型鲁棒性来扩展其功能，以应对可能应用于算法使用的变量的变化。此外，通过扩展其最初的任务，我们为将来的研究带来了新的机会。首先，我们在创建保持喷气机结构的深神经网络的背景下探索变压器体系结构。我们建立了两个模型，其性能和计算成本为现场设定了新的最新技术。第二，我们基于对抗性攻击引入了一种数据不足的训练方法，从而提高了模型的稳健性，以防止输入变量的分布变化。增强鲁棒性对于改善校准后的模型性能是必要的。最后，我们成功地扩展了算法的任务以识别Hadronic Taus并估计喷气能量校正和分辨率。此外，我们介绍了奇怪喷气机的识别，这是LHC实验的第一个。最终，这项博士学位的工作导致创建了一类新的模型，具有改进的建筑，培训方法以及人工神经网络可能实现的范围的扩大范围。最终的模型（称为Upart）是LHC的CMS实验的JET识别的最新模型。通过源自奇怪夸克的喷气机的识别是LHC的第一个，一旦校准了新模型，就可以追求针对包含这种类型喷气的最终状态的新分析。