XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMySQL
不F. 3-47/2024-25/ciet/prd，
经验：至少有5年的IT项目经验。使用PHP，MySQL，JavaScript库和API集成的Web应用程序设计和开发经验。服务器管理和IT项目的部署在NIC云，Oracle Cloud等云平台上。期望：。英语和印地语项目中的良好沟通技巧：开发基于课程的材料，用于增强现实，虚拟现实和虚拟实验室-01基本资格：MCA/ M.Tech/ MSC。计算机科学/ MSC。是从公认的大学/学院，至少55％或同等成绩。net/set/slet有资格或豁免净资格的入门级助理教授。理想的：•相关主题中的博士学位。•良好的沟通和协作技巧。•根据Unity/ Unreal/ dodot Game Engine等方面的C ++，C＃，Python和Java的工作经验，等等。•有关用户体验（UX）和用户界面（UI）设计原理的知识与AR/VR相关。对计算机视觉的了解是可取的。•精通内容创建，包括课程计划，多媒体资源，内容创建工具，教学策略，写作和编辑教育内容等。•技术评估，技术指导，原型和概念证明，集成和实施的能力，测试和质量保证，培训和支持。•精通沉浸式技术和资源来创建文档，进行培训和提供技术支持。
使用AI
信息科学与工程，Visvesvaraya Technological University摘要：此项目使用计算机视觉和机器学习来创建虚拟试用室和推荐系统，以改善电子商务时尚体验。cnns用于预测身体形式以获得更精确的建议，并且建议引擎使用基于协作和内容的过滤来根据用户偏好，过去的购买和样式提供时尚项目。为了根据每个用户的口味，样式和车身类型提供服装建议，建议引擎将使用协作过滤和基于内容的过滤算法。同时，一个由计算机视觉驱动的虚拟试用室让客户可以通过将合奏叠加在用户提供的图像或头像上并根据车身测量来修改尺寸，以创建逼真的拟合模拟。通过分析用户提供的图片，我们可以增强身体形式检测，提高拟合精度和建议精度。，由于响应迅速的Web界面，用户将能够上传照片，查看建议并几乎可以实时尝试服装。数据处理将由烧瓶或Django-Built Backend处理，该后端还将毫不费力地与PostgreSQL或MySQL数据库进行交互以存储用户和建议数据。该系统是为了高性能和可扩展性而构建的，并托管在云基础架构上。通过提供个性化的建议并以精确的拟合可视化降低回报，该集成系统旨在提高用户幸福感。本网站允许用户以数字方式尝试服装并进行购买，这最终改善了消费者的幸福感并降低回报率。
Stu Kennedy
技能和经验全栈开发：Typescript/ htmx/ node/ go/ svelte/ svelte/ flutter/ remix/ nextjs/ django ai开发：python/ tensorflow平台（Cloudflare/ aws/ aws/ firebase/ supabase）：dashboard Management and Clis。Amazon AWS - S3，EC2，RDS，Lambda，MapReduce，Memcached，Ses，Cloudfront等功能 / FRP：精通功能和功能反应性编程，以声明的方式解决算法问题。敏捷：由苏格兰精益敏捷的创始人培训，并通过培训和指导帮助大型企业实施敏捷原则。Testing: Cypress, React-Testing, Mocha, Chai, Jasmine, Ava, Sinon, Cucumber, PhantomJS, CircleCI, Jenkins Programming languages: TYPESCRIPT / JAVASCRIPT / CLOJURE / HTML5 / CSS3 / TAILWIND SQL RDBMS (POSTGRES / MYSQL) PYTHON / PERL / BASH / PHP JAVA / C / C++ / QT Programming Software: VSCode / Zed / VIM Operating Systems: Mac OSX / Linux (Ubuntu / Debian) / Microsoft Windows Algorithmic skills: Physics engines, Numerical methods Particle solvers, fluid solvers, rigid body dynamics DSP (FFT, DCT, JPEG, 3D JPEG) Compression (JPEG, 3D JPEG, Fractals, 3D Fractals)密码学（RSA，Elgamal，Diffie-Hellman，Eternity/Shuffle（自己的发明））项目管理：经营自己的公司（Continuata），为30个世界领先的音乐样本图书馆制造商提供数字产品分销。沟通技巧：与客户在与非技术经理进行技术发展的销售和技术支持方面进行处理。公开演讲和讲课。创造力：
Biowep Workflow颁布门户ID中生物信息学处理器的半自动和有效注释-181 Romano Paolo 1，Marra Domenico
1个生物信息学和结构蛋白质组学，国家癌症研究所。Genova动机工作流程系统是协调对标准化Web服务数据并检索数据的有效选择。已经开发了用于生物信息学的各种工作流管理系统（WMS）。然而，创建工作流程可能很困难，因为它暗示了可用的Web服务和数据格式的知识，而不是提及编程技能。工作流颁布门户。Biowep是生物信息学的工作流颁布门户，已在线向所有研究人员提供[1,2]。它允许进行预定义的工作流以及工作流执行和相关结果的存储和检索。它通过生物信息学任务的本体来支持工作流程的注释。搜索和选择工作流程可以根据其注释进行。BiOwep使用开源：WMS Taverna [3]和MySQL。在这里，我们提出了BiOWEPS WorkFlow存储库管理器（WFRM），这是一个Web应用程序，用于管理工作流存储库中的工作流程。wfrm支持用XSCUFL描述的半自动，有效的插入，更新和注释，这是Mygrid倡议中开发的工作流语言[4,5]。方法WFRM已被实施为BioWep管理的前端。它是通过使用Javaserver页面（JSP）技术编写的，该技术提供了一种快速，简化，与服务器和平台无关的方式来创建动态Web内容。现在，系统维护是简单而直观的。WFRM提供了一个以用户为中心的接口，用于上传用XSCUFL语言编写的工作流程。它包括一个基于MySQL数据库的Java类后端组件，该组件将接口与工作流存储库连接起来。上传的工作流程首先存储在工作目录中，然后通过使用一组基于SAX的类进行句法验证并最终解析。这些返回工作流对客户端应用程序的值，因此在数据库中促进了以应用程序驱动的基本数据的插入，例如工作流量名称，描述和作者。其他信息，例如Workflows应用程序域，必须由用户添加。在我们的DB模式中，我们称之为版本的工作流程及其实现之间有区别。工作流程仅在其目标的基础上在概念上描述，并且没有指任何实际文件。而是将每个版本严格链接到一个文件，可以制定并给出结果。版本可能会有所不同，例如，对于访问的Web服务，提供替代方案，但同等，服务和本地详细处理程序，可以通过保持相同的功能来修改它们。因此，WFRM在上传新工作流程之间有一个区别，在这种情况下，关联的文件将分配给工作流的第一个版本，或者是现有工作流的新版本。提交的文件包括处理器的描述，其链接以及工作流的整体输入和输出。通过生物信息学数据和任务的分类，WFRM在半自动上有效地注释了此信息。我们选择注释总体工作流程和最重要的处理器（将其选择留给用户）。然后将注释插入数据库中，而工作流程本身不会更改。java applet为研究人员提供了探索性工具，用于识别和选择注释应用程序域，详细说明任务以及输入和输出数据类型的最佳定义。可以随时更新（插入，修改或删除）注释。我们对生物信息学任务和数据的分类来自原始的Mygrid本体[6]，这些本体已通过使用不同的层次结构进行了重组，并通过添加生物资源和图像数据类型来扩展。在搜索存储库中的工作流程时也使用此注释。结果，我们介绍了WFRM，这是一种用户友好的接口，该界面是用于在BiOWEP WorkFlow存储库中高效且半自动管理信息的工具。之前，在存储库中插入工作流程是一个复杂且耗时的过程，需要手动更新数据库内容。工作流程基本数据已收集，处理器由适当的本体学注释，并且数据库以连贯和有效的方式更新。
格兰特·费尔柴尔德
grant.t.fairchild@gmail.com • 630-740-3874 • 邮寄地址 296, 1664 N. Virginia St., Reno, NV 89557 教育 内华达大学里诺分校 2017 年秋季 - 至今 神经科学博士（计划于 2024 年夏季获得） 神经科学硕士（2021 年秋季） GPA：4.000（4.0 分制） GRE 成绩（口语/定量）：170/168（2015 年 7 月 7 日参加考试） 阿拉巴马大学；荣誉学院 2011 年秋季 - 2015 年春季 生物学理学学士，优异成绩 哲学文学学士（辅修计算机科学），优异成绩 GPA（总体/生物学专业/哲学专业）：3.800/3.978/4.198（4.0 分制） 研究经历 研究生 杰奎琳·斯诺博士实验室的研究助理 2017 年夏季 - 至今 --负责国际合作，使用 fMRI 比较真实物体与图像的皮质形状处理 --负责眼动追踪项目，研究针对真实可抓握工具与工具的 3-D 和 2-D 图像的注视模式的差异 --负责项目比较对真实物体和图像的 EEG 反应，在参与者和刺激物之间有或没有透明的防抓握屏障 --负责 fMRI 项目，使用体素建模比较真实物体与印刷照片的特征表示 --负责项目比较对真实物体与参与者在可触及范围内和范围外呈现的图片的 fMRI 反应 -负责 fMRI 项目，比较以真实物体与图像呈现的刺激的记忆和记忆表征 -部分负责使用 EEG 比较大脑对以真实的、可抓取的物体、印刷的照片或增强现实、3D、虚拟物体呈现的刺激的反应的项目 博士实验室的本科研究助理。 Guy 和 Kim Caldwell 2011 年夏季 - 2015 年春季 - 本科期间全部 8 个学期进行研究，包括 2011、2012、2013 和 2014 年夏季全日制研究 - 研究模型生物秀丽隐杆线虫中神经突分支的增殖，最初在高年级本科生导师的指导下，随后独立研究 - 负责研究 microRNA 对模型生物秀丽隐杆线虫神经变性影响的项目 - 2013 年至 2015 年实验室网站的网站管理员 核心竞争力 认知神经科学：fMRI、EEG、心理物理学、眼动追踪 编程：Python、MATLAB、R、C ++、Fortran、HTML、MySQL 数据分析：SPSS、多维尺度、判别函数分析、MANOVA、体素建模、MVPA、表征相似性分析 (RSA)、PCA、k 均值、基本统计技术和其他统计和计算技术机器学习：神经网络、决策树、k-近邻、增强、CNN、支持向量机、深度学习
项目标题映射全球去灭绝参与者，网络...
映射全球去灭绝参与者，网络和材料描述去灭绝或通过生物技术重现灭绝物种的过程正在迅速前进，因为在科学界内外的全球辩论中有很多全球辩论。灭绝的支持者声称，它可以恢复失去的生物多样性，战斗气候变化和加强人类动物共生（Adams 2017; Desalle and Amato 2017）。批评家认为，它在利用曾经是其目标物种自然栖息地的地区的同时将资源从保护工作中转移（Icun 2016; Genovesia and Simberloff 2020）。尽管财务支持日益增加，公众和媒体兴趣提高，但对关键参与者，利益相关者，地理领域，技术和与去灭绝相关的材料的系统，多学科研究仍然存在很大的知识差距。这项研究旨在通过评估三个著名的当代灭绝项目来解决该领域的这一差距：羊毛猛mm象，甲状腺素和北部白犀牛。该IJRA项目是一个更广泛的项目的一部分，该项目是进行系统性网络和人种学研究分析的一部分。在此计划期间，我们将专注于网络分析，优先考虑建立和开发的一个协作，全面且面向用户的数据库，这些数据库是从三个上述候选人物种开始的全球除外扩散计划中涉及的参与全球除外灭绝计划的材料。在IJRA计划期间，我们将重点关注前两项活动，并有机会进入第二个活动。网络分析包括四个主要活动：（1）网络刮擦数据源，以识别每种情况下涉及去灭绝研究的关键参与者和实体； （2）建立和分析有关这些参与者和实体之间关系和联系的关系数据的数据库； （3）使用网络图和指标代表和可视化这些数据； （4）创建和发布交互式在线地图，以显示数据之间的地理连接。用于网络刮擦活动的方法，我们将使用诸如废料等工具来从项目网站，社交媒体，新闻稿，媒体报道和学术出版物中刮擦数据。我们将提取信息，例如姓名，隶属关系，角色，位置以及这些灭绝项目所涉及的演员和实体的联系详细信息。对于数据库活动，我们将使用MySQL等软件来存储和管理刮擦数据。我们还将使用Python Pandas或R Tidyverse等软件来清洁，处理和分析数据。我们将收集和计算有关参与者和实体之间关系和联系的关系数据，例如协作，交流，引用，资金，影响或冲突。我们还将使用描述性和推论统计来衡量网络的结构，组成，动力学和模式。所需的技能 /经验我们正在从信息学，数据科学，科学和技术研究，社会科学和 /或对以下一个或多个领域感兴趣的数字人文科学等领域中寻找候选人：生物技术，基因组学，基因工程学，去灭绝，消除术，保护，保护，保护，后殖民主义。我们正在寻找符合这些要求的候选人，即