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nusaun_pdf小册子v9
最适合的是，NUS College（NUSC）是AUS 2024的主持人和组织者。NUSC为为其多样化的全球学生团体提供整体和刺激的跨学科教育而感到自豪，这使他们具备了在跨越界限上有效地导航和有效工作的技能。渴望学习，愿意伸展和兴奋的学生能够有所作为，从NUSC的体验中获得了极大的利益。因此，我很高兴通过AUS，NUSC将有机会将这种独特的教育经验扩展到整个亚洲的一群学生。AUS 2024如果没有我们的合伙大学的坚定支持，他们的合作在塑造一个包容性和多样化的学术和文化交流平台方面发挥了作用。我要感谢我们的合作伙伴与我们合作推进了区域合作和学生发展。
https://eprints.gla.ac.uk/302968/
摘要 — 机器/深度学习和传感技术的融合正在改变医疗保健和医疗实践。然而，医疗保健数据的固有局限性，即稀缺性、质量和异质性，阻碍了主要基于数据和标签之间纯统计拟合的监督学习技术的有效性。在本文中，我们首先确定了普适医疗保健中机器学习所面临的挑战，然后回顾了为解决这三个问题而开发的完全监督学习之外的当前趋势。基于纯完全监督学习所依据的经验风险最小化的固有缺陷，本综述总结了七种关键的学习策略，以提升实际部署的泛化性能。此外，我们指出了该领域正在兴起和有前景的几个方向，即开发数据高效、可扩展和值得信赖的计算模型，并利用多模态和多源传感信息学实现普适医疗保健。
精密调节和压力控制概述
GS 是一系列精密调节器，专为快速释放过压和高流量而设计。它们在入口和出口侧具有相同且相对的调节阀。这使调节器能够对称运行 - 精确调节，进出流量都很高。压力设定几乎不受上游压力变化的影响（见下图），即使主压力波动很大，也能保证准确性。调节器正常运行需要少量空气逸出 - 这不能被视为缺陷。可以使用主体中的通孔或支架配件固定调节器。主体有一个 1/8” 压力表接头。GS 调节器适用于需要保持压力精度高且在释放压力峰值时具有一定灵敏度的应用，例如为低摩擦气缸、卷轴张紧器和卷线器供电。有两种尺寸的压缩空气接头可供选择：1/8” 和 1/4”。有三种不同的设置范围可供选择：0 至 2 bar、0 至 4 bar 和 0 至 8 bar。
国家造船策略刷新Web可访问
在去年发表的《综合评论》中，我于2030年提出了对英国的愿景：一个更强大，更安全，更繁荣和韧性的联盟。我看到英国造船业正是该愿景的核心。在2030年，我看到英国的企业在整个造船领域都拥有全订单书籍，无论是为皇家海军设计赢得战斗的军舰，用尖端的绿色技术重新配备船只，以帮助我们实现净零目标，还是建造零件的零部件和用于世界各地的船只的组件。我看到企业使用了最新的制造技术，他们的客户信任以按时并按预算交付高质量的产品。我看到我们的国民旗舰店主持了一次英国出口合同的最终谈判，并展示了英国造船的实力。和我看到苏格兰，英格兰，北爱尔兰和威尔士的成千上万高技能工人实现了这一切。
大型平衡区和分散的可再生能源投资增强了中国以可再生能源为主的电力系统的电网灵活性
摘要 可再生能源将在中国实现2060年碳中和目标中发挥重要作用；然而，可靠性和灵活性是以可再生能源为主导的电力系统的一个大问题。人们正在讨论提高灵活性的各种策略，以确保这种系统的可靠性，但在中国尚未有详细的定量分析报告。我们结合容量扩展模型SWITCH-China和生产模拟模型PLEXOS的优势，分析了中国以可再生能源为主导的电力系统不同情景下的灵活性选项。我们发现，更大的平衡区域可带来直接的灵活性效益。与省级平衡策略相比，区域平衡可以将可再生能源弃风率降低5-7%。全国平衡可以进一步降低约16%的电力成本。然而，改造燃煤电厂以实现灵活运行只能略微提高系统灵活性。
第 14 章-医学图像分析的数据增强
医学图像分析在临床上引起了广泛关注。借助现代算法，计算机辅助诊断可帮助医生处理病理学以及观察者内和观察者之间的巨大差异。深度学习及其高计算能力将人为设计的特征转换为基于学习的特征提取过程。即使没有该领域的先验知识，模型也可以直接从数据中学习有意义的特征 [1]。因此，构建深度学习算法以学习分层特征表示需要大量数据。使用大数据集实现高精度使卷积神经网络 (CNN) 在医学图像分析任务中广受欢迎，例如肝病变分类 [2]、脑部分析 [3] 和视网膜图像分析 [4]。例如，谷歌提出的方法使用 128 万张视网膜图像来训练其系统以诊断糖尿病视网膜病变 [5]，而深度 CNN 在皮肤病变分类方面也取得了理想的效果 [6]。不幸的是，在实际的医疗应用中，如此大量的带标签数据并不总是可访问的。有两个原因限制了医学图像领域对带标签数据的访问。首先，这是一项耗时而繁琐的任务，需要经验丰富的专家花费很长时间进行注释。其次，由于疾病并不常见，因此在应用中也很难获得所需数量的疾病图像。根据差异的类型，图像特征可分为两类，即相关特征和非相关特征 [7]。在医学图像中，相关特征包含确定器官或病变的最有用信息，而非相关特征则是图像之间变化的特征，例如强度差异。对于大多数医学图像应用而言，很难建立大型数据集，尤其是由于罕见疾病和患者隐私。训练小型数据集不利于模型捕捉广义的相关特征，并且可能由于过拟合问题导致性能下降。为了避免过拟合问题并提高深度学习算法的性能[8]，研究人员尝试利用数据增强技术[9-12]。数据增强是一种通过向模型提供不同来源的数据来消除不相关方差的方法，它已被研究
精密调节和压力控制概述
GS 是一系列精密调节器，专为快速释放过压和高流量而设计。它们在入口和出口侧具有相同且相对的调节阀。这使调节器能够对称运行 - 精确调节，进出流量都很高。压力设定几乎不受上游压力变化的影响（见下图），即使主压力波动很大，也能保证准确性。调节器正常运行需要少量空气逸出 - 这不能被视为缺陷。可以使用主体中的通孔或支架配件固定调节器。主体有一个 1/8” 压力表接头。GS 调节器适用于需要保持压力精度高且在释放压力峰值时具有一定灵敏度的应用，例如为低摩擦气缸、卷轴张紧器和卷线器供电。有两种尺寸的压缩空气接头可供选择：1/8” 和 1/4”。有三种不同的设置范围可供选择：0 至 2 bar、0 至 4 bar 和 0 至 8 bar。
（印度空间研究组织 (ISRO) 的 UNispace 纳米卫星组装与培训）2022
2018 年 6 月，联合国外空事务厅在奥地利维也纳庆祝了第一次联合国探索与和平利用外层空间会议 (UNISPACE+50) 五十周年。值此之际，印度宣布了一项能力建设培训计划，即 UNNATI（联合国太空与航天组织国际合作组织 (I SRO) 的纳米卫星组装与培训），该计划将理论课程与组装、集成和测试 (AIT) 实践培训相结合，旨在造福那些有志于从事太空事业的国家。到目前为止，印度空间研究组织已经成功举办了两期课程，来自 33 个国家的 60 名学员受益匪浅，这些国家包括阿尔及利亚、阿根廷、阿塞拜疆、巴林、孟加拉国、白俄罗斯、不丹、玻利维亚、巴西、文莱达鲁萨兰国、智利、哥伦比亚、埃及、印度尼西亚、哈萨克斯坦、肯尼亚、马来西亚、毛里求斯、墨西哥、摩洛哥、缅甸、尼泊尔、尼日利亚、阿曼、巴拿马、秘鲁、葡萄牙、韩国、斯里兰卡、泰国、突尼斯和越南。
使用深...
我们将数据集分为培训和验证集。通过在k = 4个试验中采用平均验证误差来估计验证误差。我们使用了一个简单但流行的解决方案，称为k -fold cross -validaton（图2），包括将可用的训练数据分为两个分区（训练和验证），实例化k相同的模型，每倍k∈{1，2，。。。，k}，并在培训分区上进行培训，同时评估验证分区。所使用模型的验证分数是k验证分数的平均值。此过程允许调整网络超参数，以便减轻过度拟合[15]。通常，将大约80％的数据用于培训集，为验证集使用20％。请注意，验证分数可能在验证拆分方面有很大的差异。因此，k倍跨瓦利达顿可帮助我们在评估模型的泛化能力时提高可靠性。