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5.5 个公共 CPD 积分（第一天 3 个公共 CPD 积分，第二天 2.5 个公共 CPD 积分）实践领域：企业/商业 | 培训级别：一般希望获得 CPD 积分的参与者必须严格遵守 CPD 指南中规定的出勤政策。对于此活动，这包括在活动的每一天在网络研讨会开始时登录并在网络研讨会结束时注销，并且活动的每一天离开网络研讨会的任何部分的时间不得超过 15 分钟。参与者在活动的每一天都可以获得公共 CPD 积分，只要他们严格遵守出勤政策。不遵守出勤政策的参与者将无法获得参加活动的 CPD 积分。请参阅 http://www.sileCPDcentre.sg 了解更多信息。
E-FAST电动紧固
工艺过程中精确的温度控制对于粘合剂的可靠快速固化至关重要。如果未达到最佳固化温度，粘合剂粘合力会变弱且不耐用。另一方面，如果粘合剂层过热，可能会遭受直接热损伤。由于快速固化需要高加热和冷却速率，因此粘合剂和组件之间会产生较大的温度梯度。因此，粘合剂中的温度不再可假定等于外部测量的组件温度。
2022 年美国发展最快的城市排名
德克萨斯州达拉斯 3.1% 682 2.70% 7 8.1 2.5% 7 科罗拉多州丹佛 3.0% 330 1.30% 16 3.6 1.1% 18 犹他州盐湖城 2.8% 212 0.80% 23 2.7 0.8% 24 北卡罗来纳州夏洛特 2.5% 233 0.90% 21 2.8 0.9% 23 路易斯安那州新奥尔良 2.4% 102 0.40% 40 1.5 0.5% 41 佛罗里达州奥兰多 2.4% 246 1.00% 19 4.2 1.3% 15 俄勒冈州波特兰 2.4% 246 1.00% 18 3.3 1.0% 20 德克萨斯州圣安东尼奥2.4% 163 0.70% 34 2.6 0.8% 27 加利福尼亚州弗雷斯诺 2.3% 71 0.30% 50 1.3 0.4% 48 加利福尼亚州圣地亚哥 2.2% 290 1.20% 17 3.3 1.0% 19 加利福尼亚州洛杉矶 2.1% 1,510 6.00% 2 18.6 5.6% 2 俄克拉荷马州俄克拉荷马城 2.1% 93 0.40% 44 1.5 0.5% 42 佛罗里达州杰克逊维尔 2.0% 115 0.50% 39 1.7 0.5% 38 田纳西州纳什维尔 1.9% 171 0.70% 33 2.1 0.6% 34 德克萨斯州休斯顿 1.8% 598 2.40% 8 7.3 2.2% 9 佛罗里达州坦帕 1.8% 204 0.80% 25 3.2 1.0% 21 加利福尼亚州萨克拉门托 1.7% 189 0.80% 29 2.7 0.8% 25 佛罗里达州迈阿密和劳德代尔堡 1.6% 476 1.90% 12 6.9 2.1% 11 内华达州拉斯维加斯 1.5% 146 0.60% 35 2.3 0.7% 31 亚利桑那州菲尼克斯 1.4% 341 1.40% 15 4.9 1.5% 14 乔治亚州亚特兰大 1.4% 559 2.20% 11 6.9 2.1% 10 宾夕法尼亚州费城 1.4% 588 2.40% 9 7.4 2.2% 8 马萨诸塞州波士顿 1.3% 808 3.20% 6 8.5 2.6% 6 宾夕法尼亚州匹兹堡 1.2% 197 0.80% 27 2.7 0.8% 26 印第安纳波利斯 1.2% 198 0.80% 26 2.5 0.8% 30 宾夕法尼亚州哈里斯堡 1.1% 85 0.30% 48 1.3 0.4% 50 明尼苏达州明尼阿波利斯和圣保罗
英国皇家海军加快步伐——不信任人工智能
开始日期：2023 年 1 月。薪资：30,000 英镑（按比例计算）。实习期限：全职 3-6 个月（很遗憾，我们无法考虑兼职申请）。地点：朴茨茅斯地区/莱顿巴扎德/伦敦的远程工作和现场工作相结合。联系人：Andrea Day 博士（andrea.day131@mod.gov.uk）。安全许可：候选人至少需要获得基本人员安全标准 (BPSS) 许可。这将由承包组织赞助。国籍：潜在候选人必须是英国国民。成功的候选人将由 Digi2al Limited 代表国防部签约。
FAST-AID Brain：使用为大脑开发的人工智能快速准确的分割工具
临床实践中使用的医学图像是异构的，与学术研究中的扫描质量不同。在极端情况下，当解剖结构、伪影或成像参数不寻常或协议不同时，预处理会失效。最需要对这些变化具有鲁棒性的方法。提出了一种新颖的深度学习方法，用于快速准确地将人脑分割成 132 个区域。所提出的模型使用高效的 U-Net 类网络，并受益于不同视图的交点和层次关系，用于在端到端训练期间融合正交 2D 平面和大脑标签。部署弱监督学习，利用部分标记数据进行全脑分割和颅内容积 (ICV) 估计。此外，数据增强用于通过生成具有高可变性的真实脑部扫描来扩展磁共振成像 (MRI) 数据，以便在保护数据隐私的同时对模型进行稳健的训练。所提出的方法可以应用于脑部 MRI 数据，包括头骨或任何其他工件，而无需对图像进行预处理或降低性能。使用不同的图谱进行了几次实验，以评估训练模型与最先进模型相比的分割性能，结果表明，与现有方法相比，所提出的模型在不同域内和域间数据集上的分割精度和稳健性更高。