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最坏情况的执行时间问题
本文报告的工作得到了欧洲配套措施 ARTIST、高级实时系统和欧洲卓越网络 ARTIST2 的支持。Wilhelm 和 Thesing 就职于德国萨尔大学 Fachrichtung Informatik，地址：D-66041 萨尔布吕肯。Engblom 就职于 Virtutech AB，地址：Norrtullsgatan 15，SE-113 27 斯德哥尔摩。Ermedahl 就职于瑞典梅拉达伦大学计算机科学与电子系，地址：PO Box 883，SE 72123 V¨aster˚as。Holsti 就职于芬兰赫尔辛基 Tidorum Ltd，地址：Tiirasaarentie 32，FI-00200。Whalley 就职于美国佛罗里达州立大学计算机科学系，地址：佛罗里达州塔拉哈西 32306-4530。这些作者负责本文，并撰写了问题领域的介绍和技术概述。他们还编辑了工具描述，使其更加统一。工具描述由 Guillem Bernat、Christian Ferdinand、Andreas Ermedahl、Reinhold Heckmann、Niklas Holsti、Tulika Mitra、Frank Mueller、Isabelle Puaut、Peter Puschner、Jan Staschulat、Per Stenstr¨om 和 David Whalley 提供。Bernat 就职于 Rapita Systems Ltd.，IT 中心，约克科技园，Heslington，约克 YO10 5DG，英国。Ferdinand 和 Heckmann 就职于 AbsInt Angewandte Informatik，科技园 1，D-66123 萨尔布吕肯。 Mitra 就职于新加坡国立大学计算机学院计算机科学系，地址：3 Science Drive 2，新加坡 117543。Mueller 就职于北卡罗来纳大学计算机科学系。
通信与信息工程学士学位。
物理：力学和光学 物理：力学和光学 计算机科学和网络基础 计算机科学和计算机网络基础 数字技术基础 数字技术基础 实验室：数字技术和计算机科学 实验室：数字技术和计算机科学 数学：分析和离散数学 数学：分析和离散数学 科学工作概论 科学工作概论 电气工程基础：场和电路 电气工程基础：场和电路 实验室：电气工程实验室培训： 电气工程 面向对象编程 面向对象编程 计算机网络 计算机网络 数学：线性代数和图论 数学：线性代数和图论 项目管理和跨文化能力 项目管理和跨文化能力 电气工程基础：电气网络和半导体 电气工程基础电气工程：电气网络和半导体元件 信号与系统 信号与系统 数据管理 数据管理 编程：分布式系统 编程：分布式系统 统计 统计高等数学 高等数学 模拟与数字信号处理 模拟与数字信号处理 识别与自动化 识别与自动化 软件工程 软件工程 嵌入式系统 Ei
手册
CUBA benefits from shared computing infrastruc ture and exchange of expertise due to its embed ding and liaison with the Institut für Medizinische Biometrie, Informatik und Epidemiologie (IMBIE) and the Institute for Genomic Statistics and Bio informatics (IGSB).它与其他核心单元（如NGS，流式旋转式Metry和质谱核心）密切合作。总的来说，这促进了综合生物信息学养分，并提供了系统生物学的观点。此外，不同类型和技术的数据不仅代表了相同的生物样本，而且还具有诸如高尺寸的特征。因此，可以应用聚类，结构保存可视化和降低的结构的常见方法，并且可以在不同的项目中进行协同作用。
最坏情况的执行时间问题
本文报告的工作得到了欧洲配套措施 ARTIST、高级实时系统和欧洲卓越网络 ARTIST2 的支持。Wilhelm 和 Thesing 就职于德国萨尔大学信息科学系，地址：D-66041 萨尔布吕肯。Engblom 就职于 Virtutech AB，地址：Norrtullsgatan 15，SE-113 27 斯德哥尔摩。Ermedahl 就职于瑞典梅拉达伦大学计算机科学与电子系，地址：PO Box 883，SE 72123 V¨aster˚as。Holsti 就职于芬兰赫尔辛基 Tidorum Ltd，地址：Tiirasaarentie 32，FI-00200。Whalley 就职于美国佛罗里达州立大学计算机科学系，地址：佛罗里达州塔拉哈西 32306-4530。这些作者负责本文，并撰写了问题领域的介绍和技术概述。他们还编辑了工具描述，使其更加统一。工具描述由 Guillem Bernat、Christian Ferdinand、Andreas Ermedahl、Reinhold Heckmann、Niklas Holsti、Tulika Mitra、Frank Mueller、Isabelle Puaut、Peter Puschner、Jan Staschulat、Per Stenstr¨om 和 David Whalley 提供。Bernat 就职于 Rapita Systems Ltd.，IT 中心，约克科技园，Heslington，约克 YO10 5DG，英国。Ferdinand 和 Heckmann 就职于 AbsInt Angewandte Informatik，科技园 1，D-66123 萨尔布吕肯。 Mitra 就职于新加坡国立大学计算机学院计算机科学系，地址：3 Science Drive 2，新加坡 117543。Mueller 就职于北卡罗来纳州立大学计算机科学系，地址：Raleigh，NC 27695-8206。Puaut 就职于 IRISA，Campus univ. de Beaulieu，F- 35042 Rennes C´edex。Puschner 就职于维也纳技术大学技术信息学院，地址：A-1040 Wien。Staschulat 就职于布伦瑞克工业大学计算机与通信网络工程学院，地址：Hans-Sommer-Str. 66，D-38106 Braunschweig。Stenstr¨om 就职于查尔姆斯理工大学计算机工程系，地址：S-412 96 G¨oteborg。允许免费为个人或课堂使用制作本材料的全部或部分的数字/硬拷贝，前提是复制或分发不是为了盈利或商业利益，ACM 版权/服务器声明、出版物标题及其日期应出现，并声明复制是经 ACM, Inc. 许可的。以其他方式复制、重新发布、发布在服务器上或重新分发到列表需要事先获得特定许可和/或付费。c ⃝ 20YY ACM 0164-0925/20YY/0500-00001 5.00 美元
计算机视觉软件entwickler/in（m/w/d）
•在计算机科学/电子/电气工程领域完成了技术培训（HTL/FH/UNI）•在计算机视觉领域的多年专业经验•在C和/或C ++下的编程经验数年，良好的Linux知识•良好的Linux知识•非常好的德语和英语团队•具有支持，解决方案和独立的工作量化的交流团队•深入的研究定量量•硬件加速▪GStreamer
RSO-1637 Änd_PO_MA_可再生能源_Fb2_Anlage_27-01-2025
法兰克福应用技术大学第 2 系：计算机科学与工程 - 计算机科学与工程可再生能源硕士课程考试规定，于 2021 年 3 月 31 日发布，最近一次修订于 2024 年 1 月 17 日 此处：2024 年 11 月 20 日修正案 根据 2021 年 12 月 14 日黑森高等教育法 (HessHG) 第 50 条第 1 款第 1 号（GVBl. I p. 931），最近一次经 2024 年 10 月 10 日法案第 1 条修订（GVBl. 2024 No. 56），法兰克福应用技术大学第 2 系：计算机科学与工程 - 计算机科学与工程系委员会于 2024 年 11 月 20 日决定修改以下考试规定。考试条例修正案与 2004 年 11 月 10 日的《法兰克福应用技术大学（AB 学士/硕士）学士和硕士学位考试条例一般规定》（StAnz. 2005 第 519 页）相对应并对其进行了补充，最新修订于 2023 年 6 月 21 日（2023 年 8 月 8 日在法兰克福应用技术大学官方通知网站上发布）。根据 HessHG 第 43 条第 5 款，考试条例修正案于 2025 年 1 月 27 日获得执行委员会批准。第一条：修正案
与Python，R和Java
1。生物信息学解决方案中心，InstitutfürMathematikund Informatik，FreieUniversität柏林，Takustr。9，14195柏林，德国2。生物和地球科学研究所（IBG-5），ForschungszentrumJülichGmbH，52428Jülich，德国3。美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学医学院医学系4。根特大学医学与健康科学系生物分子医学系VIB-UCENT医学生物技术中心，VIB，TechnologiePark-Zwijnaarde 75，9052 Ghent，Belgium 6。欧洲分子生物学实验室，EMBL-欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI），欣克斯顿，剑桥，CB10 1SD，英国7。欧洲衰老生物学研究所，大学医学中心格罗宁根，9713 AV Groningen，荷兰8。安特卫普大学计算机科学系，2020年，比利时安特卫彭
专家机器学习：深度学习（M/W/D）
•在计算机科学/电气工程领域完成的研究/培训或类似的•非常好的Python知识•深度学习领域的实践经验和热情•检查现代人工神经网络•计算机视觉领域的基本知识•独立融入到新的主题领域•高动力和快速理解•知识•知识••其他机器学习学科或编程语言（例如matlab）▪数字信号处理，特别是图像处理和音频信号处理▪NXPIMX8，NVIDIA JETSON XAVIER/NANO或视频技术▪C++知识
