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2021 年 12 月 18 日
Jeannine M. Durdik，生物科学教授 富布赖特艺术与科学学院 Brian Haggard，生物与农业工程荣誉学院教授 Lifa Huang，金融学助理教授 Sam M. Walton 商学院 Curt Rom，园艺研究生院和国际教育大学教授 Ioannis E. Tzanetakis，昆虫学和植物病理学教授 Dale Bumpers 农业、食品与生命科学学院
Adair-Bollenbacher本科生的研究经验
✓ Dr. Rich Adams - functional trait evolution relevant to plants and plant pathogens (bioinformatics) ✓ Dr. Burt Bluhm - mycotoxins and seed borne diseases ✓ Dr. Jim Correll - diagnostics of vegetable diseases and disease resistance in spinach ✓ Dr. Martin Egan – fungal cell biology ✓ Dr. Asia Kud – molecular plant nematode interactions ✓ Dr. ioannis E. tzanetakis-跨植物宿主的病毒滴度的比较分析
信息日 - 癌症任务，26.04.24 DG研究与创新，欧洲委员会
09:30 Welcome & Introduction - Barbara Kerstiëns, Head of Unit Combatting Diseases, DG RTD and Silvia Hrubanova, Unit Cancer, Health in all policies, DG SANTE 09:40 Cancer Mission: Introduction & Background - Annika Nowak, DG RTD 09:48 Cancer Mission: Project Clusters - Kay Duggan-Walls, DG RTD 09:56 HaDEA和癌症任务实施-Ioannis Vouldis，Hadea 10:01 EIT健康 - 首席执行官Jean -Marc Bourez
Ioannis Antonopoulos、Valentin Robu、Benoit Couraud、Desen Kirli、Sonam Norbu 等人。人工智能和机器学习方法在能源需求侧响应中的应用：系统评价。《可再生和可持续能源评论》，2020 年，130，第 109899 页。�10.1016/j.rser.2020.109899�。�hal- 03601421�
随着间歇性可再生能源发电在能源结构中的占比不断增加以及负载类型更加不稳定（如电动汽车充电），近年来人们对能源需求侧响应 (DR) 的兴趣日益浓厚。需求侧响应计划被认为能够以经济高效的方式提供所需的灵活性，从而提高能源系统的可靠性。大规模需求侧响应服务的需求通常由需求侧响应聚合器来满足，即提供聚合服务并充当系统运营商和最终消费者之间的中介的实体。需求侧响应相关任务的高度复杂性，加上它们对大规模数据的使用以及对近乎实时决策的频繁需求，意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)——人工智能的一个分支——最近已成为实现需求侧响应的核心技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳消费者响应集、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文（发表于 2009 年至 2019 年之间）、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。这些论文根据所使用的人工智能/机器学习算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和老牌公司）和大型创新项目，其中人工智能方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的人工智能技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速增长领域未来研究的方向。
背景者
Platform : CGEn Academic Leaders/Institutions: Stephen W. Scherer (The Hospital forSick Children), Lisa Strug (BC Cancer Research Centre), Steven Jones (BC Cancer Research Centre), Ioannis Jones (McGill University) Lisa Strug, Steven Jones, Ioannis Ragoussis Genome Centre: Ontario Genomics Total Funding: $3,363,333 CGEn is加拿大国家基因组测序和分析平台，在多伦多病儿童医院的应用基因组中心的节点，多伦多的病儿童医院，蒙特利尔的麦吉尔基因组中心和加拿大温哥华BC癌症的迈克尔·史密斯基因组科学中心。CGEN是加拿大创新基金会（CFI-MSI）的一项重要科学倡议，该基金会自2015年成立以来提供世界一流的基础设施，服务和专业知识，并为加拿大在加拿大不可能是不可能的新型研究和技术开发提供了新的研究和技术发展。截至2022年3月，CGEN为2,900多个研究实验室，公司和非利润生成了8,000多个序列数据。为了保持国际竞争力，CGEN在技术开发活动中付出了巨大的努力，以推动创新并制定新的基因组科学方法。反过来，这确保了CGEN继续对加拿大研究和创新生态系统的最佳支持，同时仍在准备好国家来应对大规模的基因组机遇和挑战。
利用钟表绘图测试图像检测认知障碍的人工智能辅助在线工具
a 波士顿大学电气与计算机工程系、系统工程部和生物医学工程系 b 波士顿大学医学院医学系 c 波士顿大学弗雷明汉心脏研究 d 波士顿大学计算与数据科学学院 e 波士顿大学计算机科学系 f 波士顿大学医学院和公共卫生学院解剖学与神经生物学系、神经病学系和流行病学系 g 通讯作者：Ioannis Ch. Paschalidis，yannisp@bu.edu，8 St. Mary's St Boston, MA 02215
电网规范
该报告受益于专家的投入和审查：Eckard Quitmann（Enercon），潮峰（中国电力研究所），Hazril Izan Bahari（Seda），IoAnnis Theogolisis（Eentso-E） RICA），Julia Matevosyan（美国埃尔科特），Leonardo Meeus（FSR），Lina Marcela Ramirez Arbelaez（XM Colombia），Narasimhan SR（Power System Corporation Corporation Corporation Corporation Corporation Corporation Corporation [Posoco]印度USHIL KUMAR（Power System Operation Corporation Limited [Posoco]印度），弗吉尼亚Echinope（乌拉圭能源部），Carlos Fernandez，Emanuele Bianco，Emanuele Taibi，Raul Miranda以及 Rabia Ferroukhi (IRENA)。
3D环境中的计算机视觉和机器人导航
我特别荣幸能在2016年担任布雷斯特（Brest）TélécomBretangeInformatics的MaîtredeConconconconcerences的职位。我感谢陪审团的成员，委托我担任IHSEV团队的接待和投资，以及CNRS Lab-Sticc的各种员工的接待和投资。除其他许多外，我特别要感谢AndréThépaut，Ioannis Kanellos，Christophe Lohr，JérômeKerdreux，Serge Garlatti，Gilles Coppin，CédricBuche和最近的Andries Mihai在各种活动中的参与和支持。与今天的IMT Atlantique和Rambo团队的最先进的设施一起，它们构成了为响应社会和工业需求而追求尖端研究的特殊环境。
