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cysiam宣布与CrowdStrike合作，以增强英国国防供应链的网络弹性
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地中海农业工程学院 (ESIAM) 食品工业工程学院 (ESIA)
预备阶段必修课程（110 学分）代数（4 学分）。分析 1（4 学分）。分析 2（4 学分）。代谢生物化学（2 学分）。结构生物化学（4 学分）。植物生物学 1（4 学分）。植物生物学 2（2 学分）。植物学（植物系统学）（4 学分）。分析化学（4 学分）。溶液化学（4 学分）。普通化学（4 学分）。有机化学（4 学分）。个人发展与组织行为（2 学分）。基础生态学（2 学分）。普通经济学（2 学分）。电与力学（2 学分）。数字环境（4 学分）。普通遗传学（2 学分）。地理（4 学分）。地质学（2 学分）。农业与农业食品概论（2 学分）。农业概论 2（2 学分）阿拉伯语（2 学分）。普通数学（2 学分）。流体力学（2 学分）。普通微生物学（4 学分）。人类营养学（4 学分）。动物生理学（4 学分）。植物生理学（4 学分）。概率与统计（4 学分）。环境科学（2 学分）。表达技术（4 学分）。热力学（2 学分）。传热（2 学分）。日常生活中的 USJ 价值观（2 学分）。动物学（动物世界组织）（4 学分）
暹罗生物科学公司有限公司。
成立于2009年，是CPB Equity Co.，Ltd。和Mahidol University之间的合作伙伴关系，最初的投资约为200亿泰铢，是为了进行双重制药产品研究，并为进行生物制药产品研究，并开发本地制造专业知识以帮助减少泰国对进口药物的依赖。Siam Bioscience是第一个也是唯一一家从事生物制药业务的国内泰国公司。他们目前的制造工厂的建设始于2011年的Nonthaburi Bangyai。于2013年完成，获得了完整的PIC/S GMP，ISO 9001和ISO/IEC 17025的17025认证，用于填充终饰，并于2016年获得填充作业，并开始产生两种生物药物的商业操作，一种用于治疗肾脏衰竭患者的贫血，另一种用于减少患癌症患者感染的癌症患者的风险。随后，在2017年，Siam Bioscience Company与Abinis Co.，Ltd建立的古巴生物技术企业Cimab S.A.建立了70/30合资企业，并许可了其六种生物制药产品，以出售给国内泰国市场，并出口到该地区。这些新产品的启动预计将于2020年，其最新工厂完成后。
对英国国教和卫理公会学校（SIAMS）报告的法定检查
这所学校中的每个人都珍惜，因此，生活发生了变化。成年人和学生在成长和扎根着根深蒂固的视野时对上帝的爱有着深刻的了解。领导者无力地驱动着确保在培养这所包容性学校的成员时，这是他们所有决定的核心。州长是学校生活中不可或缺的一部分。他们非常了解愿景的影响。这是因为他们具有有效的系统来监视，评估和反思学校作为教会学校的发展。这导致了大胆的决定，例如提供免费的学校旅行，以便包括所有学生。学生被培养，感到被重视和独特。有一个深厚的认识，只有最好的对学校社区足够好。这导致学生和成年人蓬勃发展。
利用多时间汉密尔顿 - 雅各比PDES解决某些科学机器学习问题| Siam科学计算杂志|卷。 46，第2号|工业和应用数学学会
摘要。汉密尔顿 - 雅各比（Jacobi）部分微分方程（HJ PDE）与广泛的领域有着深入的联系，包括最佳控制，差异游戏和成像科学。通过考虑时间变量为较高的维数，HJ PDE可以扩展到多时间情况。在本文中，我们在机器学习中引起的特定优化问题与多时间HOPF公式之间建立了一种新颖的理论联系，该公式对应于某些多时间HJ PDES的解决方案。通过这种联系，我们通过表明我们解决这些学习问题时，我们还可以解决多时间HJ PDE，并通过扩展为其相应的最佳控制问题来提高某些机器学习应用程序的训练过程的可解释性。作为对此连接的首次探索，我们发展了正规化线性回归问题与线性二次调节器（LQR）之间的关系。然后，我们利用理论连接来适应标准LQR求解器（即基于Riccati普通微分方程的求解器）来设计机器学习的新培训方法。最后，我们提供了一些数值示例，这些示例证明了我们基于Riccati的方法在持续学习，训练后校准，转移学习和稀疏动态识别的背景下，基于Riccati的方法的多功能性和可能的优势。
对英国国教和卫理公会学校（SIAMS）报告的法定检查
•明确的基督教视野塑造了学校工作的各个方面。这是因为领导者精确地阐明了如何将其原则纳入行动。•课程将好奇心放在其核心。学生很高兴学习和参与经过精心设计的课程，以包括所有这些课程。•积极的关系是学校的核心。文化明确，公平地赋予所有人的尊严。•学生和成年人的健康是学校工作的核心。深刻的团结感意味着所有人都有空间，鼓励和支持蓬勃发展。•伙伴关系增强了学生和成年人的生活。联邦与教区和其他当地学校一起提供了宝贵的合作机会。•宗教教育领域（RE）已建立了有效的课程。与定期反思的机会相关且具有挑战性。因此，学生发展了广泛的技能。
心脏左心室中涡旋结构的拓扑识别| Siam关于成像科学的日记|卷。 16，第3号|工业和应用数学学会
摘要。心脏左心室（LV）内部的涡流血流结构在从心脏到器官的有效血液供应中起着至关重要的作用。最近的医学成像和计算技术进步为超声心动图和心脏MRI中的血流可视化工具带来了。但是，由于流动非常不稳定和动荡，因此仍然很少有工具可以精确捕获涡流结构。由于涡流流量力对心脏病中心脏功能的预后的重要性，因此在医学科学中识别涡流流结构而没有歧义的情况。在本文中，我们提出了一种数学方法来描述带有符号图表达式的二维（2D）流的拓扑特征，称为COT表示。由于心脏收缩并在短时间内反复放松，因此沿该运动边界的瞬时血流模式将作为源/水槽结构出现。这意味着该流量无法满足2D流的前面拓扑分类理论中假定的滑移条件[T. Sakajo和T. Yokoyama，Ima J. Appl。数学。，83（2018），pp。380--411]，[T。 Sakajo和Y. Yokoyama，离散数学。 算法应用，15（2023），2250143]。 因此，我们通过引入一个名为n-划合的SS addle的简化奇异点，建立了一种新的拓扑分类理论和一种适用于具有运动边界条件的血流的算法。380--411]，[T。 Sakajo和Y. Yokoyama，离散数学。算法应用，15（2023），2250143]。因此，我们通过引入一个名为n-划合的SS addle的简化奇异点，建立了一种新的拓扑分类理论和一种适用于具有运动边界条件的血流的算法。将理论应用于可视化工具获得的2D血流模式，我们成功地将涡流结构识别为拓扑涡流结构。这实现了一种新的进化处理，表征了健康的血流模式以及患病心脏中效率低下的模式。
数据科学数学 (MDS22) - SIAM
“学习优化”或 L2O 是一种生成或改进优化算法的方法。由此产生的算法通常能够有效地解决一组目标优化问题。L2O 在信号处理、图像处理和其他逆问题、整数和组合优化以及最优控制的应用方面取得了可喜的进展，并在许多个别类型的问题中取得了显著的成功。本演讲介绍了 L2O 的背景和动机，并简要概述了最近出现的不同类型的 L2O 方法，包括深度神经网络模型、基于传统优化方法的模型以及将它们结合起来的各种方法。我们将讨论如何训练参数并确保正确的收敛结果。