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Changwoon ChoiChangwoon Choi
1。Jaeah Lee，Changwoon Choi，Young Min Kim和Jaesik Park，Livestroke：CVPR中的视频中抽象3D动作（2025）。2。gwangtak bae *，Changwoon Choi *，Hyeongjun Heo，Sang Min Kim和Young Min Kim，I2-Slam：ECCV中强大的影像现实主义密度大满贯的反倒成像过程（2024）。3。Changwoon Choi，Jaeah Lee，Jaesik Park和Young Min Kim，3Doodle：Siggraph（ACM TOG）（2024）中的3D笔触的物体的紧凑型抽象。4。sang赢得了Im*，Dongsu Zhang*，Jeong Hyun Han，Ryeong Myeong Kim，Changwoon Choi，Young Min Kim **和Ki Tae Nam **，研究了使用生成的细胞自动机研究金的性形态，在自然材料中（2024）。5。Changwoon Choi *，Juhyeon Kim *和Young Min Kim，IBL-NERF：Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023）中的神经辐射场的基于图像的照明公式。6。Sang Min Kim，Changwoon Choi，Hyeongjun Heo和Young Min Kim，在Pacific Graphics（计算机图形论坛）（2023年）中，适用于健壮的小说合成的色彩转换模块（2023年）。7。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，LDL：ICCV中的全景定位的线距离功能（2023）。8。Changwoon Choi，Sang Min Kim和Young Min Kim，CVPR（2023）的平衡球形网格，用于以中心的视图合成。9。Junho Kim，Hojun Jang，Changwoon Choi和Young Min Kim，CPO：将强大的Panorama更改为ECCV（2022）的Point Cloud Netization。10。11。12。（ *同样贡献。）语言和技能Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。 Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。 Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Inbum Park和Young Min Kim，ICLR的概率隐式现场完成（2022年，Spotlight）。Junho Kim，Changwoon Choi，Hojun Jang和Young Min Kim，Piccolo：ICCV（2021）的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang，Changwoon Choi，Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR（2021）中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。
Collingwood镇 - 特别理事会会议记录
店员Almas向工作人员报告CAO2024-09简介，包括背景，范围和下一步。店员Almas证实，这些举措旨在反映Collingwood公民的各种需求，将经济增长与文化丰富和社会福祉联系起来，该计划的最终草案将在未来的理事会会议上进行认可。Matt Reid，Fotenn Planning and Design提供了项目时间表的概述，并指出了背景研究，资产和挑战。马特·里德（Matt Reid）审查了市区愿景声明，并向理事会简要介绍了五个战略方向和25项旨在在未来20年内实施的行动项目。店员Almas指出，尽管通常不向理事会提供专业专业顾问提出的总体规划草案以寻求额外的反馈，但这是一项长期远见计划，社区和理事会原则上应在认可之前就年度预算资源进行投入。市长哈姆林（Hamlin）打开了地板，以供公众发表评论。蒂姆·科米克（Tim Cormick），代表BIA管理委员会确认BIA的企业已经资助了这项工作的一部分，并且重要的是该镇继续与Collingwood的增长保持同步。蒂姆·科米克（Tim Cormick）指出，对市中心的增强能力将吸引该地区及以后的人们，居民和游客将继续与该镇充满活力的市中心互动。任何工作都需要投资，但是在Hurontario Street及其他地区进行的库存和投资将有更多的偏置。市区的遗产是经济的
附件4提议提供未来全球湿地展望1的拟议方法。全球湿地展望（GWO）是科学A
•根据《公约》定义GWO作为旗舰产品的目的，与战略计划的目标和其他多边环境协议（MEAS）保持一致； •开发一种结构化方法来促进未来的GWO，考虑方法论框架，时间表，资源需求（包括财务需求），通信策略和信息源。从2018年GWO中学到的课程和根据2019 - 2021年工作计划制作的特别版，以及其他全球评估的见解，已纳入当前计划中。2。STRP由Hugh Robertson博士（STRP主席）和Ritesh Kumar博士（技术专家）领导。工作组几乎两次见面，并在2024年9月在STRP的跨职业会议期间提出了一种概述方法。这些讨论中的反馈已纳入本报告中。全球湿地展望的目的3。GWO首先是由第XII.5号决议要求的，该决议呼吁STRP更新和扩展简介注释7：世界湿地的状况及其对人的服务。该决议鼓励企业企业署和秘书长在资源可用性的前提下，探索改善和更新GWO作为《公约的定期旗舰报告》的方法，这有助于《生物多样性公约》（CBD）的全球生物多样性展望。GWO 1的主要目的是增加对湿地价值的了解，提供建议，以确保其保护，明智的使用和认可其福利。2 4。符合其他公约和具有类似旗舰出版物的衡量标准的实践，建议将GWO的目的扩大到完全实现第XII.5的意图。提出：
课程vitae sangwoo ahn，PhD，RN
出版物在Press *指导的研究生中进行同行评审的期刊文章； §基于数据； +通讯作者1。+ Anderson，J。G.，Summers，A.（2024）。数字健康和护理资源在19009年大流行期间老年人的家庭护理人员使用。家庭护理杂志。§同行评审的期刊文章 *指导的研究生； §基于数据； +通讯作者1。S.体育锻炼在一起，适合患有轻度认知障碍的夫妇（PAT-MCI）：一项可行性研究。老年护理，55，221-228。§https://doi.org/10.1016/j.gerinurse.2023.11.011 2。 + Boehmer，K.，Álvarez-Villalobos，N.，Barakat，S.，de Leon-Gutierrez，H.，Ruiz-Hernandez，F. Abdelrahim，M.，Prokop，L.，Murad，M.H。，＆Wang，Z。 （2023）。 健康和保健指导对慢性病护理中最重要结果的影响：系统的综述和荟萃分析。 患者教育和咨询，117，107975。https：//doi.org/10.1016/j.pec.2023.107975 3。 ahn，S. 步态和/或平衡与老年人的老年痴呆症相关的障碍§https://doi.org/10.1016/j.gerinurse.2023.11.011 2。+ Boehmer，K.，Álvarez-Villalobos，N.，Barakat，S.，de Leon-Gutierrez，H.，Ruiz-Hernandez，F. Abdelrahim，M.，Prokop，L.，Murad，M.H。，＆Wang，Z。（2023）。健康和保健指导对慢性病护理中最重要结果的影响：系统的综述和荟萃分析。患者教育和咨询，117，107975。https：//doi.org/10.1016/j.pec.2023.107975 3。ahn，S.步态和/或平衡与老年人
Songwon在NPE 2024
有关社论的询问和剪报，请联系：Songwon工业集团营销解决方案Marcel Romer Adriana Pagels Comporate Comporicate经理Walzmühlestrasse48 Box 6 CH-8500 Frauenfeld 2950 Kapellen Switzerland Belgium Belgium tel：电子邮件：apagels@marketing-solutions.com
在IC制造中化学清洁期间，重金属污染的表面光电压监测
摘要：近年来，由于对可靠的能量存储的需求不断增加，锂离子电池的建模和模拟引起了人们的关注。准确的充电周期预测是优化电池性能和寿命的基础。这项研究比较了对商用锂离子电池进行建模时的粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）算法，强调了电压行为以及传递到电池的电流。生物启发的优化调音参数可以减少模拟和实验输出之间的均方根误差（RMSE）。在MATLAB/SIMULINK中实现的模型集成了电化学参数并估计各种条件下的电池行为。与非优化模型相比，对末端电压的评估通过PSO和GWO算法在模型中揭示了显着的增强。GWO优化的模型表现出卓越的性能，与PSO在PSO优化的模型相比，RMSE的RMSE降低为0.1700（25°C； 3.6 C，455 s）和0.1705（25°C； 3.6 C，10,654 s），与PSO优化模型相比，达到了42％的平均RMSE RMSE降低。电池电流被确定为影响模型分析的关键因素，其优化模型，尤其是GWO模型，比PSO模型具有增强的预测能力，RMSE值略低。这为电池集成到能源系统中提供了实际含义。分析PSO和GWO不同人群值的执行时间提供了对计算复杂性的见解。pSO表现出比线性的更大的动力学，表明O（n K）的多项式复杂性，而GWO暗示基于10至1000。
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