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暑期学校«工业的生成人工智能（Genai）
对明天的挑战的认识与生成性AI有关，主要模型（基础模型）和语言学（LLM）的所有主要主题（LLM），深度学习（DL），机器学习（ML），当然，以及对自然语言（NLP）的处理，DL/ML革命和计算机视觉的处理工业的。
暑期学校«工业的生成人工智能（Genai）
旨在为法国和国际学生继续在计算机和工业工程领域学习，暑期学校是一项计划，其参与者陷入了工业5.0和期货工厂的生成AI问题的核心。其目标是允许各行各业的法语和国际学生之间的反思，交流和共享，以与生成AI的新模型以及新的AI工具的开发相关的主题的贡献。今年暑期学校不仅允许您发现生成AI及其工业应用的新方法和技术，而且还可以为您提供由公认专家提供的实际工作。对公司，实验室和象征网站的文化访问将补充该计划。
一个...
对于（1.1）的所有解决方案u（t），其中ω⊂r是可测量的子集。不等式（1.2）衡量schr odinger方程解决方案的解决方案如何在域的子集上汇总。这样的特性与高频波传播现象以及Schr odinger operator的准膜的浓度特性有关。结果对不同的潜在mani-和相应的schr odinger操作员很敏感。估计可观察性估计值（1.2）的另一个动机是证明相关控制系统的确切可控性。有关精确语句，请参见推论1.4。在一般框架中，有三个参数会影响Schr'odinger类型方程的可观察性估计值。这些是基础几何形状（构成方程式的背景流形和相关的schr odinger操作员），控制区域ω以及时间t> 0实现可观察性。当可观察性在任何时间t> 0时都保持时，控制成本，即最佳常数C（T，V，ω）的爆炸率也是研究的对象。在本说明中，我们在可测量的控制区域设置的无界设置上解决了1D schr odinger方程的可观察性问题。据我们所知，这种设置在文献中的研究要少得多。陈述主要结果，我们回想起控制区域的厚度条件。
代表Mauro ...
第2节。ACT遵守请愿书 - 生效日期 - 适用性。（1）该法案于上午12:01在大会最后休会后的90天期间到期的第二天生效；除此之外，如果根据本法令第V条第1条提出了全民公决请愿书，则在此期间内针对本法令或一项，部分或本法的一部分或部分法令提出了公民请愿书，则除非由大四的人在11月2026日和这样的案件中裁定，否则该法案，项目，部分或一部分将不会生效。
有效网络B0和修改的U Net的比较研究
脑肿瘤分割对于准确的诊断，手术计划和治疗监测至关重要。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。 本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。 第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。 第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。 全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。 通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。 这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。
EU - 英国电动汽车和电池的原籍规则
对欧洲议会和理事会修改法规的法规的提议（EC）第261/2004号，（EC）No 1107/2006，（EU）No 1177/2010，（EU）第181/2011和（EU）和（EU）2021/782在乘客权利中的乘客权利 - dive table -diff in Union -Q2 2023]