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Andrew B.诺贝尔Andrew B.诺贝尔
期刊：统计年鉴；概率理论和相关领域；美国国家科学院论文集； IEEE信息理论，模式分析和机器智能以及计算生物学和生物信息学的交易；机器学习；机器学习研究杂志；多元分析杂志； Annales de l'Institut Henri Poincar´e；电子统计杂志；应用和计算谐波分析；统计和概率信；应用概率的年鉴；统计数学研究所的年鉴；伯诺利；生物信息学；动力系统；统计数据; Neerlandica统计；计算统计；理论概率杂志；理论统计杂志；斯堪的纳维亚统计杂志；非参数统计杂志。
研讨会报告确保新兴技术的环境可持续性
Acronyms - Centers and Platforms BBP: Blue Brain Project BUILD: Building 2050 CAM: Center for Artificial Muscles CECAM: European Centre of Atomic and Molecular Computations CEN: Energy Center CHC: Cultural Heritage & Innovation Center CIB: Bernoulli Center CIBM: Biomedical Imaging Research Center CIME: Interdisciplinary Center for Electron Microscopy CLIMACT: Center for Climate Impact and Action (UNIL & EPFL) CMI: Center of MicroNanoTechnology CNU: lntegrative Food and Nutrition Centre CPG: Center of PhenoGenomics CWSC: Center for Worldwide Sustainable Construction C4DT: Center for Digital Trust DCI: Dubochet Center for Imaging ECOCLOUD: EcoCloud Center EPFL-ECAL-L: EPFL+ECAL Lab EPIX: Epitaxy Core Facility ESC: EPFL Space Center ESSTECH: ESSECERTECH CENTER EXAF：非洲卓越E4S：社会企业GR-CEL：中央环境实验室HRC：栖息地研究中心成像：成像中心
第 1 章 - 飞行原理
这一原理通过管道内流动的流体压力变化来体现，管道内径减小，类似于文丘里管。在逐渐变窄的管道的宽部分，流体以较低的速度流动，产生较高的压力。当管道变窄时，它仍然包含相同量的流体；但由于通道收缩，流体以更高的速度流动，产生较低的压力。这一原理也适用于飞机机翼，因为它的设计和构造具有曲线或拱度。[图 1-9] 当空气沿机翼上表面流动时，它比沿机翼下表面流动的气流行进的距离更大。因此，根据伯努利原理，机翼上方的压力小于机翼下方的压力，从而在低压方向上对机翼上曲面产生升力。
香港理工大学主题描述...
该课程通过应用物理学，动手活动和现实世界的例子介绍了航空和宇航员的基础。学生将面临航空和宇航员的历史和挑战。简介：航空航天的历史，气氛，航空航天车的分类，飞机和航天器的基本组件，车辆控制面和系统，航空航天部门简介，主要航空航天行业和制造商。飞行原则：声音速度，标准气氛的重要性，伯诺利的原理，作用于飞机和航天器上的空气动力学力，空置命名法，压力和速度分布，空气动力，升力和拖拉，升力和拖曳，超音速，超音速效应，超音速效应，空气动力学中心，纵横比比，压力，压力中心，坟墓中心。航空航天推进：推进系统，推进系统的分类，位置和操作原理。飞机和航天器的基本原理，布雷顿周期和汉弗莱循环，喷气发动机，螺旋桨发动机，火箭发动机，ramjet和Scramjet。
课程R18
真实对称矩阵L的对角化：6小时正交矩阵 - 对角线形式向对角矩阵的正交转换 - 通过正交转换将二次形式的二次形式还原为规范形式。一阶普通微分方程L：11小时莱布尼兹方程 - 伯努利方程 - 一阶和较高程度的方程 - clairauts形式 - 应用：正交轨迹。高阶线性微分方程L：恒定系数的第二和更高顺序的11小时线性方程 - Euler's and Legendre的线性方程 - 参数变化方法 - 一阶同时线性方程，具有恒定系数 - 应用 - 应用。几个变量的函数L：11小时总导数 - 泰勒的串联扩展 - 两个变量的功能的最大值和最小值 - 受约束的最大值和最小值：Lagrange的乘数方法具有单个约束 - 雅各布人。
Xiong博士，清研究助理教授
该课程通过应用物理学，动手活动和现实世界的例子介绍了航空和宇航员的基础。学生将面临航空和宇航员的历史和挑战。（3个讲座）简介：航空航天的历史，气氛，航空航天车的分类，飞机和航天器的基本组件，车辆控制表面和系统，航空航天行业简介，主要航空航天行业和制造商。飞行原则：声音速度，标准气氛的重要性，伯诺利的原理，作用于飞机和航天器上的空气动力学力，空置命名法，压力和速度分布，空气动力，升力和拖拉，升力和拖曳，超音速，超音速效应，超音速效应，空气动力学中心，纵横比比，压力，压力中心，坟墓中心。（2个讲座）航空推进：推进系统，推进系统的分类，位置和操作原理。飞机和航天器的基本原理，布雷顿周期和汉弗莱循环，喷气发动机，螺旋桨发动机，火箭发动机，ramjet和Scramjet。（2个讲座）
将机器学习模型应用于2型糖尿病的早期检测和准确分类
摘要：早期检测糖尿病对于预防患者严重并发症至关重要。这项工作的目的是使用机器学习（ML）模型在患者中检测和分类2型糖尿病，并选择最佳模型来预测糖尿病的风险。在本文中，研究了五个ML模型，包括K-Nearest邻居（K-NN），Bernoulli幼稚的贝叶斯（BNB），决策树（DT），逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM），以预测糖尿病患者。使用了一个含有和不含糖尿病患者的患者的Kaggle托管印度数据集，包括患者患有血糖浓度，血压浓度，舒张压，皮肤血压，皮肤厚度，身体胰岛素胰岛素水平，体重指数（BMI），遗传，糖尿病，糖尿病（糖尿病）的变量，糖尿病，糖尿病，糖尿病（不含家谱）。结果表明，K-NN和BNB模型的表现优于其他模型。K-NN模型在检测糖尿病方面获得了最佳准确性，精度为79.6％，而BNB模型在检测糖尿病方面获得了77.2％的精度。最后，可以说，使用ML模型早期检测糖尿病非常有前途。
弗兰克·霍兰纳的课程 div>
1998年，多伦多田野学院的客座教授课程。2000年欧盟英国的5年董事职位。2002年欧洲科学基金会科学计划的5年主席。2003年伯努利学会的L´evy演讲，里约热内卢。2004年，斯德哥尔摩欧洲数学大会邀请演讲。2005年当选为荷兰皇家科学院。 2006年，杰出的杰出主席是温哥华数学科学研究所。 2007 Saint-Flour概率讲座。 2010年邀请了海得拉巴国际数学家大会的演讲。 2010年授予欧洲研究委员会的5年高级赠款。 2011波恩研究主席，波恩·霍斯多数学中心。 2012年当选为美国数学学会的就职会员。 2013年选举了数学统计研究所的会员。 2013年荷兰教育文化与科学教育部共同授予10年重力赠款网络。 2016年Mahalanobis讲座，印度统计研究所，班加罗尔 - 迪尔希 - 科尔卡塔。 2016年荣誉博士学位的推广者授予詹妮弗·夏耶斯（Jennifer Chayes）2005年当选为荷兰皇家科学院。2006年，杰出的杰出主席是温哥华数学科学研究所。2007 Saint-Flour概率讲座。2010年邀请了海得拉巴国际数学家大会的演讲。2010年授予欧洲研究委员会的5年高级赠款。2011波恩研究主席，波恩·霍斯多数学中心。2012年当选为美国数学学会的就职会员。2013年选举了数学统计研究所的会员。2013年荷兰教育文化与科学教育部共同授予10年重力赠款网络。2016年Mahalanobis讲座，印度统计研究所，班加罗尔 - 迪尔希 - 科尔卡塔。2016年荣誉博士学位的推广者授予詹妮弗·夏耶斯（Jennifer Chayes）
卢卡斯·詹森（Lucas Janson）：简历 - 哈佛大学
Journal of the Royal Statistical Society: Series B, Journal of the American Statistical Association, Annals of Statistics, Biometrika, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Bernoulli, Biometrical Journal, Biometrics, Electronic Journal of Statistics, Journal of Computational and Graphical Statistics, Scandina- vian Journal of Statistics, SIAM Journal on Mathematics of Data Science, Statistics in Medicine, Statistica Sinica, Statistics & Probability Letters, Statistical Science, Stat, TEST, ACM-IMS Foundations of Data Sci- ence Conference (FODS), Information and Inference, INFORMS Journal on Computing, Communications Methods and Measures, Conference on Learning Theory (COLT), Conference on Neural Information Pro- cessing Systems (NeurIPS), Journal of Machine Learning Research, Discrete & Computational Geometry, Econometric Theory, Journal of Climate, Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), PLOS Biology, International Journal of Robotics Research, American Control Conference (ACC), IEEE/RSJ Inter- national Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE Conference on Decision and Control (CDC), IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), IEEE Robotics and Automa- tion Letters, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on自动化科学与工程，IEEE关于机电一体化的交易，信号处理的IEEE交易。
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简介：心血管疾病是全球医疗保健部门面临的主要问题和紧迫问题。根据WHO每年进行的一项调查，CVD在全球造成1,790万人死亡。缺乏CVD的预测是导致患者死亡的重要因素。预测CVD对于医生来说是一项具有挑战性的任务，因为它需要高水平的医学分析技能和广泛的知识。目标：我们认为，预测准确性的提高可以显着降低CVD引起的风险，并帮助医生更好地诊断患者。方法：在这项研究中，我们创建了一个CVD预测模型。使用ML方法。我们利用了各种算法，包括逻辑回归，高斯幼稚的Baye，Bernoulli Naive Baye，SVM，KNN，优化的KNN，X梯度增强和随机的森林算法来分析和预测CVD。结果：我们开发的预测模型的精度为96.7％，表明其在预测CVD方面的有效性。DL算法还可以帮助识别，分类和量化医学图像的模式，从而根据先前的病史和评估模式改善患者评估和诊断。结论：此外，深度学习算法可以通过先前预测该药物的功效来帮助开发新药，以减少临床研究试验的数量来开发新药，以最低成本。