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EECS 280计算机视觉春季2025 Jitendra Malik，Angjoo KanazawaEECS 280计算机视觉春季2025 Jitendra Malik，Angjoo Kanazawa
要使这些概念更加精确，我们需要发展欧几里得转型的基本理论。一组转换定义了“一致性”或具有相同形状的概念。在高中的几何形状中，我们了解到两个平面三角形是一致的，如果其中一个可以旋转和翻译，以便恰好位于另一个平面。旋转和翻译是欧几里得转化的例子，也称为异构体或刚体运动，定义为保留任何一对点之间距离的变换。当我移动椅子时，这在椅子上的任何一对点之间都保持真实，但显然不是在气球上膨胀的点上。
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1. NUML 一级教师发展计划。2. EMDR 培训研讨会、EMDR 成瘾协议、EMDR 心理创伤管理、问题行为。3. 陆军公立学校和学院系统秘书处认证培训师社会情感健康顾问。4. 完成 NICON 学院集团的雅思培训师计划（2022 年 9 月 5 日至 10 月 5 日）。5. EMDR 复习培训 10 月 24 日。
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审稿人。任何差异在必要时由第三次审阅者解决•但是，实际实施通常会出现分歧，导致协议不确定性，审查员之间的一致性较小，高或低包含率以及潜在的
Jitendra Malik Arthur J. Chick教授，加利福尼亚州伯克利大学EECS分校，加利福尼亚州伯克利大学94720电子邮件：malik@berkeley.edu 逆增强算法学习 艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS 使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS 在部分可观察性下符合道德符合的自主系统 Nika Haghtalab-人@EECS 长马计划的离散预测表示 Vongani H. Maluleke-人@EECS
经验研究科学家，元，元，2020年，兼职（兼职）研究科学总监和网站负责人，Facebook人工智能智能研究，Menlo Park，2018年和2019年EECS部主席，EECS，UC Berkeley，UC Berkeley，2016- 2017年，2016年至2017年访问研究科学家，Google，Google，2015-2016成员，2015-2016成员，2015-2016委员会，2015-2011113-220。工程学院，2010 - 2012年，自2009年1月以来，加州大学伯克利分校生物工程教授。主席，伯克利分校EECS部，2004 - 2006年。主席，计算机科学部，EECS，加州大学伯克利分校，2002- 2004年。科学主任，雅虎！研究伯克利研究，2007年1月至6月（访问）教授，EECS，UC Berkeley，自1996年7月起。EECS副教授，加州大学伯克利分校，1991年7月至6月1996年。EECS助理教授，加州大学伯克利分校，1986年1月至6月1991年。成员，伯克利分校的视觉科学与认知科学团体。
已发布版本的引用 (APA)：Kurukuru, VSB、Haque, A.、Khan, MA、Sahoo, S.、Malik, A. 和 Blaabjerg, F. (2021)。电网连接太阳能光伏系统的人工智能应用综述。能源，14 (15)，文章 4690。https://doi.org/10.3390/en14154690
摘要：由于计算能力、工具和数据生成的不断增加，人工智能 (AI) 在光伏 (PV) 系统各个领域的应用日益广泛。目前，太阳能光伏行业与设计、预测、控制和维护相关的各种功能所采用的方法被发现提供的结果相对不准确。此外，使用人工智能执行这些任务实现了更高的准确度和精确度，现在是一个非常有趣的话题。在此背景下，本文旨在研究人工智能技术如何影响光伏价值链。调查包括绘制当前可用的人工智能技术，确定人工智能未来可能的用途，以及量化它们相对于传统机制的优缺点。
引用本文：Naz I、Merarchi M、Ramchandani S、Khan MR、Malik MN、Sarwar S 等。丹参酮抗癌作用概述，衍生
丹参酮是一种中药草药化合物，从丹参根中提取。该化合物家族，包括丹参酮 IIA 和丹参酮 I，已显示出作为抗癌分子的显著潜力，尤其是针对乳腺癌、宫颈癌、结直肠癌、胃癌、肺癌和前列腺癌细胞系，以及白血病、黑色素瘤和肝细胞癌等。最近的数据表明，丹参酮可以调节多种分子通路，如 PI3K/Akt、MAPK 和 JAK/STAT3，并发挥其对不同恶性肿瘤的药理作用。此外，临床前和临床数据，以及丹参酮的安全性，鼓励进一步将这些化合物应用于癌症治疗。在这篇评论文章中，记录了丹参酮对不同癌症的影响、其药理学开发中的挑战以及利用其临床潜力的机会。
引用出版版本（APA）：Dehghani，M.，Mardaneh，M.，Malik，O。P.，Guerrero，J.M.，Morales-Menendez，R.，Ramirez-Mendoza，R.A.，Matas，Matas，
1设拉子技术大学电气和电子工程系，伊朗71557-13876； m.dehghani@sutech.ac.ir（M.D.）; mardaneh@sutech.ac.ir（M.M.）2加拿大卡尔加里大学卡尔加里大学电气与计算机工程系，加拿大AB T2N 1N4； Maliko@ucalgary.ca 3 CROM微电网研究中心，能源技术系，奥尔堡大学，丹麦9220 AALBORG； joz@et.aau.dk 4工程与科学学院，墨西哥蒙特雷（Monterrey）Tecnologico de Monterrey，墨西哥； rmm@tec.mx 5电气工程系，加泰罗尼亚理工大学（EEBE-UPC），西班牙巴塞罗那08019； jose.matas@upc.edu 6电气和计算机工程系可再生能源和电力系统研究中心，工程学院，K。A。护理能源研究与创新中心，国王阿卜杜勒齐兹大学，吉达21589，沙特阿拉伯； aabusorrah@kau.edu.sa *通信：ricardo.ramirez@tec.mx;电话。： + 52-81-2001-5597
如何引用本文：Rahul Malik、Sagar Pande、Nishi、Aditya Khamparia（2020 年）。人工智能和机器学习协助气候变化监测。人工智能与系统杂志，2，168–190。https://doi.org/10.33969/AIS.2020.21011。
气候变化影响社会运作，可能需要进行大量调整才能应对变化的气候模式。机器学习 (ML) 算法取得了长足进步，在其他研究领域取得了突破，最近还被认为有助于气候分析。尽管大量孤立的地球系统事件是用 ML 方法进行分析的，但尚未出现更通用的机器学习来更好地了解整个温度系统。例如，ML 可以帮助进行环境识别，其中复杂的反馈使得从即时方程分析甚至变量可视化和地球系统模型 (ESM) 诊断中进行表征变得困难。因此，人工智能 (AI) 可以基于确定的气候关联来提供即将到来的环境事件（包括极端事件）的增强警报。虽然 ESM 开发绝对必要，但我们建议同时关注使用 ML 和 AI 来识别和充分利用预先存在的模拟和数据。
