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潜在的字段建模以支持海上环境中的机器学习应用
在海上环境中，重力和磁场的准确建模对于检测和表征水下物体至关重要，范围从低到高磁目标，例如未爆炸的军械（UXO），沉船和地质特征。我们使用COMSOL多物理学开发了一个沙盒环境，该环境允许对复杂的地球物理传感进行精确的创造和操纵。此环境可以详细模拟融合各种目标属性和环境条件的潜在字段，以生成用于ML训练的合成数据集。
联系人：Maria Claudia Vicente
鳄鱼胡椒粉，五香粉，Annatto，黑胡椒，可可豆，豆蔻，肉桂，丁香，咖啡，咖啡，Cupuaçu豆，瓜拉纳果酱，瓜拉纳果酱，Kola Nut，Kola Nutmeg，Nutmeg，Nutmeg Macis，Nutmeg Macis，Vanilla Baiana，Vanilla Baiana，Vanilla Chamissonis，Vanilla Chamissonis，Vanilla Planifolia，Vanilla Pepper，White Pepper。nibs cacao（cabruca，sucupiras农场），nibs cacao（cabruca），cupuaçuNibs（cabruca），液类可可（Cabruca）（cabruca），cupuaçuliquorliquor（cabruca），100％cacao Chocolate（Cabruca），100％CACA cocuct (CABRUCA, SUCUPERS), 100% CACACA Chocolate (CABRUCA, WILL), 100% RAW CACTA Chocolate (MATER FLORA), 100% RAW CACATION Chocolate (Tiuá)), 85% CACATION Chocolate (Cabruca, 85% Dark Cacao (South Cruise Farm), 85% Cacao Chocolate (Cabruca, Tiuá), 85% RAW CACTA (Tiuá), 73% Cupucau (Organic and Biodynamic Cocoa and Cupuaçu Chocolate 73% Blend Theobromas (Southern Cruise Farm)), 70% Chocolate Cacao (Cabruca, Sucupiras Farm, 70% Dark Cacao (South Cruise), 70% Cacao Chocolate (Cabruca), 70% Cacao Chocolate (Cabruca, Tiuá), 70% Raw Cacao, 70%)可可巧克力配尖尖），70％Cupuaçu巧克力（Cabruca），70％可可巧克力与香草（Cabruca）（Cabruca），70％可可巧克力配豆蔻（Cabruca），60％可可巧克力（Cabruca），60％Caca Caca Caca Caca Cococonut）牛奶（Cabruca），67％可可巧克力配椰奶（Cabruca），60％的椰奶巧克力与香草（Cabruca），杯状60％可可和Cupuaçu巧克力（South Cruise Farm），57％ Vanilla，35％巧克力（可可和Cupuaçu巧克力）（Cabruca），Theobromas巧克力35％CACAU 35％Cupuaçu（sucupiras Farm），35％chocup cacao andcupuaçu和cupuaçu巧克力（cabruca），57％Coconut牛奶（Cabruca），Cabruca）可可黄油（cabruca）。
Marist关于人工智能的道德声明
在我们培养开明，道德和生产性生活的使命的指导下，马里斯特大学（Marist University）设想了一个未来，即人工智能增强教育，同时维护人类的尊严，个人代理和福祉。AI的整合需要仔细考虑其使用如何与我们的机构价值保持一致，同时承认其对社会结构，文化框架和物质资源的影响。我们确认，负责使用人工智能可以在保持道德标准的同时，可以在我们社区中更公平地访问教育资源和机会。
最初发表于：贝克尔，扬；彼得斯，杰克S；骗子，艾弗；赫尔米，塞汉姆； Synakewicz，Marie；舒勒，本杰明； Kukura，Philipp（2023）。 quan
摘要：在过去十年中，使用各种实验方法实现了对溶液中单个生物分子的无标签检测。然而，我们对光学对比度的大小及其与基本原子结构的关系以及可实现的测量敏感性和精度的理解仍然很差。在这里，我们使用一种傅立叶光学方法与基于原子结构的分子极化模型相结合来模拟第一原理的质量光度法实验。我们发现几个关键实验确定的参数（例如光学对比度转换，可实现的质量准确性，分子形状和方向依赖性）之间有着极好的一致性。这使我们能够确定检测灵敏度和测量精度主要独立于所选择的光学检测方法，从而导致了基于光基的单分子检测和定量的一般框架。关键字：质量光度法，极化性，单分子，无标签，质量测量
深水的深度学习：海洋科学专家的机器学习框架
摘要：在数据的空前可用性的驱动下，机器学习已成为行业和科学的普遍性和变革性技术。其对海洋科学的重要性已被赋予了联合国海洋十年的目标之一。虽然收集了增加数量的声学海洋数据以进行研究和监测目的，并且机器学习方法可以实现自动处理和分析声学数据，但它们需要由专家注释或标记的大型培训数据集。因此，解决标记数据的相对稀缺性，除了增加数据分析和处理能力外，还有主要推力区域之一。解决标签稀缺的一种方法是专家在循环的方法，它允许对有限和不平衡数据有效分析。它的优势是通过我们新颖的基于学习的深度专家框架来证明的，用于自动检测Echo Sounder数据中的湍流唤醒签名。使用机器学习算法，例如本研究中提出的算法，大大提高了分析大量声学数据的能力。这将是实现海洋科学中越来越多的声学数据的全部潜力的第一步。
国际海洋可再生能源促进的研讨会
为什么要海洋能量？海洋提供地球上最大的未开发能源之一。潮汐，河流，海洋电流和波浪功率以及温度和盐度的差异可用于产生能量。近年来，全球人口和社会经济增长的增长正在推动全球能源需求的增加。化石燃料满足了大部分需求，这有助于温室气体排放和气候变化。海洋可再生能源资源可以是满足世界能源需求的解决方案之一。这些资源利用了我们海洋的巨大潜力，提供了各种可再生能源。通过潮汐，波浪和海洋热能转化产生的能量（OTEC）是重要的，并且在追求国家的可持续和脱碳能源方面是很大程度上无法探索的可再生能源。
海洋科学与工程杂志
This Special Issue highlights new advances in ecological modelling methodologies that provide improved insights into the mapping of marine mammal habitats, crucial to the protection and recovery of vulnerable marine mammal species and populations and essential for identifying future priority conservation areas, such as Ecologically and Biologically Significant Areas (EBSAs), Key Biodiversity Areas (KBAs), and Important Marine Mammal Areas (IMMAs).这些进步涉及迫切需要确切的栖息地识别来增强保护工作，确保海洋哺乳动物人群的保护和可持续性，同时增强了沿海和高海上环境中海洋保护区（MPA）的识别和管理。通过提高我们对海洋哺乳动物分布及其生态要求的理解，这项研究在为政策决策和指导有效的管理策略提供信息方面起着关键作用，最终为全球海洋生物多样性保护目标做出了贡献。
Maria Celeste Vega Gomz -Cvpy
学术培训/学位2002-2003专业/改进 - 西班牙马德里大学的微生物学和寄生虫学契约标题：药理学筛选的比色方法的标准化健康，健康科学，寄生虫学，是药理学筛查的技术； 2002 - 2005年博士学位 - 西班牙辅助大学的药学水学水平学院博士学博士学位：筛选和治疗性替代品的新比色方法http://cisne.sim.ucm.es/学者：教育与科学部，西班牙知识领域：医学与健康科学，基础医学，药理学，药理学和药房，寄生虫学； 1997-1998技术人员 - 临床实验室公共卫生和社会福利部的技术人员，巴拉圭的年度：1998年知识领域：医学和健康科学，健康科学，科学，科学和卫生保健服务； 1995-1998科学学院生物学生物学级学位，巴拉圭，获得的年份：1998年知识领域：自然科学，生物科学，细胞生物学，微生物学，微生物学； div>
位置＃895：海事自动式船舶（质量）的智能运动控制系统
为了稳定角运动，应根据陀螺仪，主动的鳍稳定器等提出一个主动稳定系统。通过利用实时船舶响应和情境意识模块的数据来响应实际的环境条件和个人扰动，提出的稳定系统将与传统的基于陀螺仪的系统不同。可以预见到，应在组合（i）半数模型中评估船舶行为模型和运动控制系统的动作，包括对环境负载和结构响应的描述，以及（ii）机器学习模型，以进行平滑适应和基于反馈的校准。PHD项目包括在现有质量平台上开发解决方案的实验室和现场测试。职责和任务