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CAFE计划（可打印+赞助商）
Agritech 2中的15:30 AM传感器和系统（主席：Victor Grimblatt）植物四极生物阻抗测量Enayetur Rahman，Bojan Nikolic，Bojan Nikolic，Michael Cold，Panos Ioaakim，IASONAS Triantis Costabo Clusable Paper-Based NFC Tag for On-Field Humidity Sensing Pietro Ibba, Sonia Gomez-Gijon, Yann Houeix, Sahira Vasquez, Francisco J. Romero, Paolo Lugli, Luisa Petti, and Almudena Rivadeeyra Torres a Wireless Piezoresisative and Maintenance-free Smart Bolt for Structural Monitoring in Agriculture Agriculture in Agriculture in Agriculture Antonino Pagano, Mario Costanza, Samuel Margueron, Michael Fontaine, Abdo-Rahmane Anas Laarabi, Florence Razan, Gurvan Jodin, Damien HoTeu, Ilenia Tinnirello, Roberto La Rosa Autonomous and Low-cost Data Acquisition System for Impendimetric Sensors in Precision Horticulture Sahira Vasquez, Antonio Altana, Antonio Altana, Ciro Alleni，Michele Gullino，Elias Holzknecht，Walter Guerra，Paolo Lugli，Pietro Ibba，Luisa Petti
CAF 2023 财务报表 - 巴尔的摩
我们的目标是获取合理保证，以判断财务报表整体是否不存在因欺诈或错误而导致的重大错报，并出具包含我们意见的审计报告。合理保证是一种高水平的保证，但不是绝对保证，因此不能保证按照公认审计准则进行的审计总能发现存在的重大错报。无法发现因欺诈导致的重大错报的风险高于因错误导致的重大错报，因为欺诈可能涉及串谋、伪造、故意遗漏、虚假陈述或凌驾于内部控制之上。如果错报单独或总体上极有可能影响合理使用者根据财务报表所作的判断，则该错报被视为重大错报。
学校气候和葡萄牙教师的专业福祉。学校气候分析框架（SCAF）
摘要本章报道的研究是有关教师专业福祉的Erasmus KA3项目的一部分。这项研究的目的是更好地了解葡萄牙学校教师如何看待学校气候对他们的专业福祉的贡献。为此，我们与一组57名葡萄牙教师进行了定性的解释研究。数据是通过焦点小组访谈收集的，主题分析遵循混合方法。由五因素学校气候模型指导的分析的演绎方法表明，教师的证词足以与理论模型相等。一种寻找潜在含义的归纳方法导致将与社会和情感素养有关的新维度包括在内，以此作为影响学校气候的潜在新因素。因此，我们提出了一项学校气候分析框架（SCAF），可以在未来的研究中使用和验证。我们希望为在葡萄牙语中有关学校气候的经验文献中的空白做出贡献。
升起明星和4-H青少年咖啡馆的会议
Blaser博士是CABM的主任，亨利·罗格斯（Henry Rutgers）人类Mi Crobiome主席，也是Rutgers医学，病理与实验室医学系的教授。目前，他担任主持抗生素耐药细菌（PAC CARB）的主席咨询委员会主席。作为医师和微生物学家，Blaser博士研究了我们与持续定植细菌的关系。在过去的20年中，他一直在积极研究人类微生物组与健康和重要疾病的关系，包括哮喘，肥胖，糖尿病和癌症。在我们的会议上，他介绍了：如何发表演讲。
基于Caffe的年龄和性别识别...
1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。 通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。 随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。 pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。 这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。 因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。 此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。 年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。 虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。 I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。这是一个抽象的概述，概述了HTML在年龄和性别识别的背景下的潜在用途：总而言之，HTML是在年龄和性别识别应用中开发直观且用户友好的接口的基石。它在构建内容，处理用户交互以及与后端服务的沟通方面的作用强调了其在为与这些创新技术互动的用户创造凝聚力和引人入胜的体验方面的重要性。此外，HTML支持将Web应用程序与外部服务联系起来的API（应用程序编程接口）的集成，从而可以在前端和后端组件之间进行无缝通信。关键字：数据科学，人工智能，机器学习，超文本标记语言，卷积神经网络，深度学习，深度神经网络，原型 - 预型文本文本，计算机视觉，数字python，闪电存储器映射数据库，应用程序编程，应用程序编程界面， - 层次数据格式， - 层次数据格式，caffe模块，分类，调节，调整，数据预定率，准确性，准确性，准确性，准确性，准确性。这些技术深入研究了人工智能的迷人领域，高级算法分析面部特征以推断重要的人口统计信息。年龄识别：年龄识别涉及使用机器学习模型来确定基于面部特征的个人年龄。这项技术不仅在于估计一个人的年代年龄，而且通常涉及将个人分类为预定义的年龄组或范围。随着时间的流逝，复杂的模式和面部特征的变化是这些模型的基础[1]。通常，使用卷积神经网络（CNN）从面部图像中提取复杂的细节，从而使系统能够辨别出与年龄相关的微妙提示，例如皱纹，皮肤纹理和面部轮廓。年龄识别的应用是多种多样的，从个性化内容建议到增强安全系统和特定年龄的营销策略。此外，识别系统可能会考虑到其他因素，例如头发颜色，风格和服装选择。机器学习模型在包含不同年龄段的大型数据集上进行了培训，从而使它们能够识别有助于准确年龄预测的模式和相关性。尽管该领域的进步发展，但年龄识别系统仍可能面临挑战，例如由于文化差异或个人修饰选择而导致外观变化。性别识别：计算机视觉中的性别识别是确定图像或视频中的人是男性还是女性。类似于年龄识别，性别识别在很大程度上取决于面部特征的分析。卷积神经网络播放中央
CAFA-EVALUATOR：用于基准测试本体论分类方法
摘要我们提出了CAFA-evaluator，这是一个强大的Python程序，旨在评估具有层次CAL概念依赖性目标的预测方法的性能。它将多标签评估概括为现代本体论，其中预测目标是从定向的无环图中得出的，并通过利用矩阵计算和拓扑排序来实现高效率。程序要求包括少数标准的Python库，使CAFA-Evaluator易于维护。该代码复制了蛋白质功能注释（CAFA）基准测试的关键评估，该评估评估了基因本体论中一致亚法的预测。由于其可靠性和准确性，组织者选择了CAFA-Evaluator作为官方CAFA评估软件。
肿瘤微环境内的动态相互作用：CAFs 与肿瘤微环境之间的相互作用如何影响治疗耐药性
肿瘤微环境 (TME) 是一个由细胞、信号分子和细胞外基质成分组成的复杂生态系统，对癌症进展有重大影响。在 TME 的关键参与者中，癌症相关成纤维细胞 (CAF) 因其多样化和影响力的作用而受到越来越多的关注。CAF 是活性成纤维细胞，在各种癌症类型的 TME 中大量存在。CAF 通过促进血管生成、重塑细胞外基质和调节免疫细胞渗透，对肿瘤进展有重大贡献。为了影响微环境，CAF 通过旁分泌信号和直接细胞间相互作用与免疫细胞、癌细胞和其他基质成分进行串扰。这种串扰可导致免疫抑制、肿瘤细胞增殖和上皮-间质转化，从而导致疾病进展。新兴证据表明，CAF 在治疗耐药性（包括对化疗和放疗的耐药性）中起着至关重要的作用。CAF 可以通过分泌促进药物作用、增强 DNA 修复机制和抑制细胞凋亡途径的因子来调节肿瘤对治疗的反应。本文旨在了解 CAF 在 TME 内的多方面功能，讨论 CAF 与其他 TME 细胞之间的串扰，并阐明 CAF 对治疗耐药性的贡献。靶向 CAF 或破坏其与其他细胞的串扰有望克服药物耐药性并提高各种癌症类型的治疗效果。
咖啡馆：地理分布数据中心中的碳意识联合学习
培训大规模人工智能（AI）模型需要大量的计算能力和能量，从而导致碳足迹增加，并带来潜在的环境影响。本文深入研究了跨地理分布（地理分布）数据中心训练AI模型的挑战，强调了学习绩效与碳足迹之间的平衡。我们将联合学习（FL）视为解决方案，将模型参数交换优先于原始数据，从而确保数据隐私并遵守本地法规。鉴于各个地区的碳强度的可变性，我们提出了一个名为CAFE的新框架（碳吸引联合学习的缩写），以优化固定碳足迹预算内的培训。我们的方法结合了核心选择以评估学习绩效，采用Lya-punov漂移加上五型框架来解决未来碳强度的不可预测性，并设计有效的算法来解决数据中心选择的组合复杂性。通过使用现实世界中的碳强度数据进行广泛的模拟，我们证明了算法的功效，强调了其优于现有方法在优化学习性能的同时最小化环境影响的优势。
2024 年 SCAFL Keithe E. Nelson 杰出服务......
截止日期：2024 年 4 月 5 日星期五决议：对于撰写或与他人合作撰写上一日历年首次出版的杰出文学出版物，且该出版物能促进武装部队或军事法律师的兴趣和专业精神的军法官、法律专家、现役、预备役和国民警卫队成员，应根据武装部队法常设委员会批准并按照其制定的准则颁发证书。引言委员会将努力利用美国律师协会批准颁发的个人证书，进一步提高军事法的专业卓越性和武装部队律师的地位。委员会认识到，对与军事法和武装部队律师有关的杰出出版物的主要个人奖励是职业满足感；尽管如此，委员会仍得出结论，对军事法和军事律师杰出学术文献作者的认可具有激励作用并有助于职业发展。在适当的情况下，本委员会颁发的奖项将成为一种手段，使指挥部和专业人员能够关注值得尊敬的军人，并将奖项用于这一目的。一、奖励标准和限制