XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOASIS
Rasim O. Guldiken，博士-Tampa
南佛罗里达大学的数据情报科学硕士（MSDI）计划（USF）（USF），研究生应了解其计划要求，并使用OASIS注册课程。 以下类搜索功能将帮助您根据术语，部门，级别和状态https://usfweb.usf.edu/dss/staffschedulesearch搜索课程。 确保您仅针对“仅适用于MSDI计划学生”的课程部分注册。 MSDI计划包括30个学时。 所有学生都必须参加14个学分的核心课程和16个学分的选修课。 可以从提供的两个计划专业曲目中选择和合并选修课程，并基于学生的利益和职业目标：南佛罗里达大学的数据情报科学硕士（MSDI）计划（USF）（USF），研究生应了解其计划要求，并使用OASIS注册课程。以下类搜索功能将帮助您根据术语，部门，级别和状态https://usfweb.usf.edu/dss/staffschedulesearch搜索课程。确保您仅针对“仅适用于MSDI计划学生”的课程部分注册。 MSDI计划包括30个学时。所有学生都必须参加14个学分的核心课程和16个学分的选修课。可以从提供的两个计划专业曲目中选择和合并选修课程，并基于学生的利益和职业目标：
人工智能与数据科学系
BIRHADE PRAGATI PURUSHOTAM 1 Month 20 CHAVAN VARAD VIJAY 1 Month 21 KARTIK SUNIL KAMTHE 1 Month 22 NIVSARKAR LOBHAS NIRAJ 1 Month 23 OM SHIRUDE 1 Month 24 PURVESH GANER 1 Month 25 SHROTRI OMKAR RAHUL 1 Month 26 TANMAY RAMESH DHUMNE 1 Month 27 VIDHATE OMKAR AJINATH 1 Month 28 LANDGE TANMAY PRACHI 1 Month 29 MANE TANMAY RAJESH 1 Month 30 Nexus Software GANAR SRUSHTI MILIND 1 Month 31 Oasis Infobyte SURAJ PANDURANG WADKAR 1 Month 32 Orchestrator DevOps and Services MAGDUM SARTH SANGRAM 3 Month 33 Pixaflip Technologies MEHTA MAYANK ANIL 1 Month 34 Prodigy InfoTech CHOLE OMKAR ASHOK 1 Month 35 Prodware Solution pvt.ltd KAPOLE ARYAN SAMEER 1第 36 个月 Psyliq Company PATIL SAURABH VIJAY 1 第 37 个月 Sustainfy Energy PAWAR ABHISHEK ASHOK 1 第 38 个月 Unified Mentor TODMAL PRATIKSHA 1 第 39 个月 Vertaxis FutureTech Pvt.有限公司SOLANKE PARTH KRUSHNARAO 1 个月 40 VibeByte Media RAJ JAGANNATH NANGARE 1 个月 41 Visanka Technologies Pvt.有限公司RATHOD DINESH SHANKAR 6个月 42 AICTE (Oasis Infobyte) GAZULA RISHIKA GOPINATH 1个月 43 KADPURKAR MANDAR MANGESH 1个月 44 KULKARNI ANURHUTA AVINASH 1个月 45 KAWTHALKAR VEDANT JAYRAM 1个月
通过结构 MRI 诊断阿尔茨海默病的 3D 卷积神经网络
摘要 — 阿尔茨海默病 (AD) 是一种广泛存在的神经退行性疾病，由大脑结构变化引起，导致认知功能恶化。患者通常在不可逆的神经损伤发生后，在后期出现诊断症状。因此，早期发现 AD 对于开始治疗以减缓疾病进展和最大限度地提高患者的生活质量至关重要。随着机器学习和扫描技术的快速发展，使用神经成像数据的计算机辅助系统可能能够早期检测 AD。其中，利用磁共振成像 (MRI) 的深度学习已成为一种突出的工具，因为它能够通过局部连接、权重共享和空间不变性提取高级特征。本文通过构建 3D VGG 变体卷积网络 (CNN)，描述了我们基于两个公开可用的数据集 ADNI 和 OASIS 对分类准确性的研究。我们使用 3D 模型来避免信息丢失，信息丢失发生在将 3D MRI 切片成 2D 图像并通过 2D 卷积滤波器对其进行分析的过程中。我们还对数据进行了预处理，以提高模型的有效性和分类性能。所提出的模型在 ADNI 上实现了 73.4% 的分类准确率，在 OASIS 数据集上实现了 69.9% 的分类准确率（5 倍交叉验证 (CV)），优于 2D 网络模型。索引术语 — 阿尔茨海默病、深度学习、图像分类、3D CNN、MRI、神经影像学
曼彻斯特疫苗接种计划更新
日期 地点 疫苗接种 1 月 19 日 伊甸园学校，Cheetham Hill 6 1 月 21 日 TESCO 停车场，Crumpsall，48 1 月 27 日 亚伯拉罕莫斯学校，Cheetham Hill 24 1 月 28 日 莫斯赛德发电站 24 1 月 29 日 朗赛特巴基斯坦社区中心 58 2 月 4 日 莫斯赛德发电站 96 2 月 5 日 朗赛特巴基斯坦社区中心 54 2 月 8 日 曼彻斯特通讯 36 2 月 10 日 沙勿略学院，Rusholme 90 2 月 11 日 莫斯赛德发电站 86 2 月 12 日 朗赛特巴基斯坦社区中心 46 2 月 12 日 曼彻斯特大学 24 2 月 14 日 克莱顿 Sure Start 中心 20 2 月 18 日 莫斯赛德发电站 36 2 月 19 日 朗赛特巴基斯坦社区中心 38 2 月 24 日 曼彻斯特大学 24 2 月 25 日 Moss Side 发电站 36 2 月 26 日 朗赛特巴基斯坦社区中心 38 3 月 2 日 戈顿绿洲中心 41 3 月 3 日 戈顿绿洲中心 26 3 月 3 日 曼彻斯特大学 26 3 月 4 日 洛雷托学院 120 3 月 4 日 Moss Side 发电站 54 3 月 8 日 拉肖姆泽维尔学院 114 3 月 9 日 欢迎中心 Cheetham Hill 3 3 月 10 日 曼彻斯特大学 12 3 月 11 日 Moss Side 发电站 60
全球生物多样性框架中的生态系统
生态系统官能团组成了一组相关的生态系统，这些生态系统具有共同的生态驱动因素，特征和特征的特征。例如，海草草地在海洋领域，陆地领域的热带/亚热带低地雨林，或淡水领域中的自流泉和绿洲。在实践中，这意味着具有既定生态系统分类的国家应与类型学交叉将其生态系统分类交叉。对于来自多个来源分类的国家，类型学可以帮助综合这些数据。对于没有当前生态系统分类的国家，全球生态系统类型学可以作为开发自己的民族分类的起点。
提高农作物产量的可持续管理方法......
10:50-11:10 在摩洛哥半干旱气候条件下使用免耕和直接播种种植谷物（教授 Kamal Abrekani，穆罕默德总理大学，摩洛哥）11:10-11:30 可持续地增强加夫萨绿洲 GIAHS 遗址作物的适应能力（教授 Hatem Zitouni，ASM-NGO，突尼斯）11:30-11:50 NPK IndeX：一种利用卫星图像优化小麦生产中 NPK 施肥的人工智能驱动数字工具。（教授 Faissal Sehbaoui，DAUMTECH 首席执行官，摩洛哥）
中央公园管理和维护计划
大中央公园占地 30 公顷（中央公园占地 14.87 公顷），是城市中的一片绿洲。作为切姆斯福德的主要城市中心公园，它为市中心提供了主要的绿肺，位于坎河旁，具有重要的战略休闲价值，并提供许多步行和自行车路线。大部分土地仍为公园，一百多年来几乎没有变化。该公园是切姆斯福德最古老的公共公园之一。
ACC-RSA 理事会 - 陆军承包司令部
CCAM-MLP-Sonya Anderson，部门主管（导弹后勤部门） 支持计划：AMCOM 服务导弹和空间 • 导弹备件采购（竞争性采购和唯一来源采购） • 陆军导弹系统服务 • 卡塔尔仓库技术援助 (TA) 和新设备培训 (NET) • 阿拉伯联合酋长国爱国者现代化计划 (UAE) • 毒刺训练器仓库级维护设施维修和返还 • 支持复仇者武器系统的第三代前视红外接收器 (FLIR) • AMCOM 车队管理（竞争性）供应链和仓储 • 航空维护支持服务 • 尤斯蒂斯堡第 128 航空旅，维护培训 • 快速专业和工程支持服务 (EXPRESS) • 综合服务一次收购 (OASIS)
使用替代辐射转移模型增强3D行星大气模拟
a b s t r a c t这项工作引入了一种方法，可以通过将机器学习的替代模型整合到OASIS全球循环模型（GCM）中来增强3D大气模拟的计算效率。传统的GCM基于反复整合物理方程的传统GCM在一系列时间段的大气过程中进行了大气过程，这是时间密集的，导致了模拟的空间和时间分辨率的妥协。这项研究赋予了这一限制，从而在实际时间范围内实现了更高的分辨率模拟。加速3D模拟在多个域中具有显着含义。首先，它促进了将3D模型集成到系外行星推理管道中，从而从以前从JWST和JWST Instruments预期的大量数据中对系外行星进行了良好的表征。其次，3D模型的加速度将使地球和太阳系行星的更高分辨率模拟，从而更详细地了解其大气物理和化学。我们的方法用基于仿真输入和输出的训练的基于神经网络的复发模型代替了绿洲中的辐射传输模块。辐射转移通常是GCM最慢的组件之一，因此为整体模型加速提供了最大的范围。替代模型在金星大气的特定测试案例上进行了训练和测试，以基准在非生物大气的情况下基于这种方法的实用性。这种方法产生了令人鼓舞的结果，与在一个图形处理单元（GPU）上相比，与使用匹配的原始GCM在金星样条件下相比，在一个图形处理单元（GPU）上表明，ABO V E 99.0％的精度和147个速度的因子。