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Bioe 485机器学习和成像的计算数学一学期，四个学时的课程在Grainger Engine College
该课程将涵盖实施计算成像和机器学习解决方案所需的基本数学和计算方法。课程将介绍：•与线性代数，向量空间和矩阵分解相关的基本对象和工具； •代表计算成像和机器学习的核心组成部分的数值优化方法。将首先引入向量计算中的基本概念和工具，包括矢量值功能和矩阵的梯度，以及反向传播和自动分化。然后，将涵盖基于优化的计算成像和机器学习问题的公式。之后，将详细介绍数值优化技术，重点是基于一阶确定性和基于随机梯度的方法。 •概率理论中的基本概念以及诸如贝叶斯推论，近似推断以及随机抽样方法等统计推断中的基本技术； •在计算成像和机器学习中的应用，包括分类，回归，降低性降低和密度估计。学生学习目标（SLO）
检测具有细粒度不一致的视听深击
现有的视听深击检测方法主要集中于高级效率，以建模音频和视觉数据之间的矛盾。因此，这些副本通常忽略了更精细的视听伪像，这些伪影是深击所固有的。在此，我们提出了引入细粒机制，以检测空间和时间域中的微妙人物。首先，我们引入了一个本地视听模型，该模型能够捕获容易与音频不一致的小空间区域。为此，采用了基于空间本地距离与注意模块的细粒机制。第二，我们引入了一个暂时的伪假增强，以包括在训练集中结合暂时性不一致的样品。在DFDC和FakeAvceleb数据集上进行的实验证明了所提出的方法在泛化方面与在数据库和交叉数据库设置下的最新技术相比，在概括方面具有优越性。
专用于谷物
令人遗憾的是，尽管我们尽了最大的努力，但涉及Teamsters Canada Rail会议（“ TCRC”）的潜在停工时间可能会影响即将到来的作物年的谷物供应链的性能。尽管供应链利益相关者预计2024年5月有可能停工的可能性，但联邦劳动部长提到了一个有关维持铁路罢工或封锁活动或加拿大劳资关系委员会（“ CIRB”）的问题。此转介的结果是，直到CIRB发出决定之前，不能合法发生工作。CIRB已告知CPKC，它希望在2024年8月9日（星期五）之前发布其决定。因此，在农作年初的早期可能发生停工，但要延长CIRB可能命令的“冷却”期，并且所需的72小时通知各方必须根据《加拿大劳动法》提供。
细粒度授权（FGA）：技术底漆
REBAC和PBAC方法包含相似的组件（例如，引擎和模式/语言模型）；但是，它们在评估授权的方式方面有所不同。使用REBAC，访问基于存储在集中式引擎/数据库中的资源之间的关系（图），使公司可以基于诸如层次结构或嵌套关系的唯一关系类型实施授权。
ke r晶粒及其抗菌剂的微生物识别...
根据我们的理解，这项研究代表了巴基斯坦背景下的开创性努力。它极大地有助于我们理解基于美国的开菲尔的复杂微生物组成，并强调开菲尔作为抗生素的替代方案。然而，目前的研究会遇到一定的局限性，包括缺乏理解这些KG的全面微生物谱，以及对管理这些抗菌属性的动力学的不完整掌握。未来
报告名称：谷物和饲料年度
津巴布韦的生产其主食玉米的生产预计在2024/25年的营销年度将下降近60％，这是由于与厄尔尼诺斯天气现象相关的极端干旱条件。津巴布韦种植的玉米地区一半以上被干旱摧毁，随之而来的谷物生产的减少迫使津巴布韦总统宣布“灾难状态”。 POST估计津巴布韦必须在2024/25年的营销年内进口约100万吨玉米，以满足当地需求。与该地区的其他玉米生产国家（包括南非，赞比亚和马拉维）也受到干旱影响，津巴布韦将不得不在全球市场上获取一些玉米进口。津巴布韦允许GE玉米进口，但必须在磨碎玉米粉之前进行隔离，即国家主食。
安大略省的谷物农民研究优先级
2024年6月对研究的投资是安大略省谷物农民的一项长期战略计划，以利用所有大麦，玉米，燕麦，大豆和小麦农民的利益。安大略省的谷物农民赞助并参与了数十年的实践研究，这导致了经济增长，并改善了安大略省农民和安大略省环境的农业可持续性。我们的目标是投资于研究和支持创新和知识转移，以提高农民成员的盈利能力和行业的竞争力。安大略省的谷物农民旨在通过四个整体优先领域来满足大麦，玉米，燕麦，大豆和小麦的研究需求：农艺和生产；杂草，疾病和害虫；作物质量和利用；以及繁殖和遗传学。在每个优先领域，安大略省的谷物农民将资金投资于对安大略省农民的高优先事项，努力最大化公共部门的研究投资，并鼓励私营部门的研究投资。每年，安大略省的谷物农民都会确定其目标为增加研究投资的特定优先事项。今年，安大略省的谷物农民特别强调针对以下研究优先事项的研究建议：
谷物自动化和数字农学
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Charging of Irregularly-Shaped Dust Grains near Surfaces in Space
II. Introduction P lasmas that contain solid particulates (grains) much more massive than the ions present are usually referred to as “dusty plasmas” and are encountered in many fusion/laboratory and industrial plasmas and combustion processes, as well as in the space environment [ 1 , 2 ]. The electrodynamical interactions among dust grains and plasmas can strongly influence the behavior of plasma devices such as tokamak and industrial combustion reactors. Previous efforts have been put into both microscopic dust charging and macroscopic dust transport scales. For instance, at the microscopic (grain) scale, particle-particle, particle-mesh (P3M) approach has been used to study charging process of micro-meter sized grains in low temperature plasmas [ 3 ]. The Particle-in-Cell (PIC) - Monte Carlo Collision (MCC) approach was used for plasma particles while the PIC - Molecular Dynamics (MD) approach was used for Coulomb interactions among the dust grains. Results show that the amount of charge on the dust grain Q d could be on the order of Q d / e ∼ 3000-7000 negative ( e is the elementary charge) within the sheath. Other grain-scale charging models include a “patched charge model” using the capacitance of an isolated spherical dust grain and empirical constants based on experiment data, predicting the Q d on the order of Q d / e ∼ 10 4 [ 4 ], and a test-particle approach supercharging model using a boundary-element-based surface charging method with a multipole electric field solver, predicting the Q d on the order of Q d / e ∼ 10 2 [ 5 ] under similar plasma conditions to the patched charge model. The stochastic charging nature at the grain scale also leads to charge fluctuations [ 6 ], heating [ 7 ], and oscillations [ 8 – 10 ]. At the macroscopic (device/system) scale, electrodynamical
混合机器学习模型用于细粒度的空气...
1,2,3 CSE工程技术学院，印度大诺伊达市Sharda University，摘要空气污染已成为一个主要的环境问题，每年导致许多死亡，并使环境和人类健康处于严重的风险。 它会导致温室效应，导致全球变暖，并增加影响肺癌和其他影响呼吸系统（包括过敏）的疾病的风险。 设置和维护严格的空气质量标准对于有效打击空气污染至关重要。 空气质量指数（AQI）是用于确定大气中污染物量的测量值。 通过利用机器学习算法的功能，可以使细粒度AQI的精确预测可行。 为了预测AQI，已经使用了许多算法，包括逻辑回归，决策树回归，KNN，SVR和线性回归。 该项目的主要目标是使用机器学习算法创建模型，并确定哪种模型最适合AQI预测。 关键字：空气质量，预测，算法，随机森林，线性回归1。 引入由于所有身体细胞起作用都是必要的，因此它是生活中最重要的方面。 空气是我们星球上重要的组成部分，具有巨大的意义。 尽管人类可以在没有水的情况下生存几天，但我们的存在仅限于仅三分钟而没有空气。 通过循环温暖和潮湿的空气，它在地球表面保持稳定的温度。 此外，空气在影响水周期中起着至关重要的作用。1,2,3 CSE工程技术学院，印度大诺伊达市Sharda University，摘要空气污染已成为一个主要的环境问题，每年导致许多死亡，并使环境和人类健康处于严重的风险。它会导致温室效应，导致全球变暖，并增加影响肺癌和其他影响呼吸系统（包括过敏）的疾病的风险。设置和维护严格的空气质量标准对于有效打击空气污染至关重要。空气质量指数（AQI）是用于确定大气中污染物量的测量值。通过利用机器学习算法的功能，可以使细粒度AQI的精确预测可行。为了预测AQI，已经使用了许多算法，包括逻辑回归，决策树回归，KNN，SVR和线性回归。该项目的主要目标是使用机器学习算法创建模型，并确定哪种模型最适合AQI预测。关键字：空气质量，预测，算法，随机森林，线性回归1。引入由于所有身体细胞起作用都是必要的，因此它是生活中最重要的方面。空气是我们星球上重要的组成部分，具有巨大的意义。尽管人类可以在没有水的情况下生存几天，但我们的存在仅限于仅三分钟而没有空气。通过循环温暖和潮湿的空气，它在地球表面保持稳定的温度。此外，空气在影响水周期中起着至关重要的作用。我们目前的呼吸不仅可以维持我们的生活，而且在我们对生活的满意程度中起着至关重要的作用。低空气质量有可能显着影响健身。在其他呼吸系统疾病中，受污染的空气可导致肺癌，支气管炎，肺炎，结核病和哮喘。根据估计，由于空气污染，全世界约有700万个人每年都在悲惨地丧生。此外，除了对温度和海平面的不利影响外，空气污染还可以在加剧全球变暖的情况下发挥作用，这在热量被困在大气中时会发生。这可能导致传染病的传播以及温度升高和海平面升高。可以量化空气的质量。空气质量的数值指标是空气质量指数或AQI。这是0到500之间的数值，代表空气污染的水平和保持拟合的困难。五十或更低的AQI被认为是精确的空气，而三百或更多的AQI被归类为有害的一流。基于潜在的健康风险，AQI分为六个类别。为了易于解释，每个类别都有不同的颜色。绿色（零50），黄色（51-100），橙色（100和100五十）和深红色是六个类。