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DR。 Lennart WittkuhnDR。 Lennart Wittkuhn
• Skills: Pattern classification, machine learning & data analysis in Python (e.g., scikit-learn, pandas, numpy), computational modeling, advanced statistics & data visualization in R, version-controlled code & data management using Git & DataLad, high-performance comput- ing (HPC), Docker, CI/CD on GitHub & GitLab
Mudr。小儿神经病学大学医院Motol
ZDROJE：1次解码2 Thienemann，Murphy，Leckman等。小儿急性发作神经精神综合症的临床管理：第一部分 - 精神和行为干预措施JCHILDANDADECERCENT PSYCEPHARMACOL 2017.27.27：7，566-573。3 Frankovich，Swedo，Murphy等。 小儿急性发作神经精神综合征的临床管理：第二部分 - 使用免疫调节疗法。 JCHILDADECENCENT PSYCHARMACOL 2017.27：7，574-593。 4小儿急性发作神经精神综合征的临床管理：第三部分 - 感染的治疗和预防。 Cooperstock，Swedo，Pasternack等。 用于锅/熊猫财团。 儿童和青少年心理药理学杂志2017 27：7，594-60。 5 Bejerot，S.，Klang，A。 ＆Hesselmark，E。坎宁安小组：仍然存在担忧。 翻译精神病学2019。 9，224（2019）。 6 Shimasaki C，Frye RE，Trifiletti R等。 在儿科自身免疫性神经精神疾病中评估与链球菌感染（pandas）和小儿急性急性心理综合征（PANS）相关的儿科自身免疫性神经精神疾病：抗神经抗体滴针的变化患者症状的变化。 j Neuromunol。 2020; 339：577138。 doi：10.1016/j.jneuroim.2019.577138。 7 Snider LA，Swedo SE SE儿科强迫症Jama，2000年。 8 Zohar ah儿童和青少年强迫症的痴迷障碍的流行病学。 儿童Adolesc Psychiatr Clin n Am，1999年。 Snider LA，Seligman，Ketchen BR等。 2002 9威廉姆斯，瑞典。 Brains Res 20153 Frankovich，Swedo，Murphy等。小儿急性发作神经精神综合征的临床管理：第二部分 - 使用免疫调节疗法。JCHILDADECENCENT PSYCHARMACOL 2017.27：7，574-593。4小儿急性发作神经精神综合征的临床管理：第三部分 - 感染的治疗和预防。Cooperstock，Swedo，Pasternack等。用于锅/熊猫财团。儿童和青少年心理药理学杂志2017 27：7，594-60。5 Bejerot，S.，Klang，A。＆Hesselmark，E。坎宁安小组：仍然存在担忧。翻译精神病学2019。9，224（2019）。 6 Shimasaki C，Frye RE，Trifiletti R等。 在儿科自身免疫性神经精神疾病中评估与链球菌感染（pandas）和小儿急性急性心理综合征（PANS）相关的儿科自身免疫性神经精神疾病：抗神经抗体滴针的变化患者症状的变化。 j Neuromunol。 2020; 339：577138。 doi：10.1016/j.jneuroim.2019.577138。 7 Snider LA，Swedo SE SE儿科强迫症Jama，2000年。 8 Zohar ah儿童和青少年强迫症的痴迷障碍的流行病学。 儿童Adolesc Psychiatr Clin n Am，1999年。 Snider LA，Seligman，Ketchen BR等。 2002 9威廉姆斯，瑞典。 Brains Res 20159，224（2019）。6 Shimasaki C，Frye RE，Trifiletti R等。 在儿科自身免疫性神经精神疾病中评估与链球菌感染（pandas）和小儿急性急性心理综合征（PANS）相关的儿科自身免疫性神经精神疾病：抗神经抗体滴针的变化患者症状的变化。 j Neuromunol。 2020; 339：577138。 doi：10.1016/j.jneuroim.2019.577138。 7 Snider LA，Swedo SE SE儿科强迫症Jama，2000年。 8 Zohar ah儿童和青少年强迫症的痴迷障碍的流行病学。 儿童Adolesc Psychiatr Clin n Am，1999年。 Snider LA，Seligman，Ketchen BR等。 2002 9威廉姆斯，瑞典。 Brains Res 20156 Shimasaki C，Frye RE，Trifiletti R等。在儿科自身免疫性神经精神疾病中评估与链球菌感染（pandas）和小儿急性急性心理综合征（PANS）相关的儿科自身免疫性神经精神疾病：抗神经抗体滴针的变化患者症状的变化。j Neuromunol。2020; 339：577138。 doi：10.1016/j.jneuroim.2019.577138。7 Snider LA，Swedo SE SE儿科强迫症Jama，2000年。8 Zohar ah儿童和青少年强迫症的痴迷障碍的流行病学。儿童Adolesc Psychiatr Clin n Am，1999年。Snider LA，Seligman，Ketchen BR等。2002 9威廉姆斯，瑞典。Brains Res 20158个小学生的抽动和问题行为：患病率，特征和协会儿科。感染后的自身免疫性疾病：Sydenham的舞者，大熊猫及其他地区。
SWE 简历 2024 - Zach Gillette
编程 Python、C/C++、Java、Javascript、OCaml、CSS、R、SQL、Golang、GIT、脚本 (BASH)、LaTex 软件和库 Django、Tensorflow、Pytorch、Keras、Scikit-learn、Pandas、OpenCV、C++ STL、Azure Synapse 经验领域 机器学习、自动化软件、算法设计、数据分析、金融工程
SpaceX Falcon9使用机器学习登陆预测
该项目工作的目的是使用数据科学和机器学习算法预测SpaceX Falcon 9火箭着陆系统的成功或失败。此项目所需的数据是从SpaceX API收集的。以下工具和技术用于数据预处理和分析：用于数据操作和分析的PANDA和NUMPY，用于探索性数据分析的数据可视化以及用于预测的机器学习算法。该项目涉及以下步骤：从SpaceX API中收集数据，使用Pandas和Numpy进行预处理数据，并使用数据可视化技术，功能工程来提取预测模型的相关功能，构建机器学习模型，以预测Falcon 9 Rocket登陆的成功或使用适当的模型的表现，并使用适当的Metrics进行了预测。该项目使用机器学习算法来预测Falcon 9火箭着陆的成功或故障。该模型对历史数据进行了培训，并对新数据进行了测试以评估其性能。该项目旨在洞悉导致Falcon 9火箭登陆的成功或失败的因素。
巴黎综合理工学院 (Pa
计算机技能高级：语言：Python、RUST、C、C++、LaTeX；机器学习：Pandas、OpenCV；区块链：共识协议以太坊 Casper FFG。中级：语言：COQ、Prolog、OCAML、Haskell、Java、Scala、HTML、JavaScript、MySQL；机器学习：Tensorflow、Keras；区块链：区块链编程、智能合约 Metamask；IT 架构：分布式架构、并发；项目管理方法：敏捷、Scrum。
faisal firdous
o c编程深入。O Master In C++ O Python O Machine Learning O Python Bootcamp For Data Science Numpy Pandas & Seaborn O Practical Computer Vision With OpenCV And Python O Neural Networks In Python: Deep Learning For Beginners O SQL + Tableau + Python O Machine Learning- Regression and Classification O Certificate on Swayam- Academic Writing O Certificate on Swayam- E-assessment
神经行为变化与风湿性...
急性风湿热（ARF）和风湿性心脏病（RHD）是由A组皮肤或喉咙感染触发的自身免疫性疾病。如果未发现ARF/RHD，未提供误诊或抗生素治疗，则患者可能会出现心力衰竭，导致过早死亡。尽管这是一种易于预防的疾病，但ARF/RHD仍然是25岁以下人群，低收入国家和高收入国家的原住民中25岁以下人群中与心脏病相关的死亡的最重要原因。患有神经行为的ARF/RHD患者中，多达30％的患者 - Sydenham的Chorea（SC）。SC的临床过程大多是自我限制的，其特征是非自愿舞蹈运动和神经精神病学特征（例如强迫症，抑郁症和焦虑，精神病，精神病以及注意力缺陷多动障碍）等神经精神病学特征。虽然为什么只有一部分ARF/RHD发育SC患者仍然未知的精确机制，但脑 - 脑屏障受损被认为在其发育中起着核心作用。最敏感的神经行为结果是中风，可能是孤立或全身性血栓栓塞的一部分。感染性心内膜炎和二尖瓣疾病，有或没有主动脉瓣疾病会增加栓塞和缺血性中风风险。ARF/RHD会对神经精神诊断后果产生显着影响生活质量。在没有ARF/RHD的情况下发生的另一种神经行为综合征是“与链球菌感染相关的小儿自身免疫性神经精神疾病”（PANDAS）。熊猫已被归类为小儿急性发作神经精神综合征的子集。但是，建立对大熊猫的诊断一直具有挑战性。在这篇综述中，我们讨论了我们对链球菌神经行为变化的不同表现形式的理解的当前状态。特别关注ARF/RHD相关的SC，我们强调了进一步研究的领域，以了解链球菌后遗症和神经行为异常之间的关联。
ginushmal- UOM CSE职业日 - 莫拉图瓦大学
AI购物助理，将GPT-4，AHP和YOLO V11结合在一起，以根据用户需求和购买方式来查询处理，产品排名，库存检测以及自动购买。我的贡献：作为团队的一部分，我使用OpenAI API与GPT-4开发了搜索机器人，以搜索/排名和基于用户输入的语义推理。（github）技术堆栈：python，pandas，numpy，ahp，yolo v11，openai api，gpt-4o，react，react，next.js，fastapi
数据科学、机器学习和人工智能课程
该项目旨在培训您在人工智能和机器学习领域最有前途的领域，使您能够选择最佳机器学习算法以及计算机视觉、NLP 和深度学习作为人工智能的主要组成部分。使用 NumPy、SciPy 和 Pandas 等 Python 库再次证明 Python 是学习人工智能和机器学习实践经验最合适的语言。将 R 作为编程语言纳入其中将数据科学领域与 AI 和 ML 联系起来。对 Keras 和 Tensor Flow 等 AI 工具和项目的培训使该计划与行业更加相关。
课程描述2024-2025
本课程提供了对机器学习的方法论，理论和实用介绍。Topics covered: - Learning problems: estimation, prediction, classification, regression - Pipeline: Experiment design, data collection and processing - Data analysis: generalisation, model selection, testing and simulation - Principles: loss minimisation, Bayesian inference - Algorithms: stochastic gradient descent - Models: nearest neighbours, neural networks, graphical models - Applications: healthcare, image processing, text prediction/generation - Python:熊猫，numpy，，matplotlib，scikitlearn，statsmodels