Unisec-Global将创建一个环境,将促进与太空工程及其应用有关的思想,信息和能力的自由交流,尤其是对于包括发展中国家和新兴经济体的年轻人,包括年轻人。
深度学习课程和认证:(i)深度学习。 (ii)UC Berkeley-设计,可视化和理解深NN(审计,2021年); (iii)DeepMind-强化学习系列2021(审计,2021年)。-----熟悉:经典DL体系结构(MLP(FF),CNN,RNN,NLP,Transformers),模型培训与优化(SGD,正规化,超参数调整等),应用程序(RL,Vision,Vision,NLP,GAN,VAE)。无监督的学习与数据分析(PCA,TSNE,MDS等)。-----编程语言:Python(Numpy,Pandas,Pytorch,Matplot- Lib),R,Matlab(也是Java,Java,JavaScript,CSS,CSS,HTLM,MySQL)。-----科学交流(即手稿,海报和谈话)(精通所有办公室软件和Adobe Illustrator);流利的英语和法语。
肿瘤学中的精确药物旨在根据患者肿瘤的独特遗传和分子特征来个性化治疗,以提高治疗效率或最小化副作用。随着技术进步产生越来越精确的肿瘤微环境数据,该数据的复杂性也会增加。尤其是空间数据 - 最近且有前途的OMS数据类型 - 为细胞的分辨率提供了分子信息,同时将细胞在组织内的空间环境保留。为了充分利用这种财富和这种复杂性,深度学习是一种能够超过传统方法的局限性的方法。本手稿详细介绍了旨在改善单细胞和空间数据复杂系统的新深度学习和计算方法的开发。描述了三个工具:(i)SCYAN,用于细胞仪中细胞类型的注释,(ii)SOPA,一种一般的空间数据预处理管道,以及(iii)Novae,是空间数据的基础模型。这些方法适用于几个精确的医学项目,加深了我们对癌症生物学的理解,并促进了新生物标志物的发现以及确定潜在的精密医学股份目标。
●专注于再入。所有在监狱中都应该专注于帮助人们获得修正和成功重新进入社会所需的技能和待遇。居民必须制定详细的康复计划,并公平地获得教育,职业和治疗计划。●尽可能将环境归一化。在圣昆汀(San Quentin)的生活经验,包括居民互动,必须与社区尽可能相似,并且必须专注于康复和康复,以促进最终的返回家园。这需要更新到当今标准以下的物理空间。●建立旨在康复的惩教文化。所有监狱工作人员(监护权,医疗保健及以后)必须有机会,培训,激励和专业义务,以支持被监禁的人改变生活并在监禁期间支持他们的康复。
在德国服役后,CSM Fenderson 被分配到第 1 营、第 30 印第安纳团、第 3 步兵师,担任步枪队队长、布雷德利炮手、步枪小队队长和连队主炮手,并被派往埃及支援“明亮之星”行动。CSM Fenderson 随后被分配到纽约市招募营、皇后区连队、纽约皇后区,担任招募员和驻地指挥官。不久之后,CSM Fenderson 返回第 1 营、第 30 印第安纳团,担任营主炮手、排长,并被派往伊拉克支援“伊拉克自由行动 I”和“OIF III”。在 OIF III 重新部署后,他被分配到第 1 营、第 15 步兵团、第 3 步兵师,担任排长,部署回伊拉克支持 OIF V,还担任第 3 HBCT 主炮手。在重新部署后,他被重新分配到第 2 营、第 69 装甲团、第 3 步兵师。在被分配期间,他担任 Bravo 公司和 HHC 的一等军士,再次部署到伊拉克支持 OIF VII。在重新部署后,CSM Fenderson 被分配到 FORSCOM 总部担任助理监察长,并被部署到阿富汗支持持久自由行动。在 USASMA 工作一段时间后,他被分配到 Ops Grp。JMRC 位于德国霍恩费尔斯,担任临时 BN 军士长、第 1 BN、4 IN 团 (OPFOR) 的行动 SGM 和旅行动 SGM OCT (野马)。CSM Fenderson 最近担任佐治亚州斯图尔特堡第 1 营、第 30 步兵团 (轻型)、第 2 步兵旅战斗队、第 3 步兵师的营指挥军士长。
路易斯安那州——(美联社)路易斯安那州已开始建造耗资 1.46 亿美元的路易斯安那州女子惩教所 (LCIW),以取代六年前被洪水摧毁的旧设施。路易斯安那州州长约翰·贝尔·爱德华兹说:“我知道这个新建和改进的设施将提高人们接受教育和职业培训的机会,例如美容、园艺、焊接和计算机编程——这只是其中的几个例子。与 LCIW 被洪水淹没之前相比,这个新设施将为这些重返社会和职业培训项目提供更多的空间。这是个好消息,将帮助我们让更多的女性康复。”位于圣加布里埃尔的新女子监狱可容纳 938 张床位,将是自 1989 年以来在路易斯安那州建造的第一座州立监狱。5.
因参加选举而被判重罪。该诉讼于 2017 年由两名原告提起,他们辩称密西西比州宪法中包含该条款的部分充满了白人至上主义。密西西比州剥夺其居民投票权的比例高于该国任何其他州——235,150 人,占该州投票年龄人口的 10.6%。“长期以来,我们作为一个国家故意剥夺黑人的投票权——密西西比州经常带头,”代表原告参与诉讼的密西西比州司法中心首席执行官 Vangela Wade 说。“这项裁决加倍了这一遗产。获得民主的权利不应取决于那些旨在阻止人们根据肤色投票的过时法律。”原告律师表示,他们将要求美国最高法院审查此案。
aoˆut 2024:«约束下的随机过程»(Bielefeld);火星2024年:法国日本概率互动会议(IHES);果汁。2023:43 e Conf'erence«随机过程及其应用»(Lisbonne); d´ec。2022:会议«Lorentz气体在平滑的Ergodic理论与概率理论的交汇处»(Leiden,Pay-Bas); MAI 2022:会议«随机步行,聚合物和本地化»(Cirm,Marseille); 2021年11月:会议«随机几何时代»(法国Dunkerque); 2020年9月:会议“随机聚合物和网络”(法国Porquerolles); Juin 2019:第2届意大利概率和数学统计会议(Vietri Sul Mare); 2018年9月:统计力学模型中的“缩放限制”(Oberwolfach); Juillet 2018:CIMPA学校«随机结构的几何和缩放»(布宜诺斯艾利斯); Juillet 2018:概率和数学物理学的蒙特利尔夏季研讨会; 2017年9月:研讨会«随机步行,折叠和相关主题»(佛罗伦萨,Italie); Juin 2016:研讨会«柔软的当地时代,聚合物和相关主题»,(Im´era,Marseille); Juillet 2013:36 E Conf'erence«随机过程及其应用»(美国博尔德); Janv。2013:«欧洲裔年轻的欧洲概括者»(埃因霍温(Eindhoven),薪水); Mai 2012:conf'erence«随机聚合物和相关主题»(Singapour)。
精确医学是一种考虑和预防疾病的新兴方法,考虑到基因,环境和生活方式的个体变化。目的是更精确地预测治疗和预防策略,这将适用于一群特定疾病的人。在肿瘤学中,精密医学意味着每个人收集的数据的大幅增加,其特征是多种数据源。例如,除临床分析和病理图像外,接受晚期癌症接受治疗的患者通常还需要完全分子分析。因此,多模型数据整合方法(图像,临床,分子数据)对于允许单个预测模型的定义至关重要。本论文开发了整合和分析复杂且高维数据的计算方法,以创建对癌症进展,亚型分类和患者存活的个性化预测。关键贡献包括用于整合多模型数据的新策略,这些策略改善了基于人工智能的预测的解释性,从而确保它们在临床上相关且对从业者来说是可以理解的。通过应对数据复杂性和解释性的双重挑战,这项工作奠定了在临床决策中应用高级分析的基础知识,从而支持肿瘤学中更精确有效的治疗路径。
Yann Gaston-Mathé:Iktos由Quentin Perron,Nicolas Do Huu和我本人于2016年成立,目的是开发一个创新的,用户友好的深度学习技术平台,用于DE NOVO DEVO DEAD DEAGESY。该技术平台是通过利用Quentin和Nicolas开发的专有的al-gorithm来构建的,Quentin和Nicolas最初希望将深度学习生成模型应用于以前在图像识别和自然语言处理等领域中使用的化学。我们的目标是使每个人都可以访问我们的技术,并成为第一家发布用户友好且高性能的从头设计软件进行多参数优化的公司,无论其在深度学习和计算机编程方面的专业水平如何,都可以使用任何药用或计算机化的化学家使用。