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husmorph：一个简单的机器学习应用程序，用于自动形态学地标Henning H. Kristiansen 1,2，*，Moa Metz 1，Lorena Silva-Garay 1，free
husmorph：一个简单的机器学习应用程序，用于自动形态学地标Henning H. Kristiansen 1,2，*，Moa Metz 1，Lorena Silva-Garay 1，Fredrik Jutfelt 1,3，＃，＃，Robine H.J.Leeuwis 1，＃1挪威科技大学生物学系，Høgskoleringen5，7034，Trondheim，挪威。 2挪威科学技术大学计算机技术与信息学系，挪威特隆德海姆，Høgskoleringen5，7034。 3哥德堡大学生物与环境科学系，瑞典哥德纳堡7B，41390，瑞典。 *通讯作者：计算机技术和信息学系生物学系。 电子邮件：skihenning@gmail.com。 ＃F.J.和R.H.J.L. 是共同的作者，并为这项工作做出了同样的贡献。 电子邮件地址：lorena.silvagaray@gmail.com（L.S.G. ） ），rhjleeuwis@gmail.com（R.H.J.L. ），fredrik.jutfelt@bioenv.gu.se（F.J.）作者的数字：M.M 0009-0002-4397-3948 L.S.G. 0000-0002-9332-6311 R.H.J.L. 0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要Leeuwis 1，＃1挪威科技大学生物学系，Høgskoleringen5，7034，Trondheim，挪威。2挪威科学技术大学计算机技术与信息学系，挪威特隆德海姆，Høgskoleringen5，7034。 3哥德堡大学生物与环境科学系，瑞典哥德纳堡7B，41390，瑞典。 *通讯作者：计算机技术和信息学系生物学系。 电子邮件：skihenning@gmail.com。 ＃F.J.和R.H.J.L. 是共同的作者，并为这项工作做出了同样的贡献。 电子邮件地址：lorena.silvagaray@gmail.com（L.S.G. ） ），rhjleeuwis@gmail.com（R.H.J.L. ），fredrik.jutfelt@bioenv.gu.se（F.J.）作者的数字：M.M 0009-0002-4397-3948 L.S.G. 0000-0002-9332-6311 R.H.J.L. 0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要2挪威科学技术大学计算机技术与信息学系，挪威特隆德海姆，Høgskoleringen5，7034。3哥德堡大学生物与环境科学系，瑞典哥德纳堡7B，41390，瑞典。*通讯作者：计算机技术和信息学系生物学系。电子邮件：skihenning@gmail.com。＃F.J.和R.H.J.L. 是共同的作者，并为这项工作做出了同样的贡献。 电子邮件地址：lorena.silvagaray@gmail.com（L.S.G. ） ），rhjleeuwis@gmail.com（R.H.J.L. ），fredrik.jutfelt@bioenv.gu.se（F.J.）作者的数字：M.M 0009-0002-4397-3948 L.S.G. 0000-0002-9332-6311 R.H.J.L. 0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要＃F.J.和R.H.J.L.是共同的作者，并为这项工作做出了同样的贡献。电子邮件地址：lorena.silvagaray@gmail.com（L.S.G.），rhjleeuwis@gmail.com（R.H.J.L.），fredrik.jutfelt@bioenv.gu.se（F.J.）作者的数字：M.M 0009-0002-4397-3948 L.S.G.0000-0002-9332-6311 R.H.J.L. 0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要0000-0002-9332-6311 R.H.J.L.0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要
2024 年 8 月 27 日，法兰克福 Metzler 路演
精矿 TC/RC 增加、金属收益大幅提高、Aurubis 铜溢价带来的收益增加、线材需求持续走高以及能源成本下降对营运息税前利润产生了积极影响，但被硫酸收入减少、精炼费收入减少以及成本上升所抵消。
TMREES23-Fr，EURACA 2023 年 2 月 6 日至 8 日，法国梅斯大东部地区 利用沙雷氏菌通过微生物燃料电池进行生物电生产
如今，人们对微生物燃料电池产生了浓厚的兴趣，因为其中可以使用不同的基质来产生电能。为了找到替代品并贡献环保技术，本研究通过实验室规模的微生物燃料电池，使用沙雷氏菌和红酵母作为燃料源。制造了一个带有空气阴极的单室微生物燃料电池，以铜箔和石墨板分别作为阳极和阴极电极。为了表征电池，在室温（18±2.2 ◦C）下测量了 30 天的电压、电流、pH 值和电导率等物理化学参数。对于含有细菌和酵母的 MFC，可以产生峰值电压和电流值 0.53±0.01 V 和 0.55±0.02 V，电流值 1.76±0.16 mA 和 1.52±0.02 mA。此外，观察到酸性操作 pH 值，其电导率峰值约为 242 mS/cm。最后，这项工作证明了微生物在产生电流方面具有巨大的潜力，为发电提供了一种新的、有前途的方法© 2023 秘鲁自治大学。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
TMREES22-Fr，EURACA，2022 年 5 月 9 日至 11 日，法国梅斯大东部，评估太阳能光伏发电扩散的速度、程度和影响
电力市场正在朝着可再生能源增加的方向发展。与其他任何技术转型一样，这种技术转型为行业带来了机遇和挑战。在电力领域，技术转型是一个复杂的过程，在许多方面影响不同的利益相关者。本文从价格和服务的角度评估了屋顶太阳能技术在电力市场的传播范围、速度和影响。分析包括比较英国、哥伦比亚和巴西电力行业的技术转型及其对利益相关者的影响。本文通过基于模型的框架得出结论，无论一个国家的初始市场条件、工业化水平和太阳辐射水平如何，光伏扩散都会趋于渗透到高达 25%-30% 的住宅领域。此外，到 2040 年，不使用光伏的家庭的电价将上涨约 20%。最后，公用事业的成本回收可能会受到影响，尽管在某些情况下，这种情况可能比其他情况下更严重。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
引用：Seo, Sangwon, Kennedy-Metz, Lauren R, Zenati, Marco A, Shah, Julie A, Dias, Roger D 等人。2021 年。“面向 AI 教练推断医疗保健中的团队心理模型一致性。”2021 年 IEEE 情境管理认知和计算方面会议 (CogSIMA)，2021 年。
摘要 — 共享的心理模型对于团队成功至关重要；然而，在实践中，由于各种因素，团队成员的模型可能不一致。在安全关键领域（例如航空、医疗保健），缺乏共享的心理模型可能导致可预防的错误和伤害。为了减轻此类可预防的错误，我们在此提出了一种贝叶斯方法来推断团队成员在执行复杂医疗任务过程中心理模型的不一致。作为一个示例应用，我们使用两个模拟的基于团队的场景来演示我们的方法，这些场景源自心脏手术中的实际团队合作。在这些模拟实验中，我们的方法推断出模型不一致，召回率超过 75%，从而为计算机辅助干预增强手术室中的人类认知并改善团队合作提供了基础。
提及SDI-METZ
您会理解的是，梅茨校园的Eclin´ee的SDI是数学交集和计算机科学交集的培训。目的是训练“数据科学家”，这些培训都是在数学学习的基础上精确的居住学习和机器学习的统计学习模型，深度学习的神经模型，通过增强的学习等），以及在同一时间都具有IT解决方案的时间和涉及这些M´Athods的良好时光（最佳的ALGORITH in COLDERTER）等（cp +exterment in congormint in cor）等。这就是为什么要实施许多TP的知识的原因，参与数据科学的挑战以及数据解决方案的末端 - 到端的含义项目，学习算法的设计以及其在C ++中的优化含义，并在数据流处理架构中通过其在数据流程中的集成，直至其在云中的操作。这种双重计数结合了计算机工具时有用的理论的同化，在公司和Acad Dounic中都非常寻求。在公司中，关于此主题的研发需要将切割技术与增强数据相关联，以增强数据和实施适合考虑特殊问题的创新解决方案的能力。在学院的行业中，我们提供的培训，与数学或计算机科学领域的硕士研究相关的硕士学位，为在田野中的论文以及应用和基本的研究中的追求提供了良好的科学准备。中央课程中的这种新培训是基于在此Do-Maine中的悠久教学经验，在最初的培训中，如在继续教育中，这种经验多年来与大型工业团体（EDF，Thal'Es，Thal'Es，Thal'Es，Thal'Es，Thal's，Orange，Axa，Axa，SNCF，SNCF，RENCF，RENANT，L'OR'ER'EAL等）进行了许多合作。最后，梅茨校园是一个有益的地方，可以依靠其3A，由可用的教学团队以及在巴黎中心的TGV 1H30时在1H30的可观生活环境。
引用 (APA) de Metz, J., Thoral, P. J., Chorus, C. G., Elbers, P. W. G., & van den Bogaard, B. (2021)。行为人工智能技术用于 COVID-19 重症监护分诊决策：使隐含变得明确。重症监护医学，47(11)，1327-1328。 https://doi.org/10.1007/s00134-021-06453-8
亲爱的编辑，2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行使全球重症监护病房 (ICU) 的容量达到极限。虽然定量配给 ICU 床位和对启动维持生命疗法的适当性做出伦理判断多年来一直是重症监护的常规部分 [ 1 , 2 ]，但 COVID-19 带来了对不堪重负的 ICU 中的患者进行分诊的独特需求。虽然确实存在指导方针，但 ICU 入院政策因国家、机构和个体重症监护医师而异 [ 3 ]。此外，虽然指南建议在撤回维持生命疗法方面采取多学科方法，但分诊决定往往由个体医生在下班后、危机时刻和床边做出。为了改进这一分类过程，我们探索了实施基于行为人工智能技术 (BAIT) 的决策支持模式的选项，BAIT 是一种源自离散选择建模的技术 [ 4 ]。通过离散选择建模，可以将专业知识编码，以深入了解通常隐含的决策权衡（背景信息、补充信息）。我们旨在开发一个模型，阐明荷兰重症监护医师用来确定 COVID-19 患者是否有资格入住 ICU 的隐含条件。在多次头脑风暴会议中，我们确定了重症监护医师可能用来评估 COVID-19 是否有资格接受 ICU 治疗和机械通气的因素