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昆士兰州兽医重大疾病调查（人畜共患和紧急动物疾病）研讨会
7.45 注册，提供茶和咖啡 8.00 介绍和日常事务 8.10 欢迎来到昆士兰大学并了解昆士兰大学兽医学的最新情况 兽医学院院长 Nigel Perkins 教授 8.30 欢迎。重大疾病调查；加强一般监测和私人兽医的作用 昆士兰州首席兽医官 Allison Crook 博士 8.50 紧急动物疾病爆发响应 – 紧急动物疾病响应协议（EADRA）和 AUSVETPLAN 9.10 国家动物生物安全计划 9.30 重大人畜共患和紧急动物疾病（EAD）诊断检测 10.00 样品保存、包装和提交 10.30 早茶 11.00 昆士兰州地方性反刍动物疾病作为 EAD 的鉴别诊断（包括 FMD、LSD） 12.00 昆士兰州地方性猪病作为 EAD 的鉴别诊断（包括 ASF） 13.00 午餐 14.00 昆士兰州地方性家禽疾病作为 EAD 的鉴别诊断（包括 ND、HPAI） 14.45 疾病调查组情景练习 15.45 下午茶 16.00 论坛讨论- 昆士兰州兽医的人畜共患疾病 - 炭疽病、猪布鲁氏菌病、Q 热病、亨德拉病毒、狂犬病、WHS、感染控制和 PPE 17.00 关闭
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数据驱动参数化中的数据不平衡，不确定性定量和转移学习：WACCM中重力波动量传输的经验教训
抽象的神经网络（NNS）越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具，但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是（a）与学习稀有（通常是大振幅）样本有关的数据失衡； （b）预测的不确定性定量（UQ）提供精确指标； （c）对其他气候的概括，例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里，我们使用基于整个大气的社区气候模型（WACCM）物理学的重力波（GW）参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲，对流和前驱动的GWS的复杂状态，对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡，从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法（贝叶斯NN，变异自动编码器和辍学器）提供了与测试过程中准确性相对应的集合差，提供标准，用于识别NN何时给出不准确的预测。最后，我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候（4×CO 2）。但是，通过应用转移学习，仅使用约1％的新数据从温暖的气候中重新训练一层，从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程（包括（但不限于）GWS）提供了见解。
通过高斯过程回归中机器学习模型中的不确定性定量：比较研究
[1] Bui-Thanh，Tan等。“由PDE管辖的贝叶斯反问题的极端尺度UQ。”sc'12：高性能计算，网络，存储和分析国际会议论文集。IEEE，2012年。[2] Durrande，Nicolas，David Ginsbourger和Olivier Roustant。“用于高维高斯过程建模的添加剂协方差内核。”Annales de la cociences de Toulouse：Mathématiques。卷。21。编号3。2012。[3] Brown，D。W.等。在造成热处理期间，激光粉末床融合TI-6AL-4V的微观结构的演变。冶金和材料交易A 52（2021）：5165-5181
APT 青年专业人员和学生计划 (...
• Zipping Liu 先生 ，亚太电信组织 (APT) 副秘书长 • Stephanie Glanville 女士 ，澳大利亚基础设施、交通、区域发展、通信和艺术部高级政策官员 • Tony Hayes 先生 ，商业信息系统行业顾问委员会主席 • Paris Li 女士 ，毕马威技术顾问 • Mayus Nath 女士 ，O'Connor Marsden 副总监、经理 • Jessica Morgan 女士 ，昆士兰大学国际发展部全球发展项目协调员 • Allanah Grech 女士 ，澳大利亚计算机协会合作伙伴成功经理
Herston Health Partincium 2024
上午11.20 - 11.30am在患有肾脏疾病的成年人的低能量饮食中旅行：CKD慢的可行性研究的见解研究玛格丽特·康利（Marguerite Conley），高级肾脏和研究营养师，公主亚历山德拉医院和博士学位候选人，库特·库特（QUT screening in epilepsy patient-derived brain organoids Dr Selin Pars , Postdoctoral Researcher, Australian Institute for Bioengineering and Nanotechnology, UQ 11.40am – 11.50am A randomised, dose escalated, double-blind placebo-controlled trial of medicinal cannabis for the palliation of symptoms of advanced cancer Dr Alison Kearney , Clinical Director of Palliative and Supportive Care, RBWH
深度学习的不确定性量化
暗示诊断有80％的可能性是正确的。尽管存在校准这些概率样模型在训练期间或之后输出的方法，但仅此此类校准并不能解决模型的潜在不确定性。这是因为每个输出代表分布的点估计值，而该分布的传播反映了不确定性的水平[2]。结果，即使两个预测具有相同的校准概率，它们仍然可以表现出不同程度的不确定性，如图1。此外，在医学文献中，通常通过从人口数据而不是单个样本中得出的间隔传达不确定性[2]。这些强调了对每个预测的模型不确定性提供见解的必要性，而不是仅仅校准。为此，我们将探索不确定性量化（UQ）方法的关键类别。
在线考试调整
辅助技术 否 否 您需要管理这些要求。如果您需要家中没有的辅助软件和/或技术，您必须在不迟于预定的考试日期前 14 天告知考试部门。辅助技术室的优先使用权将提供给在辅助技术室中指定了软件或辅助技术考试调整的学生。需要单独房间/学习空间的学生可以预订图书馆学习空间 - https://web.library.uq.edu.au/locations-hours/study- space-availability 并通过 UQ 预订空间 预订 https://web.library.uq.edu.au/research-tools- techniques/digital-essentials/uq-systems/booking- rooms 抄写员和/或阅读员 否 否 由于 COVID-19 限制，无法安排抄写员/阅读员。您需要管理这些要求。