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M.Tech Applied AI和Communications
课程内容：模块1：使用Python的数据科学简介是什么数据科学，数据科学家会做什么？在行业中数据科学的各种示例，如何部署Python用于数据科学应用程序，数据科学过程中的各种步骤，例如数据争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
Fairscape：生物医学研究的不断发展的AI RERKINESS
计算软件）∧输入 computation 输出每个组件包括采用schema.org vocabulary的其他相关描述性元数据。用户可以扩展与Ro-Crates关联的元数据。FairScape-CLI使用无摩擦数据框架10为与其引用数据集关联的表格和HDF5文件生成JSON模式定义。使用无摩擦的验证确保数据集符合其提供的模式。每个Ro-Crate组件都会收到一个本地唯一的密钥。数据可以直接包装，也可以简单地使用URI引用。一旦打包了Ro-Crate，就可以将其直接上传到服务器，在该服务器中，本地密钥可以解析可解析的ARK持久ID。Fairscape还支持基于电子，React和JavaScript的GUI客户端。该工具可以通过Ro-Crate初始化和组件上传来行驶。在每个步骤中，它都会显示一个表格来收集所需的元数据，并在应用程序侧面显示了所得的JSON-LD元数据。填写所有必需的表格后，用户可以查看其创建的Ro-Crate及其内容，将其包装到ZIP文件中，然后将其上传到Fairscape实例。也在Python中的Fairscape Server接收，目录，索引和存储上传的Ro-Crate Zip软件包，提取和注册其组件和相关的元数据，并存储这些信息。服务器API使用FastAPI框架并提供REST API访问。元数据在mongo nosql数据库中进行管理。OpenLDAP存储用户凭据，权限和加密令牌。所有数字对象，从zip文件到参考另一个存储库中未包含的任何包含的数据集或软件，都在符合S3符合的数据库（例如，在此处讨论的情况下，Minio）或具有S3 API的任何基于云的对象存储中进行管理。服务器利用REDIS内存中缓存作为消息代理，将信息和命令从API传递到内部工作过程中以执行。多用户和组许可使用OpenLDAP（一个开源授权系统）处理。存储在Fairscape中的对象可以直接将其推向Dataverse Academic存储库系统的任何实例，前提是用户先前已在其Fairscape帐户中存储并存储了数据词令牌。
在脑部计算机界面中弥合计算智能和神经科学之间的差距，并具有对系统和数据的共同描述
我们正在进入开放科学的时代，这是科学的实践，以鼓励协作，对研究数据，研究过程，工具，脚本/代码以及任何其他相关信息的贡献。这种仅定义涉及支持知识产生的透明度和可访问性的框架（Vicente-Saez and Martinez-Fuentes，2018年）。然而，尽管共享的做法本身具有巨大的好处（Woel fllpe et al。，2011），特别是对于科学界而言，但它在研究人员之间的共同标准发展方面构成了显着的挑战。新知识的产生是新颖的研究主题，有吸引力的主题和问题所固有的。脑部计算机界面（BCI）（Vallabhaneni等，2005）就是这样一种领域，引起了研究人员的广泛关注。bcis允许人们通过直接使用其大脑信号与环境相互作用，从而绕过神经和肌肉的自然途径。在过去的二十年中，已经提出了几种系统，并且在像PubMed和Google Scholar这样的学术搜索引擎中进行了一些简单的探索，该一词“脑部计算机界面”一词分别提供了超过3K至40k的结果，每年都会发布更多的结果。可以从BCI社区和BCI社区提供几种开放数据资源。但是，这些和其他资源仍然使用不同的术语，数据格式，处理方法和机器学习对BCIS的这一数字研究仍在增加，代表了一个高度的多学科领域，其中神经科学家，数学家，医师，计算机科学家和工程师都相互互动，以改善BCI，通过提出新的Neurophyphyphyophymyolophypardigms，新的Neurophyophysiolophy Paradigms，“高级大脑信号”记录方法和设备，并确定了数学范围，以及数据，以及数据，以及数据，以及指码，以及指码 - 算法，以及指码。Data resources as MOABB ( Jayaram and Barachant, 2018 ), and software tools like EEGLAB 1 or MNE 2 are meant to use data formats and methods such as the European data format (EDF), JavaScript Object Notation (JSON) or comma-separated values (CSV) files to make it possible to easily mix data-processing techniques even if the data were obtained from different sources.
使用深度学习的皮肤癌检测
印度卡纳塔克邦的技术大学卡拉布拉吉。摘要：癌症是一种致命的疾病，由于无法控制的身体细胞的生长而引起。每年，很多人都屈服于癌症，并被标记为最严重的公共卫生障碍。癌症都可以在人类解剖学的任何部分中发展，其中可能包括数万亿个蜂窝镜。最常见的癌症之一是皮肤癌，在皮肤上层发展。以前，使用蛋白质序列和不同类型的成像方式用于皮肤癌检测机器学习技术。机器学习方法的缺点是它们需要人类工程的功能，这是一项非常艰巨且耗时的活动。深度学习通过提供自动特征提取的设施在某种程度上解决了这个问题。在这项研究中，基于卷积的深神经网络已使用ISIC公共数据集用于皮肤癌检测。癌症检测是一个敏感的问题，如果不及时，准确地检测到，它很容易出现错误。单个机器学习模型检测癌症的性能是有限的。个人学习者的综合决定预计将比单个学习者更准确。合奏学习技术利用了学习者的多样性来做出更好的决定。因此，可以通过将学习者的决策（例如癌症检测）梳理来提高预测准确性。1。技术与人工的整合在本文中，使用VGG，CNN和Resnet的学习者进行皮肤癌检测的学习者开发了深度学习者的合奏。结果表明，深度学习者的综合决策优于在敏感性，准确性，特异性，F得分和精确度方面的学习者发现。这项研究的实验结果提供了一个令人信服的理由，以用于其他疾病检测。关键字：VGG，CNN，Resnet，暴力识别，深度学习，OpenCV，Firebase，JSON。引言皮肤癌检测项目致力于创建一种尖端技术，以早期发现和确定癌症的皮肤状况。皮肤癌经常发生并且可能致命的疾病，并且早期鉴定对于有效治疗和改善患者预后至关重要。这项研究打算使用诸如计算机视觉和机器学习之类的尖端技术来开发可靠的系统，可以帮助医生识别和分类与皮肤癌相关的皮肤病变。皮肤癌是全球健康问题，多年来其发病率稳步上升。及时发现和确定皮肤疾病癌症对于防止其进展并确保迅速干预至关重要。传统上，皮肤科医生依靠视觉检查和对皮肤病变的手动分析来确定其恶性潜力。但是，此过程可能具有挑战性和主观，从而导致准确性和潜在诊断错误的差异。
布罗克微生物生物学
ISBN：9786053555964 2017 生物学 John M. Martinko、Kell S. Bender、Daniel H. Buckey、David A. Stahl、Michael T. Madigan 译者：翻译 编辑：Cumhur Çökmüş Palme 出版社 随着学习的发展，我们也在发展。布罗克《微生物生物学》第 14 版是迄今为止最全面的著作，该书内容现代化，完全与时俱进，在尊重微生物学过去的同时又展望未来。三代以来，学生和老师一直依靠布鲁克《微生物生物学》的准确性、权威性、一致性和及时性来学习微生物学的基本原理并进一步增强他们对该领域的兴趣。通过第十四版，学生将受益于本书对前沿研究的重视、对现代分子微生物学的无缝整合和介绍、以及其精美修改的插图。此外，布鲁克的微生物生物学课程首次得到了培生在线作业、辅导和评估系统 ReinforcingMicrobiology 的支持。加入CART 5 322.72 TL 62.02 TL税1 285.30 TL 2 570.61 TL税收1 696.50 TL 1 885.00 25 TL 1 105.00 TL加入购物车中的动物学原理963.00 TL 1 070.00 TL税添加到购物车901.00 TL 1 060.00 TL。一定是安全的。然而，从互联网下载文件时一定要小心。例如，确保您的设备保持最新状态。通过报告此文件的质量来帮助社区！文件质量极佳 (0)0) 下面继续以英文书写文本。 “文件 MD5” 是根据文件内容计算出的哈希值，并且根据文件内容具有合理的唯一性。我们在此索引的所有影子库主要使用 MD5 来识别文件。一个文件可能出现在多个影子库中。有关我们编译的各种数据集的信息，请参阅数据集页面。有关此特定文件的信息，请参阅 JSON 文件。 MainBrock：微生物生物学 Michael T. Madigan、John M. Martinko 您有多喜欢这本书？文件的质量如何？下载书籍进行质量评估下载的文件的质量如何？出版商：Palme Publications turkish, 2012 下载（pdf，13.32 MB） 该文件将发送至您的电子邮件地址。您可能需要等待 1-5 分钟才能收到。转换正在进行中 随着学习的进步，我们也在进步。现代化，布罗克微生物生物学第 14 版是迄今为止最全面的著作，内容完全与时俱进，尊重微生物学的过去，同时又对未来充满期待。三代以来，学生和老师一直依靠布鲁克《微生物生物学》的准确性、权威性、一致性和及时性来学习微生物学的基本原理并进一步增强他们对该领域的兴趣。通过第十四版，学生将受益于本书对前沿研究的重视、对现代分子微生物学的无缝整合和介绍、以及其精美修改的插图。此外，布鲁克的《微生物生物学》首次得到了培生在线作业、培训和评估系统 ReinforcingMicrobiology 的支持。 ISBN / 条形码：9786053555964 商店：出版商 / 品牌：件数：1您将获得的积分：1500 积分页数：1002总销量：15 件运费折扣：免费送货供应时间：最迟到 10 月 24 日星期四