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Quentin Ferry（博士）
深度学习课程和认证：（i）深度学习。 （ii）UC Berkeley-设计，可视化和理解深NN（审计，2021年）； （iii）DeepMind-强化学习系列2021（审计，2021年）。-----熟悉：经典DL体系结构（MLP（FF），CNN，RNN，NLP，Transformers），模型培训与优化（SGD，正规化，超参数调整等），应用程序（RL，Vision，Vision，NLP，GAN，VAE）。无监督的学习与数据分析（PCA，TSNE，MDS等）。-----编程语言：Python（Numpy，Pandas，Pytorch，Matplot- Lib），R，Matlab（也是Java，Java，JavaScript，CSS，CSS，HTLM，MySQL）。-----科学交流（即手稿，海报和谈话）（精通所有办公室软件和Adobe Illustrator）；流利的英语和法语。
使用机器学习理论来学习代理社交......
推动流畅的人类社交互动的一个特征是获取有关所涉及人员的底层社交网络的信息，而这些信息往往是隐含的 [7]，[8]。例如，除非知道比尔盖茨是你们的共同熟人，否则建议朋友打电话给他约午餐是荒谬的。此外，人们可能会在其他家庭成员中与兄弟姐妹谈论敏感话题，但在与同事相处时会避免与兄弟姐妹谈论此类话题。在上述场景中，需要隐含地了解对话者的社交网络，以确定给定的交互操作是否与上下文相关。同样，自然的人机社交互动需要机器表示和利用有关支配人类行为互动的底层社交网络的信息。
4级单元3-教师指南
·拼写课程提供了高级语音代码的说明，包括不规则和/或罕见的声音/拼写对应关系以及用英语单词使用的常见外国拼写。这些技能是使用支持拼字映射和流利，自动检索的多感觉策略引入的。大火中包含的课程为学生提供了一些机会，可以练习应用新学习的声音拼写，但是有些学生（尤其是那些具有基于语言的学习差异的学生）可能需要额外的机会来练习应用此新学习的代码。每天收集的形成性评估数据可以帮助教师确定需要其他练习的学生。老师应该期望有些学生需要在这一领域进行其他练习。
CFD使用纳米流体对液冷热链接的分析...
摘要。在这项研究中，Zalman ZM-WB3金热交换器的计算机模型是市场上液冷计算机处理器之一，并且该模型已由先前的研究人员的模型和实验数据进行了构成。然后，同一热交换器的n厚度和高度以及热交换器操作的液体UID的类型已被更改。使用ANSYS Fluent 17.1程序进行了新模型的CFD分析。之后，使用模型研究了nano供热（冷却）性能，使用矩形N UID热交换器，其高度为5 mm，5.5 mm和5.7毫米的高度，以及1.2 mm，1.2 mm，1.4 mm，1.4 mm，1.6 mm，1.8 mm，1.8 mm和2 mm和2 mm和Di-water（Coper as Coper as Coper as Copper as Coper as Coper as Coper）的厚度为1.2毫米，COPER（COPER）体积比为2.25％和0.86％的纳米UID和氧化石墨烯（GO-H 2 O）纳米UID，体积比为0.01％。可以通过使用CuO-H 2 O作为纳米UID来实现最佳的CPU冷却器性能，其体积比为2.25％，其热交换器的高度为5.5 mm n高和2.0 mm n的厚度。
Ai.llude：鼓励重写人工智能生成的文本以支持创意表达
在创意写作过程的每个步骤中，作家都必须努力实现自己的创作目标和个人观点。这个过程会影响作家的真实感和他们对书面输出的参与度。人工智能流畅的文本生成可能会破坏重写的反思循环。我们假设故意生成不完美的中间文本可以鼓励重写并促使更高层次的决策。使用来自 27 个使用文本生成人工智能的写作会话的日志，我们描述了作家如何适应和重写人工智能建议，并表明中间建议显着激励和增加重写。我们讨论了这一发现的含义，以及研究如何利用人工智能写作支持工具中的中间文本来支持对创意表达的所有权的未来步骤。
在戈丁根大学 - 公共法律基金会 - 生物多样性和可持续土地使用中心-CBL，有一个职位
申请人应至少完成硕士学位，并在学术研究中熟悉科学项目管理的所有方面。具有哥廷根大学内部过程和结构的经验是有利的。在跨国和跨学科研究环境中工作的经验以及环境科学方面的经验是有利的。我们正在寻找高效和高效的申请人，并且有自我激励并且可以作为团队的一部分效果良好。候选人应该能够应对临时工作的峰值和压力大的情况。需要出色的沟通能力以及流利的口语和书面英语和德语。需要对Microsoft应用程序的出色软件知识。对数字工具的应用，促进沟通和组织以及对寻找和实施新技能的兴趣的高度亲和力。需要意识到多样性在科学中的重要性。
爱尔兰警察部队 - 爱尔兰语言战略
为了增加盖尔塔赫特警察局的双语人员数量，爱尔兰警察部队于 2018 年发布了一项指令。该指令是目前关于盖尔塔赫特警察局人员分配的指导政策。根据该指令成立的爱尔兰语能力小组 (ILPP) 由希望在盖尔塔赫特地区工作的爱尔兰语流利成员组成。通过爱尔兰语流程加入的成员将自动纳入，而其他未通过流程加入但现在希望调到盖尔塔赫特警察局的成员则可接受评估以决定是否纳入。该指令规定“所有盖尔塔赫特警察局的人员分配都将从该小组进行，除非在特殊情况下需要特殊技能”。短期内将继续使用 ILPP，并将成立一个工作组来确定鼓励人员申请加入该小组的方法。
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