2020-2023。部门神经心理学的兼职教授,意大利米兰的卡托利亚大学心理学。 2015-2022。 米兰神经科学中心(NEUROMI),米兰 - 比科卡大学和意大利米兰米兰ISTITITO Ortopedico Galeazzi的博士后研究员。 项目:“找到二元运动计划:互补行动的神经认知基础”(主管:E。Paulesu教授)。 2014。 在社会和认知神经科学实验室(主管:S。M. Aglioti教授)的IRCCS Fondazione Santa Lucia和Rome Sapienza University的IRCCS Fondazione Santa Lucia和Sapienza University的博士后研究员。 2013年12月。 Ph.D.意大利罗马萨皮恩扎大学的认知社会和情感神经科学专业。 论文:“您在我的计划中:联合疗法任务的运动学揭示的二元运动相互作用的神经认知和社会组成部分”。 (主管:S。M. Aglioti教授)。 2013年6月至12月。 在行动和神经认知小组(H. Bekkering教授,S。Hunnius教授)中,唐纳斯大脑,认知与行为研究所的访问研究员。 自我资助得益于欧洲神经科学协会联合会(FENS)的Nens Exchange Grant。 2011年9月 - 2011年10月。 德国图宾根大学的访问研究员,认知神经病学系,计算感觉科学科(M. Giese教授)。 由欧洲项目FP7资助(FET-OPEN GRANT N:249858)。 2009年11月。 M.Sc. 标记:110/110暨优异。 2007年7月。 B.A.,意大利米兰的卡托利亚大学心理学。2015-2022。米兰神经科学中心(NEUROMI),米兰 - 比科卡大学和意大利米兰米兰ISTITITO Ortopedico Galeazzi的博士后研究员。项目:“找到二元运动计划:互补行动的神经认知基础”(主管:E。Paulesu教授)。2014。在社会和认知神经科学实验室(主管:S。M. Aglioti教授)的IRCCS Fondazione Santa Lucia和Rome Sapienza University的IRCCS Fondazione Santa Lucia和Sapienza University的博士后研究员。2013年12月。Ph.D.意大利罗马萨皮恩扎大学的认知社会和情感神经科学专业。 论文:“您在我的计划中:联合疗法任务的运动学揭示的二元运动相互作用的神经认知和社会组成部分”。 (主管:S。M. Aglioti教授)。 2013年6月至12月。 在行动和神经认知小组(H. Bekkering教授,S。Hunnius教授)中,唐纳斯大脑,认知与行为研究所的访问研究员。 自我资助得益于欧洲神经科学协会联合会(FENS)的Nens Exchange Grant。 2011年9月 - 2011年10月。 德国图宾根大学的访问研究员,认知神经病学系,计算感觉科学科(M. Giese教授)。 由欧洲项目FP7资助(FET-OPEN GRANT N:249858)。 2009年11月。 M.Sc. 标记:110/110暨优异。 2007年7月。 B.A.Ph.D.意大利罗马萨皮恩扎大学的认知社会和情感神经科学专业。论文:“您在我的计划中:联合疗法任务的运动学揭示的二元运动相互作用的神经认知和社会组成部分”。(主管:S。M. Aglioti教授)。2013年6月至12月。在行动和神经认知小组(H. Bekkering教授,S。Hunnius教授)中,唐纳斯大脑,认知与行为研究所的访问研究员。自我资助得益于欧洲神经科学协会联合会(FENS)的Nens Exchange Grant。2011年9月 - 2011年10月。德国图宾根大学的访问研究员,认知神经病学系,计算感觉科学科(M. Giese教授)。由欧洲项目FP7资助(FET-OPEN GRANT N:249858)。2009年11月。M.Sc. 标记:110/110暨优异。 2007年7月。 B.A.M.Sc.标记:110/110暨优异。2007年7月。B.A.B.A.意大利米兰米兰 - 比科卡大学临床心理学和神经心理学专业。 米兰 - 比科卡大学心理学。 标记:110/110暨优异。 2005年9月 - 2006年4月。 英国阿伯丁大学阿伯丁大学的伊拉斯mus学生。 2004年6月。 在意大利米兰的Liceo Classico Collegio San Carlo的学士学位文凭。 标记:100/100暨优异。意大利米兰米兰 - 比科卡大学临床心理学和神经心理学专业。米兰 - 比科卡大学心理学。 标记:110/110暨优异。 2005年9月 - 2006年4月。 英国阿伯丁大学阿伯丁大学的伊拉斯mus学生。 2004年6月。 在意大利米兰的Liceo Classico Collegio San Carlo的学士学位文凭。 标记:100/100暨优异。米兰 - 比科卡大学心理学。标记:110/110暨优异。2005年9月 - 2006年4月。英国阿伯丁大学阿伯丁大学的伊拉斯mus学生。2004年6月。在意大利米兰的Liceo Classico Collegio San Carlo的学士学位文凭。标记:100/100暨优异。
只要没有出色的情况,就可以在互联网或其未来的替代品上提供此文档,或者将来的替代品可用。访问该文档意味着每个人都可以阅读,下载,打印单个副本以供个人使用,并将其不变用于非商业研究和教学。以后的版权转移无法取消此情况。任何对文档的任何其他用途都需要作者的同意。为了确保真实性,安全性和可及性,有技术和行政性质的解决方案。作者的非营利权包括被提及为作者的权利,以至于以上描述的方式使用文档时需要以这种形式或以这种形式或以这种形式更改或呈现的文档进行保护,以使作者的文学或艺术或自我自我推荐。有关LinköpingUniversity Electronic Press的更多信息,请参见出版商的网站http://www.ep.liu.se/。
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嘿,今天,我们分享了数据科学的大量研讨会主题清单,但让我们从基础知识开始 - 什么是数据科学?作为领先的技术创新之一,难怪它的需求很高。无论您是学生,专业人士还是研究人员,选择正确的主题都可以使您的演讲真正影响力,并帮助您更深入地研究数据驱动的解决方案。您会在这里找到一系列主题,涵盖机器人学习,AI,大数据,数据可视化甚至AI的道德考虑。这些想法将为您提供吸引观众,引发有意义的对话并在这个快速发展的领域保持领先地位的技能。查看我们的一些首选:Semeinars:用于预测分析的机器学习会熟悉可以帮助您做出更好的预测NNES NENS注意:自然语言处理(NLP) - 文本分析中的创新学习如何改善语言理解和文本分析以保持前方的IB Insights:Big Data Insights:大型数据和框架的更多工具 - 处理大型数据 - 工具和框架的最佳数据,并处理大型数据,并处理大型数据,这些数据的范围是一定数量的工具和框架。包括: *数据科学中的伦理:解决算法中的偏见和公平性 *深度学习应用程序:图像和语音识别中的用例 *预测性维护:使用数据科学预测设备故障 *情感分析:通过社交媒体数据理解公众舆论 *等等!这些主题将为您提供创建引人入胜的研讨会所需的想法,并与数据科学的最新发展保持最新状态。数据科学:分析,机器学习和商业智能中效率和创新的主要驱动力。数据科学研讨会主题探讨了科学方法,过程,算法和系统如何用于从结构化和非结构化数据中提取知识。统计和计算技术有助于确定数据模式,趋势和关系,从而解决复杂的问题。研讨会主题包括时间序列数据的机器学习,数据可视化技术,使用神经网络进行预测建模等等。其他主题涵盖了医疗保健中数据驱动的决策,网络安全的大数据分析,客户评论的情感分析,物联网应用的实时流式传输分析,探索性数据分析技术以及自然语言处理,以进行情感分析。其他主题包括交互式数据分析和可视化工具,数据争吵和清洁技术,使用决策树的预测建模,数据驱动的营销策略,文本挖掘和信息提取技术,用于图像和视频分析的机器学习等等。介绍了包括数据科学,机器学习和AI的各种应用程序。这包括通过个性化增强客户体验,采用特征选择技术来提高算法性能,以及将自然语言处理与机器学习进行集成以进行情感分析。其他主题包括预测客户流失和利用数据科学以优化营销活动。文本还涉及数据科学对金融市场和AI在工作场所的未来的影响。数据分析用于各个部门,例如交通流量预测,医疗保健(数据共享收益和挑战)以及物流行业。文本还深入研究了数据科学和AI的伦理,包括识别机器学习算法中的偏见以及了解其在对抗气候变化中的作用。此外,它讨论了利用数据科学进行航空类学等行业的预测维护,并利用大数据分析用于类似目的。机器学习应用于不同领域,例如药物发现,建筑物中的能源消耗优化以及预测设备故障。其他主题包括通过流程挖掘优化业务流程,使用机器学习来预测客户寿命价值,并使用机器学习技术可视化地理空间数据。此外,它突出了防止数据驱动的决策和利用数据科学以优化运动绩效和公共卫生系统的重要性。文本通过讨论城市规划,智慧城市,信用风险评估的预测建模以及机器人和可持续建筑中的AI应用来结束。探索新兴趋势,技术及其深远的后果,从区块链对金融的影响到电子商务的兴起及其对传统零售的影响。探究技术与人类经验的交集,主题包括AI对就业市场的影响,增强现实的应用以及社交媒体成瘾背后的心理学。通过技术进步重新定义了各个行业的未来:电动汽车正在改变汽车行业,而虚拟现实正在彻底改变娱乐。此外,大数据在营销和金融中的作用及其对供应链管理的影响也在显着。此外,关于可持续农业,可再生能源储能技术和气候变化对全球健康的影响的讨论突出了对环境意识的实践的需求。技术对社会的影响是多方面的,围绕AI对消费者行为决策的影响,基因工程的伦理以及在农业中使用无人机的影响。此外,从在线学习平台到教室中人工智能的整合,教育的未来是由数字创新塑造的。随着世界越来越相互联系,诸如网络欺凌,在线骚扰以及社交媒体对心理健康的后果等全球挑战正在受到审查。也正在探索技术,医疗保健和生物技术的交集,并讨论远程医疗,个性化医学以及在医疗治疗中使用纳米技术。数字时代为企业家精神,太空探索和艺术表达带来了前所未有的机会,但它也提出了有关自动武器系统,基因测试以及AI对创造力的影响的关键问题。当我们浏览这一复杂的景观时,了解新兴技术的深远影响对于建立更可持续的未来至关重要。
