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PARENZO & SCANLON HALL 市政厅
o CoLab： Brian Conz，地理与区域规划系 Jennifer Hixon，健康科学系 Susan Leggett，校长办公室 Juline Mills（联合主席），环境健康与人类服务学院 John McDonald，环境科学系 Tom Raffensperger（联合主席），学术信息系统和图书馆主任 Kimberly Sherman，经济与管理系 Tamara Smith，社会学系，公民参与协调员 Jessica Tansey，项目开发和推广 Chris Hirtle，学术信息服务执行主任 - 大学媒体服务
ECE 381-应用机器学习
学分和联系时间：3个学分，3个联系时间讲师：Tao Han博士，电子邮件：tao.han@njit.edu目录课程描述：本课程是为学生准备机器学习和人工智能的新环境。该课程由两个主要部分组成：1）基本应用机器学习技术，包括深度学习，回归，分类，卷积神经网络，生成的对抗性网络和模型压缩； 2）介绍Pytorch，Colab和Jupyter笔记本，并为学生提供开发和实施机器学习解决方案的实践经验。
预测电池的剩余有用寿命
方法此机器学习模型是在Google Colab中编码的，我们使用了编程语言Python。我们使用诸如Pandas，KneighBorsRegressor和Train_test_split之类的库进行数据操纵，构建和培训机器学习模型，以及对模型的测试和验证。KNN模型使用7个邻居来预测测试数据集目标。将培训和测试数据集加载到熊猫数据框架上进行数据操作。然后，我们通过将功能与目标分离来分开训练数据集。培训数据集被拆分，其中80％的数据用于培训，其余数据用于验证。我们在培训数据集上训练KNN模型。然后该模型预测目标。我们使用均方根误差来评估预测。
Thibault Roumengous 博士
编码语言：Python（Anaconda、Colab）、MATLAB、R、Basic、C、C#。 WebDev：HTML、CSS、JS、PHP 操作系统：Windows、Ubuntu/Debian 机器学习算法编程（Tensorflow、SciPy）、数据挖掘、统计分析（LME 模型） 多模态生物信号处理和分析专家（如光学、电学、基于阻抗） 转化临床研究 使用 3D 打印进行原型设计（SLA、SLS、RAISE3D、Lulzbot） 软件：Monday.com、CED Spike 2、RedCap、FreeSurfer、Microsoft Office suite、Statistica、Prism、Rstudio、Adobe 机械设计和 FEA 分析（SolidWorks Suite） 设计和实施 IRB 批准的人体实验 语言：精通法语（母语）和英语，中级西班牙语和日语
教学大纲 - 机器学习的高级课程-67912
课程/模块描述：该课程将教授AI中一些最令人兴奋的进度背后的核心机器学习原理。文本到图像，chatgpt。虽然特定的深度学习技术不断变化，但核心ML原则的变化要慢得多，使他们的学习非常有利可图。该课程将使学生了解原则以及令人兴奋的最新应用。它将同时提供数学形式主义和原则的直觉。该课程还将通过两项实践练习来发展实践理解。要完成课程中的练习，学生必须为Google Colab Pro购买一个月的订阅，该订阅目前为每月10美元。需要经济援助的学生可以申请。
第七C3S大会气候服务...
User engagement and the collection of user requirements for C3S Athina Trakas ECMWF Code for Earth- Innovation, Collaboration, Open source coding Chunxue Yang CNR-ISMAR Evaluation and Quality Control of Climate data Paula Salge +ATLANTIC CoLAB EQC evolution: a user-driven approach Jorge Paz Jimenez TECNALIA Digital Twin for Heat Stress Developing a proof- of-concept within Destination Earth for heat- stress在气候变化情景下的适应，特别关注公共卫生管理和呈现指南针项目的库斯诺三角洲 - 复合极端气候变化的归因：迈向运营服务Shaun Harrigan ECMWF运营copernicus copernicus气候变化gil lizcano
教学大纲
Python简介 - Google Colab和Jupyter笔记本，数据结构，熊猫（读，写文件，加载数据等），Numpy等。。matplotlib（区域图，散点图，线图，直方图，条形图，框图，热图，刻面，配对图），Seaborn。什么是数据科学，各种类型和数据级别，结构化与非结构化数据，定量数据，定性数据，数据科学生命周期等。数据收集和准备，缺失价值处理，数据擦洗，数据转换，探索性数据分析，人群和样本，矩和生成功能，可变性，假设测试，偏差和方差的度量。有监督的分类，例如KNN和无监督的分类，例如K-均值聚类，模型定义和培训，模型评估。特征工程，尺寸降低 - PCA，回归线性模型：线性回归，逻辑回归。
使用平行视觉变压器
摘要 - 采用人工智力来创建高度逼真的合成媒体，对隐私，安全性和错误信息传播构成了重大威胁。传统的深层检测方法，主要基于电流神经网络（CNN），通常在有效地识别这些复杂的伪造方面掉落。本项目探讨了平行视觉变压器（PVIT）用于深泡探测器的使用，利用其高级功能在建模复杂模式和视觉数据中的长距离依赖性中进行建模。我们使用NVIDIA A100 GPU的Google Colab培训了由140K真实和假面的数据集培训了PVIT模型。我们的结果表明，PVIT可显着提高检测准确性，精度，召回和鲁棒性，提供有希望的解决方案，以打击达到91.92精度的DeepFake技术所带来的挑战。索引术语 - 深层检测，平行视觉变形，以前，AI生成的，伪造的内容识别，变换，网络安全，数字取证，机器学习，深度学习。
2024 ASAS-CSAS-WSASAS年度会议，加拿大艾伯塔省卡尔加里，加拿大艾伯塔省7/17/24
日期会议开始会议结束会议室7/23/2024 6:30 AM 5:00 PM注册时间：星期二展览馆北建筑物北大楼第二级7/23/2024 6:45上午5:30 PM海报服务台/上传时间台/上传小时Hall C展览馆C北建筑物第二级7/23/2024 7/23/2024 AM SECTER 30级别7/23/15 AM SERVENT 3：3级楼级7/15 AM PORSTER SERVITIT 3：15 AM PORSTER SERVITIT 3：15 AM PORSTER SERVITIN 7:30上午5:00 PM口头陈述上传小时北建筑物主要级别7/23/2024 8:00 AM 5:00 PM 5:00 PM参展商小时小时展览馆CD，第二级7/23/2024 8:00 AM 12:00 PM反驳反刍动物III III：进气和效率营养iii：摄入量和效率较高的成本b 7/23/23/23/2024 AM 23/2023/2023/20：30 AM 23/20：由Novus
化学的高级深度学习课程
化学的高级深度学习课程标题：深度学习和强化学习在分子产生中的应用。持续时间：12小时的课程 +独立工作（〜10小时）。先决条件： - Python的好指挥。- 配备了GPU或Google Colab的计算机。- 深度学习基础知识（对反向传播的良好理解是必不可少的）。实用项目：通过增强学习产生分子。摘要：本课程主要侧重于加强学习，这是一种机器学习技术，在该技术中，代理商学习为顺序行动制定策略。参与者将深入了解深度学习和深度增强学习的优势和局限性，探索各种分子表示，产生分子并可视化结果。强化学习模仿了行为心理学中研究的动物和人类中观察到的学习过程。RL算法通过反复试验学习。因此，对代理人进行了训练以最大程度地提高累积奖励。尽管增强学习算法非常强大，但用户必须开发专门的技能才能正确利用它们。宏观技能：