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8.OO –9.00注册玛丽·奥吉维·福雅（Mary Ogilvie Foyer）9.00全体玛丽·奥吉维（Mary Ogilvie）讲座剧院主席：伊恩·贝茨（Ian Bates）现代化的药物职业：桥接教育实践的分区格雷厄姆·戴维斯（Grictice Divide）格雷厄姆·戴维斯（Grictice Divide）教授格雷厄姆·戴维斯（Graham Divide）打破专业间学习研讨会3，Pam Denicolo，Angela Alexander（英国）2。将理论带入生活研讨会室5 Susan Blalock，Tina Brock，Betsy Sleath（美国和英国）3。咨询，一致性和传播研讨会室6 Marja Airaksinen，Tana Wuljii（芬兰和英国）4。新手研讨会1：撰写出版论文玛丽·奥吉维（Mary Ogilvie）演讲剧院克里斯汀·邦德（Christine Bond）（英国）1.00午餐玛格（Marquee）对影响马耳他药学和医学生的大学课程的因素的初步调查。Maria Cordina（Malta）EO2。 患者护理：我们的毕业生是否准备好了？ Jeff Hughes（澳大利亚）EO3。 药房职业：一种测量药房学生动机的新方法。 吉尔·杰森（英国）E04。 本科对药学的承诺，作为研究主题和职业。 Keith Wilso N（UK）EO5。 本科药房研究项目在现代Mpharm中扮演什么角色？ 基思·威尔逊（Keith Wilson）（英国）口头训练室5室5主席：玛格丽特·沃森（Margaret Watson）（英国）EO6。 药房学生如何解释药剂师客户通讯中的沉默。 John Lilja（芬兰）EO7。Maria Cordina（Malta）EO2。患者护理：我们的毕业生是否准备好了？Jeff Hughes（澳大利亚）EO3。 药房职业：一种测量药房学生动机的新方法。 吉尔·杰森（英国）E04。 本科对药学的承诺，作为研究主题和职业。 Keith Wilso N（UK）EO5。 本科药房研究项目在现代Mpharm中扮演什么角色？ 基思·威尔逊（Keith Wilson）（英国）口头训练室5室5主席：玛格丽特·沃森（Margaret Watson）（英国）EO6。 药房学生如何解释药剂师客户通讯中的沉默。 John Lilja（芬兰）EO7。Jeff Hughes（澳大利亚）EO3。药房职业：一种测量药房学生动机的新方法。吉尔·杰森（英国）E04。本科对药学的承诺，作为研究主题和职业。Keith Wilso N（UK）EO5。 本科药房研究项目在现代Mpharm中扮演什么角色？ 基思·威尔逊（Keith Wilson）（英国）口头训练室5室5主席：玛格丽特·沃森（Margaret Watson）（英国）EO6。 药房学生如何解释药剂师客户通讯中的沉默。 John Lilja（芬兰）EO7。Keith Wilso N（UK）EO5。本科药房研究项目在现代Mpharm中扮演什么角色？基思·威尔逊（Keith Wilson）（英国）口头训练室5室5主席：玛格丽特·沃森（Margaret Watson）（英国）EO6。药房学生如何解释药剂师客户通讯中的沉默。John Lilja（芬兰）EO7。John Lilja（芬兰）EO7。开发了一种新颖的体验学习方法。Deborah Dodge（英国）EO8。药房学生想了解哪些药物。
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利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计