重要提示:• 由于需求量很大,如果您无法参加,请取消注册。这将允许其他人注册。• 要获得继续教育学分,参与者必须参加并参与整个培训期间,包括所有活动。• 要参加虚拟培训,您必须使用台式机或笔记本电脑加入。这是在虚拟教室环境中充分参与和互动的必要条件,包括不受干扰地参加或承担其他责任。• 请使用您用于注册的电子邮件登录,以便您访问聊天窗口和其他互动功能。要获得所有培训的继续教育学分,必须满足以下要求:
教师发展计划 (FDP) 的目标是让教师深入了解医疗保健和医疗技术的最新进展。该计划旨在通过探索先进的创新来促进医疗保健和工程学院之间的跨学科合作,从而鼓励研究并将新兴技术纳入课程。FDP 旨在提高教育工作者在不断变化的医疗保健环境中指导学生的能力,确保他们为未来医疗技术的进步做好准备。该计划将促进对关键主题的全面讨论,包括创新医疗设备、数字健康、医疗保健中的人工智能 (AI) 和个性化医疗。
获得应用严谨的系统思维方法成功实施战略计划举措的知识和技能 您已经制定了一项伟大的战略计划,但现在真正的挑战来了:将想法付诸行动。许多组织发现自己陷入了关键的实施阶段,不确定从哪里或如何开始。我们的战略实施培训旨在帮助您弥合战略与结果之间的差距。加入我们,获得工具、见解和信心,将您的计划转化为切实的成功。理解如何建设组织成功实施战略所需的能力,以及维持所实施战略的利益和目标;获得应用严谨的系统思维方法成功实施战略计划举措的知识和技能;理解战略计划和举措中必须具备的关键要素,以便有效实施;理解如何建设组织成功实施战略所需的能力,以及维持所实施战略的利益和目标;学习如何利用智能启动计划“预先设计成功”
欧洲央行气候和环境风险管理指南(自2020年以来)13监督期望与重要的信贷机构相关(>> 30欧元资产)在最高级别的合并向NCAS建议将期望应用于LSI自2021年以来的全面监督计划:主题评论'(综合自我评估包括包括评估报告,调查结果和潜在监督决定的出版。定期罚款)
寨卡病毒已成为全球重大的健康问题,特别是由于它与严重的神经系统并发症(如小头畸形和吉兰 - 巴雷综合征)的关联。鉴于迫切需要有效的干预策略,本研究旨在开发利用生物信息学方法的靶向疫苗,以鉴定Zika病毒菌株MR766结构蛋白中的B和T细胞表位。通过全面的表位预测算法,根据包括毒性,免疫原性和抗原性(包括毒性,免疫原性和抗原性)确定并选择新的表位。然后将这些表位集成到多个表位疫苗构建体中,并结合了各种接头序列(EAAAK,AAY,GPGPG),以优化免疫原性。随后的分子对接模拟促进了能够有效与靶受体相互作用的疫苗结构的设计。使用Snapgene软件将疫苗构建体克隆到PET-28A(+)载体中,以在大肠杆菌中表达。对表达疫苗的评估在临床前研究中表现出强大的免疫反应。 使用计算工具来分析疫苗针对多种寨卡病毒菌株的疗效。 由此产生的多能量疫苗(MEV)是对抗寨卡病毒感染的有前途的候选人,为全球公共卫生努力带来了针对这种病原体的潜在益处。对表达疫苗的评估在临床前研究中表现出强大的免疫反应。使用计算工具来分析疫苗针对多种寨卡病毒菌株的疗效。由此产生的多能量疫苗(MEV)是对抗寨卡病毒感染的有前途的候选人,为全球公共卫生努力带来了针对这种病原体的潜在益处。
流量匹配(FM)是通过或差分方程(ODE)定义概率路径的一般框架,以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹,以生成具有较少功能评估的高质量样本,通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中,我们引入了一致性流量匹配(一致性-FM),这是一种新型的FM方法,可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流,从而对其速度值施加了构成。此外,我们提出了一种多段培训方法,以增强表现力,从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明,我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率,而比整流流模型快1.7倍,同时达到更好的生成质量。
这篇技术文章探讨了人工智能驱动系统在现代物流运营中优化拖车空间利用率的实施和有效性。通过整合深度强化学习、遗传算法和基于 Transformer 的模型等先进技术,该研究表明,主要物流供应商的运营效率显著提高。全面的文章分析表明,空间利用率大幅提高,装载时间显著减少,订单履行准确性显著提高。该实施还带来了可观的环境效益,包括显著减少碳排放,每年减少大量卡车行程。该系统的复杂架构结合了高精度空间映射、实时物理模拟和先进的约束管理,以确保最佳负载放置,同时保持安全标准。
ACPC与其合作伙伴合作,一直处于促进整个非洲大陆的气候变化知识和意识的努力。在2016年,ACPC召集了培训培训(TOT)活动,“将气候信息和服务(CIS)纳入立法,发展政策和计划中”,该活动是由从整个大陆审理的立法者和青年团体参加的。与这项活动同时,该中心在当时为非洲(WISER)计划的DFID资助的天气和气候信息服务下进行了与UNCC的合作:学习合作伙伴关系,以共同开发“气候信息和服务”的自行车在线学习模块。学习用于接受肯尼亚,比勒陀利亚,乌干达和塞拉利昂的肯尼亚民间社会的气候信息服务培训,喀麦隆的媒体和塞内加尔的农业专家。在线模块已由全球6,000多名学习者完成。
本文档介绍了一个基于AI的基于Web的培训系统,旨在使学习数据结构和算法(DSA)高度互动,视觉和可访问。该平台结合了基本算法的动态可视化,例如二进制搜索,线性搜索,气泡排序,选择排序,合并排序,插入排序,快速排序,shell stort和radix排序,所有这些都在接受用户输入以个性化学习经验的模块中实现。为了增强参与度和支持的掌握,该系统包括每个模块之后的评估,用于实时查询的聊天机器人和进度仪表板。此外,数据结构模块专注于核心数据结构及其应用,提供教程和练习以加强理解。这种结构化和以用户为中心的方法使学习者能够通过全面的仪表板来逐步构建DSA技能,同时跟踪他们的成长和理解。