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申请期国际学生第一回合：10月4日至2024年12月5日：2024年12月16日至2025年2月13日，海外中国学生，11月1日至2024年12月15日入学要求
2024-2025 MBA 就业报告
对于 2024 届毕业生来说，薪资涨幅因行业而异，平均基本工资增加至 169,370 美元，表明自 2021-2022 年创纪录薪资以来，薪资涨幅已经稳定下来。签约奖金和其他形式的预期薪酬仍然是总就业待遇的强大贡献者，签约奖金中位数为 30,000 美元，平均略高，为 35,900 美元。此外，59.9% 的 2024 届毕业生报告称除了签约奖金外还收到了其他薪酬，中位数为 40,000 美元。股票期权和股权为一些员工的薪酬提供了显着提升。在报告股票和股权薪酬的 17.3% 中，中位数为 100,000 美元，而平均水平达到 196,823 美元，这得益于高价值的股票和股权方案。
执行MBA会议仪式2024
认识到这片土地是对我们所处领土的人们的感激和欣赏的表达，也是一种尊重从远古时代从土地上生活和工作的土著人民致敬的方式。重要的是要了解使我们居住在土地上并寻求了解我们在历史中的位置的悠久历史。*西北校园坐落在三场大火的人民的传统家园（Ojibwe，Potawatomi和Odawa）以及Menominee，Ho-Chunk和Miami部落。这也是一个贸易，旅行，收集和康复的场所，用于其他十几个土著部落；伊利诺伊州仍然是100,000多名部落成员的家园。与大学对多样性和包容性的承诺一致，西北航空致力于通过学术追求，伙伴关系，历史认可，社区服务和入学努力来与美洲原住民社区建立关系。
2024-2025 - MBA 就业报告
对于 2024 届毕业生来说，薪资涨幅因行业而异，平均基本工资增加至 169,370 美元，表明自 2021-2022 年创纪录薪资以来，薪资涨幅已经稳定下来。签约奖金和其他形式的预期薪酬仍然是总就业待遇的强大贡献者，签约奖金中位数为 30,000 美元，平均略高，为 35,900 美元。此外，59.9% 的 2024 届毕业生报告称除了签约奖金外还收到了其他薪酬，中位数为 40,000 美元。股票期权和股权为一些员工的薪酬提供了显着提升。在报告股票和股权薪酬的 17.3% 中，中位数为 100,000 美元，而平均水平达到 196,823 美元，这得益于高价值的股票和股权方案。
蒙特利湾空气资源区 (MBARD)
蒙特利-萨利纳斯交通区 (MST) 和蒙特利湾航空资源区 (MBARD) 签署了购买电动公交车的拨款协议。AB 2766 资金根据合同编号 22-01、23-01 和 24-01 授予。MST 使用这些本地 AB2766 资金来利用州和联邦资金来制定购买 13 辆电动公交车的综合方案，采购费用为 1560 万美元。由于对电动公交车的需求量大，再加上电动公交车制造商数量有限，我们的公交车生产被推迟。根据目前的生产交付周期，MST 预计将在 2026 年 4 月接收公交车。MST 希望将这三个合同的期限延长至 2026 年 6 月 30 日。我们恭请您批准此延期请求。
Opresnik 商学院通过教育建设更美好的世界！仅需 8 个月即可获得工商管理硕士 (MBA)
摘要 我们与德国、瑞士和英国的知名大学和商学院合作，与英国顶尖大学（例如中央兰开夏大学、伍尔弗汉普顿大学、雷克瑟姆大学、安格利亚鲁斯金大学）合作，提供仅需 8 个月即可完成的 100% 在线 MBA 课程。与通常需要 24-36 个月的德国传统在线 MBA 课程不同，我们的工商管理硕士课程只需很短的时间即可完成。根据#OpresnikLearning 的综合方法和以“人、地球、利润”为支柱的三重底线概念，1% 的学费将通过联合国世界粮食计划署的“ShareTheMeal”倡议捐赠用于为有需要的人提供膳食。马克·奥普雷斯尼克创立的“奥普雷斯尼克与朋友”计划以“通过教育建设更美好的世界”为使命，致力于支持联合国 2030 年议程及其可持续发展目标 (SDG)。我们重点关注目标 2“零饥饿”和目标 4“优质教育”。
2024 届全日制 MBA 就业报告
*本报告的编写符合 MBA CSEA 标准。· 知识率：87% · 提供薪水的学生：34% · 毕业日期：2023 年 8 月、2024 年 1 月、2024 年 5 月 注：Feld 中心采用职业服务和雇主联盟制定的报告标准。显示的百分比基于报告数据的学生。
通过自动机器学习从超广角图像中对可转诊糖尿病视网膜病变图像进行分类 Leandro Victor L. Arcena，医学博士-MBA 1，P
糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种普遍存在且可能导致失明的眼部病变。由于该病通常无症状进展，因此定期筛查至关重要。视网膜成像技术的进步，例如标准 45° 视网膜摄影和超广角 (UWF) 成像，已显著改善了 DR 的检测和管理。人工智能 (AI) 在眼科领域的整合，特别是通过深度学习系统进行 DR 检测，已显示出令人欣喜的结果。无代码 AI 平台（如 Google AutoML（Google，加利福尼亚州，美国））旨在让没有编程专业知识的用户也能使用，从而使临床医生更容易开发和实施 AI 驱动的诊断工具。本研究探索了将 Google AutoML 应用于菲律宾当地三级医院图像数据集中的 UWF 视网膜图像，以创建和评估用于检测可转诊糖尿病视网膜病变 (refDR) 的机器学习模型。
解剖种族差异对使用基于图像的深度学习模型对菲律宾视网膜眼底照片进行人工智能分析的影响，MD 1,2,3
人工智能 (AI) 是诊断和治疗视网膜疾病的一种可能改变范式的创新。深度学习 (DL) 是一种更新、更复杂的 AI 子类型，通常用于处理来自文本、音频和照片的信息。较旧的 AI 模型需要预先编程的指令来分析信息，而较新的 DL 算法可以基于之前输入的信息来“学习”新事物并得出结论。1 例如，DL 算法首先被教导什么是视网膜眼底照片。它学习如何识别正常标志。一旦它能够正确地做到这一点并遇到视网膜病变，它就会学会将其识别为异常发现。它可以学会这种病变是什么，然后 DL 算法识别特征并将其与之前训练的内容联系起来。当它在另一张图片中遇到它时，它应该能够识别它是什么，尽管它的外观有所不同。