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欧洲深度科技报告
多个方面正在加速取得重大突破 在我们的 2021 年报告中，我们强调了欧洲深度科技的巨大潜力。事实上，欧洲深度科技度过了最好的一年，获得了超过 220 亿美元的融资，并以 10 亿美元的价格退出。从那时起，我们还看到量子计算（第一个 100+ 量子比特处理器和硅基设备中近乎无误差的量子计算得到验证）、核聚变（产生的能量几乎是记录的三倍）、空间技术（Starlink 为乌克兰提供互联网覆盖、詹姆斯韦伯太空望远镜、新的登月任务）、生成性人工智能（Dall-E 转向商业用途、稳定扩散文本到图像生成性人工智能发布、ChatGPT 在 5 天内覆盖 100 万用户）等关键领域取得了巨大突破等等。
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[JC_presentation] 深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概览
- “心律失常检测” - “心电图心律失常” - “室性心律失常” - “室上性心律失常” - “早搏” - “心脏传导阻滞” - “心动过缓” - “心动过速” - “12 导联心电图” - “心脏信号处理” - “心电图中的深度学习” - “CNN” - “DNN” - “LSTM” - “Transformers” - “混合模型”
深度学习在计算机视觉中的作用 - Easy Chair
本文探讨了深度学习在计算机视野领域的关键作用。计算机视觉是对启示机感知和理解视觉信息的研究，随着深度学习技术的出现，已经取得了重大进步。传统的计算机视觉方法在处理复杂的视觉任务时面临局限性，激发了对高级方法的需求。深度学习，由神经网络和卷积神经网络（CNN）提供支持，通过提供端到端的学习，功能表示和适应性来彻底改变计算机视觉。本文讨论了深度学习在计算机视觉中的各种应用，包括图像分类，对象检测，语义细分和视频分析。它还解决了深度学习的优势，例如其处理大规模数据集和概括的能力。但是，研究了挑战和局限性，包括对标记数据和计算要求的需求。本文通过强调最近的进步和未来的方向，例如转移学习，生成对抗网络（GAN）和注意机制，强调了在这个迅速发展的领域中正在进行的研发的重要性。总体而言，深度学习已成为计算机视觉中的关键工具，并有可能显着影响各种领域和应用。
6G中值得信赖的深度学习启用了群众自主权
摘要 - 质量自治有望彻底改变广泛的工程，服务和流动性行业。超密集的自主代理之间的协调复杂的沟通需要新的人工智能（AI）在第五代（5G）和第六代（6G）移动网络中实现无线通信服务的管弦乐队。在特定的安全和任务关键任务中，合法需要透明的AI决策过程，以及一系列人类最终用户（消费者，工程师，法律）的量化质量质量质量（QOT）指标。我们概述了6G的值得信赖的自主权的概念，包括基本要素，例如可解释的AI（XAI）如何产生信任的定性和定量方式。我们还提供了与无线电资源管理和相关的关键绩效指标（KPI）集成的XAI测试协议。提出的研究方向将使研究人员能够开始测试现有的AI优化算法，并开发新的算法，认为应该从设计到测试阶段内置信任和透明度。
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电磁兼容性................................................................................................17 EN 60601-1-2 分类信息....................................................................................17 加拿大工业部无线电标准规范的用户须知........................................................23 基本性能...............................................................................................................24 遥测信息...............................................................................................................24 无线服务质量.......................................................................................................25 无线共存问题故障排除......................................................................................26 无线安全性.......................................................................................................27
Neptun Deep：欧洲气候威胁
3估算Neptun Deep可能引起的与温度相关的过早死亡的数量，Wim Thiery教授，水与气候Vrimate Vrije Universiteit Brussels的副教授Wim Thiery教授使用了美国研究人员R. Daniel Bressler开发的碳方法的死亡率R. Daniel Bressler开发的死亡率。用于此分析的排放场景假设平均全球温度增加4.1°C 2100。碳死亡率估计依赖于关于排放，气候动态和人类对未来气候的反应的假设。今天发出的每吨碳将有助于加热我们的星球，因此将有助于对未来的影响。化石燃料与气候危机之间的联系已经建立了良好的建立，人为引起的气候变化与极端天气事件的增加之间的关系也是如此。不可能绝对确定我们的气候将如何改变或会产生影响。因此，此处提出的估计值依赖于许多假设，并且受到大型不确定性的影响。这项研究仅旨在说明当代排放可能导致未来气候变化影响的程度。
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• 安检设备，例如机场安检处或政府大楼入口处使用的安检设备，包括手持式扫描仪。患者应请求协助以绕过安检设备，并告知安检人员他们体内有植入式医疗设备。如果患者必须通过安检设备，他们应快速通过安检设备，并尽可能远离安检设备。这些设备的干扰不应导致植入式设备损坏。
主导课程五：（深度学习）
2。R. S. Sutton和A. G. Barto，增强学习：介绍，第二版，2018年11月R. S. Sutton和A. G. Barto，增强学习：介绍，第二版，2018年11月
深度学习春季2025年：教学大纲和时间表
课程描述：本课程是深度学习的介绍，这是机器学习的一个与现代神经网络的开发和应用有关的分支。深度学习算法以最大化给定任务的性能最大化数据的分层高级表示。例如，当被要求识别面孔时，深度神经网络可能会学会先用边缘来表示图像像素，然后是更大的形状，然后是脸部像眼睛和耳朵一样的部分，最后是单个脸部身份。深度学习是AI最近进步的背后，包括Siri和Alexa的演讲识别，Facebook的标签建议和自动驾驶汽车。我们将介绍来自基本神经网络，卷积和经常性网络结构，深度无监督和强化学习的一系列主题，以及对问题域等问题领域（例如语音识别和计算机视觉）的应用。先决条件：微积分，线性代数和概率与统计的强大数学背景，以及Python中机器学习和编程经验的先前课程。讲座：
2023-10简报：深海开采
●国际海床管理局旨在采用有关关键矿物深海开采的规则，该规则可用于生产清洁能源技术，例如电池，太阳能电池板和风力涡轮机，到2025年。●这些矿物的陆地开采已经进行了数十年。由于缺乏熟练的员工，并且在该行业的投资或回收利用不足，因此未来七年可能会随着需求的增加而越来越紧缩。●已提出深海采矿作为短缺的潜在解决方案。但是，深海矿业部门尚无大规模提取或处理矿物质的技术。●鉴于对矿物质需求最大的增长可能会在2030年之前发生，因此深海采矿不太可能缓解短期供应措施。●稀土元素不体疾病，石墨和锂，被认为更有可能经历短期供应仰卧起能，在聚合金属结节中不可用，这是深海开采的最有希望的形式。●由于无钴电池等创新，近年来对净零技术关键矿物质的需求有所下降。●陆上采矿部门已经建立了良好的建立，并且已知短期和中期瓶颈的解决方案。它们包括用于回收利用，网格连接，供应多元化和R＆D的投资，政策激励措施和可持续采矿的研发。