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72 小时航空预订自动取消
重新预订：如果行程未盖上“已签名”盖章或 AO 未在适当的时间内盖上“已批准”盖章，则航班预订将不再有效。在某个时间点，文件应更新为 PNR 已取消。旅行者应联系 TMC 并提供新预订的 PNR 信息，以便在新的 PNR 中支持整个行程（例如，航空或铁路、酒店、租车），尤其是在旅行时间紧迫的情况下。旅行者必须在出票时（AO 批准后）保留他们在电子邮件中收到的新旅行行程和发票。旅行者应遵守当地的业务规则。
7 月 H2IQ 小时：ARIES Flatirons Campus 兆瓦级氢系统研究
本次演讲是每月 H2IQ 活动的一部分，旨在重点介绍氢能和燃料电池的研究、开发和演示 (RD&D) 活动，包括由美国能源部能源效率和可再生能源办公室 (EERE) 下属的氢能和燃料电池技术办公室 (HFTO) 资助的项目。
DOE HFTO H2IQ 小时：NREL ARIES Flatirons Campus MW 级氢系统研究
• 无碳 H2 • 电化学过程和二氧化碳产品 • 先进电池 • 光伏、风能、水能、地热能 • 新建筑和工业材料、制造和系统 • 电网和安全技术
MindEye2：共享主体模型利用 1 小时数据实现 fMRI 转图像
参考文献。 [1] Allen 等人 (2022 年)。一个庞大的 7T fMRI 数据集，用于连接认知神经科学和人工智能。自然神经。 [2] Ilharco 等人 (2021 年)。OpenCLIP。 [3] Podell 等人 (2023 年)。Sdxl：改进潜在扩散模型以进行高分辨率图像合成。ICLR。 [4] Meng 等人 (2022 年)。SDEdit：使用随机微分方程引导图像合成和编辑。ICLR。 [5] Reddy 等人 (2010 年)。读懂心灵之眼：在心理意象过程中解码类别信息。神经图像。 [6] Wallace 等人 (2022 年)。RTCloud：一种基于云的软件框架，用于简化和标准化实时 fMRI。神经图像。 [7] Scotti 等人 (2023 年)。重建心灵之眼：具有对比学习和扩散先验的 fMRI 到图像。NeurIPS。
人工智能：在阿育吠陀中需要小时
中心，Pune-411018摘要Ayurveda一种古老的医学方法，从数千年来开始实践，以在身心，身体和精神之间取得平衡。自18世纪以来，现代医学就一直在实践。由于两种治疗路径对疾病的病理生理联系及其治疗具有不同的方法，因此可以采用人工智能等常见工具来改善两种治疗途径的解释。机构正在努力开发各种人工智能工具，以改善阿育吠陀医学的客观性，并创建纪律模型，以更好地与其他医学系统整合，因为对印度草药医学的分子理解对于促进循证基于循证的阿育吠陀至关重要。人工智能对诊断，个性化治疗，患者结果，研究，行政需求，患者数据等领域的医疗保健业务有重大影响。许多机构正在使用人工智能数字化旧的阿育吠陀文本。为了将所有数据集成到一个平台中，并为阿育吠陀从业者提供各种个性化的治疗替代方案，这取决于在印度的阿育吠陀的位置不同。人工智能的观察，解释和预测方法可能与阿育吠陀医生使用的培训和专业知识所使用的方法不同。关键字：Ayurveda，AI（人工智能），医疗保健。结果和结论：本文强调了人工智能如何在阿育吠陀和医疗保健系统的不同部门中受益。目的：目的是探索AI在阿育吠陀数据来源领域中的作用：数据是从生物技术的各种网站中收集的，Pub-Med，National Science，National Science，National Medicine，Ayurveda书籍，Ayurveda书籍与Ayurved ke Mulbhut Sidhant和以前的Evalice noce and Insport and Insport and Election soperion和其他相关信息有关。评论方法：所有已发表的文学作品，博客和书籍的评论是通过对比和评估过去和现在作家的各种含义和思想来进行的。
Sightsense：增强对盲人的视野，在其中，声音用计算机视觉和语音绘制世界
摘要 - 数据科学和机器学习已证明在包括教育在内的许多行业中都非常重要和有效。计算系统能够通过机器学习（人工智能的一部分）从数据学习和得出结论。通过数据挖掘和机器学习技术评估教育数据来预测学生成就的评估系统已由教育领域的最新发展引入。评估学生绩效是影响机构认证的重要教育指标。大学应使用咨询来为成绩不佳制定绩效改进计划，以解决这一问题。预测学术成就已成为众多教育机构的关键目标。帮助高风险的学生，确保他们留在学校，提供出色的学习材料以及提高大学的地位和声誉，这都取决于这一点。中小型大学可能会发现很难实现这一目标，尤其是当他们专注于研究生和研究生课程并缺乏可用于研究的学生数据时。该项目的主要目标是证明训练和建模微型数据集并产生具有合理准确性水平的预测模型是可行的。这项研究还介绍了如何使用可视化和聚类方法来在有限的数据集中找到重要的迹象。为了找到最准确的模型，许多机器学习算法接受了最佳指标培训。调查结果表明，可以使用聚类技术成功识别小型数据集中的关键指标
PHY-929，量子计算学分
PHY-929，量子计算 学分：3-0 先修课程：无 目标和目的：这是一门研究生课程，针对具有经典计算和量子力学基础知识的学生。本课程介绍量子计算的基本结构和程序。它解释了计算中的量子加速及其在 Shor 因式分解算法、Grover 搜索算法和量子纠错中的应用。本课程的一部分还专门介绍了量子门在量子信息处理中的应用。核心内容：量子比特、量子门、量子算法、量子纠错、量子信息应用 详细课程内容：动机。量子比特。量子力学简介、密度矩阵、施密特分解、张量积、量子纠缠、量子测量、射影测量、POVM、计算机科学简介、如何量化计算资源、计算复杂性、决策问题和复杂性类别 P 和 NP、大量的复杂性类别、能量与计算、量子门：量子算法、单量子比特操作、受控操作测量、通用量子门量子门：量子电路模拟、量子算法、Deutsch、Josza、量子傅里叶变换、因式分解、顺序查找、量子傅里叶变换的应用：周期查找、离散对数、隐藏子群问题、量子相位估计、Bernstein Vazirani 算法、量子搜索算法：Grover 算法、求解线性方程 HHL 算法、量子纠错：三量子比特位翻转码、三量子比特相位翻转码、肖尔码、CSS 码、稳定器码、量子信息应用， QKD、量子密集编码、量子隐形传态、量子计算机的物理实现：概述全部内容并详细介绍三者
