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metodiche di深度学习
本论文旨在介绍深度学习及其在图像分析中取得很大成功的应用：CO -Imbrespecity神经网络。尤其是显示了在应用谴责网络中获得的优点，缺点和结果，这是一种新学科，涉及从医学图像中提取大量特征来开发诊断和预后支持的模型。在第一章中，机器学习的概念对于理解深度学习中使用的学习算法很有用。神经网络或深度学习算法所基于的结构。在第二章中，放射线瘤的技术和用途被暴露出来，在NE中，使用该领域的公共神经网络的优点，提出了有关此事的一些最新研究。在第二章中，放射线瘤的技术和用途被暴露出来，在NE中，使用该领域的公共神经网络的优点，提出了有关此事的一些最新研究。
Telkomnika电信计算电子和控制
在此，使用离散小波变换（DWT）转换（DWT）转换（DWT）转换和灰度共同发生矩阵（GLCM）的特征提取和特征提取了使用磁性磁共振（MRI）Imagoma（MRI）GLI（MRI）GLI（MRI）（MRI）（MRI）（MRI）图像（LBP），使用了脑肿瘤分类方法（SVM）算法（DWT）变换（DWT）转换（DWT）转换和特征提取（LBP）。 （HGG）组。SVM算法用作分类方法已被广泛用于提高分类主题的研究。通过2个数据类之间的超平面形成，可以说SVM算法是一种可靠的方法，但不需要复杂的计算。DWT转换旨在提供MRI图像中更清晰的特征细节，因此当应用特征提取算法时，预计提取的特征在良性肿瘤MRI图像和恶性肿瘤MRI图像之间会有所不同。使用高低（HL）子带中的1级DWT中的DWT产生的最高特异性，灵敏度和准确性比使用LGG MRI图像中的HL或低高（LH）子频段使用3级水平。与另一项研究相比，我们提出的方法在准确性方面稍好一些，以实现98.6486％的精度对脑肿瘤图像进行分类。
Rossino Giacomo
专利EP4163273A1取代乙烯基哌嗪哌啶尿素尿素作为抗Ban剂。受专利为止的化合物对孤立和/或特别侵袭性肿瘤（胶质母细胞瘤，多发性骨髓瘤，胰腺癌）具有活性，并且已按照绿色化学方法进行准备。针对CTF学生的教育活动，名为“药物化学中的绿色合成策略”（AA 20222-2023，2023-2024）。有机化学课程针对制药工业纳米元素技术硕士学位的学生（AA 2023-2024）。<在II级的设计和开发药物设计和开发中，在绿色化学在制药产品合成中的应用（2022-2024）中。生物技术学生的药学化学研讨会（2020-2021）。 CTF学生的九个实验论文的说话者或相关者（2020-2024）。 技能和技能生物技术学生的药学化学研讨会（2020-2021）。CTF学生的九个实验论文的说话者或相关者（2020-2024）。技能和技能
重点介绍世界哮喘大会
*证书报告了E.C.M.在仔细验证参与和学习后，将在活动结束后90天在网上获得学分，但要受培训学分的归因。参与将能够通过连接到网站www.ideagroupinternational.eu并遵循其中指示的简单程序来获得获得信用证的证书。
2024-2026 年预算和三年活动计划
第二部分涉及年度活动计划，简要描述了每个基金会中心打算在 2024 年开展的研究活动——设定的目标、实现这些目标的工具、预期结果以及用于评估其实现情况的指标——同时也考虑到组织和运营模式的更新，包括从 2024 年 1 月 1 日起建立一个名为“增强智能”的新中心。基金会的每个研究中心将参考新架构中确定的领域之一，即社会、健康、工业、传感器。与这些领域并行，欧洲核物理及相关领域理论研究中心（ECT*）将继续在理论研究和基础计算领域开展具体活动。此外，自 2024 年起，一个新的领域——人工智能战略与研究增强——将纳入基金会的组织结构，并通过参与制定科学战略和目标提案来履行其职能。