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2022 年 3 月 29 日部门理事会 - DiSTeBA
致部门理事会成员 地点 主题：2022 年 3 月 29 日部门理事会——议程的第一次整合 我们特此通知您，部门理事会议程于 2022 年 3 月 29 日星期二召开，并附有说明。n. 2022 年 3 月 21 日第 53804-II/9 号法令整合如下：4) 教学活动 4.1 DiSTeBA 学习课程 - 教学规定和 SUA-CdS 学年2022/2023 4.2 DiSTeBA 分子生物医学硕士 - 课程覆盖学年2021/2022 4.3 文化遗产系考古遗产专业学校- 学年的课程覆盖范围2021/2022 4.4 法学系课程 - 课程覆盖学年2022/2023 4.5 数学和物理系的学习课程 - 课程覆盖学年2022/2023 4.6 S.S.S.U 系的学习课程- 学年的课程覆盖范围2022/2023 5) 部门管理、合同和协议 - 教学和学生服务 5.4 激活第一级硕士学位“葡萄酒管理”。优质葡萄酒供应链的可持续管理” aa.2022-2023 – 参考教授。 De Bellis 5.5 n 的建立。 1 RTDb SSD M-EDF/02 位置由校长保留选择 - 决议编号。董事会第 47 号47/2022 “2020-2022 年人员需求三年规划——第 24 条第 3 款所述研究人员招聘特别计划。240/2010 号法律 b) 条” - 决定 6) 意见、建议和任命 教学和学生服务 6.1 征求 CNR 协会批准的意见 6.2 任命 DiSTeBA 安置联系人 - 离职指导 9) 部门管理、合同和协议- 研究活动、项目和第三次任务 9.3 关于 UniSalento 和 Legambiente 之间框架协议的意见 – 联系人 prof. Basset 9.4 与 CNR 续签与 URT CNR-IRET – DiSTeBA 相关的协议 – 联系教授。 Basset 11) 意见、建议和提名 研究活动和项目 11.1 关于第二年 RTD B 类研究人员教学和科研活动的意见报告 11.2 关于作为二级教授第一年开展的科研和教学活动的意见报告 11.3 关于激活 RTD/b SSD M-EDF/02 合同 – 批准竞赛表格** ** 会议仅为 RTD/b、RUTI、II 和 I 频段保留
RTU课程“人工智能基础”
代码 DSP332 课程名称 人工智能基础 课程状态 必修/限选课程；自由选择课程 指导老师 Alla Anohina-Naumeca 教职人员 Ēvalds Urtāns 课程数量：课时和学分 1部分，4.5个学分 教学语言 LV, EN, RU 注释 人工智能是计算机科学的一个子领域，涉及设计和开发具有与人类行为智能相关的特性（解决问题、表示知识、推断、学习等的能力）的计算机系统。如今，人工智能方法、技术和应用的发展非常迅速：自动驾驶汽车、聊天机器人、产品推荐系统、新闻机器人、虚拟助手、基于神经网络的医疗诊断、情感智能辅导系统，以及令人印象深刻的工业机器人。人工智能在现代和未来社会中的作用日益增强，这凸显了对受过学术教育的专业人员的需求，他们掌握了人工智能的基础知识，了解其前景，并具有解决人工智能任务的经验，以解决工程师、设计师、金融专业人士、教育工作者和医务人员等面临的各种问题。本学习课程的重点是构建问题的状态空间图并使用无信息和启发式信息搜索算法（搜索）搜索问题解决方案，使用不同的知识表示方案表示有关问题的知识（知识表示）以及发现和概括过去收集的数据模型，以将它们应用于分类、预测、查找数据相似性等任务中的新数据（机器学习）。实施具有完美信息的双人游戏，其中计算机与人对战，是搜索学习课程中要教授的概念的实际应用。与数据集的选择、分析和处理相关的实际工作确保了机器学习知识的加强。该学习课程采用翻转课堂方式：学生独立学习电子学习课程中提供的学习材料，利用课堂时间以两人一组或小组的形式解决实践任务。课堂上提供的实际任务既可以手动解决，也可以使用免费提供的专用计算机工具（例如 Orange、Segrada、Protégé-Frame 等）解决。课程在能力和技能方面的目标和目的
SARS-COV-2-在OMICRON变体激增期间具有突破性感染的增强疫苗受体中的特异性免疫反应
引言Covid-19美国公共卫生紧急状况在美国已经失效，但SARS-COV-2的社区水平仍然很大（1）。由于先前的感染和疫苗接种程度不同，现在人口中的SARS-COV-2免疫力高度异质（2）。此外，连续循环的SARS-COV-2变体（VOC）具有不同的免疫逃避和感染性能。这导致病毒脱落模式的变化比2020年初在祖先菌株感染期间观察到的差异更大（3，4）。了解SARS-COV-2的异质上呼吸道（URT）动力学可以使诸如测试，隔离，隔离和药物疗法等健康干预措施的知情设计。数学模型是理解观察到的病毒扩张和清除模式的机制的重要工具（5-10）。迄今为止，将SARS-COV-2动态模型拟合到病毒载荷轨迹的研究估计了先天和获得的免疫反应的时间和预测的传播参数，包括超级公民事件（11-23）。这些模型促进了关键量的估计值，例如感染周期的预期持续时间和峰值病毒负荷相对于症状发作的时间（21、22、24、25）。他们还提供了一种测试治疗方案的理论手段，并预测症状发作的5天内治疗可能与较高的疗效有关（12、23、24、26、27），这一结果在多次临床试验中已得到验证（28-30）。Hay等。 使用统计Hay等。使用统计这些模型也是第一个表明在早期抗病毒治疗的背景下可能发生病毒反弹的模型（12）。然而，早期建模研究仅考虑了来自少数受感染个体的数据（12、20-27、31-34），并且通常完全是从先前未感染和/或未接种疫苗的人群中汲取的（14）。另一个一致的限制是，大多数可用数据在感染的预症状阶段没有捕获早期时间点。模型结果不容易概括为当前的SARS-COV-2条件。国家篮球协会（NBA）的每日测试计划发生在2020年6月至2022年1月之间的2,875种感染，跨越了Alpha，Delta和早期Omicron VOC Waves，以及疫苗和增强剂的滚动。
SR01366522 1022 人才战略文件 HR V005 可访问文件
雄心勃勃——我们致力于培养和合作伙伴关系和价值，激励我们所有人实现自己的潜力，并永远解决或第二个问题。有责任——我们怀着勇气或为了更大的利益而行动，维护最高的学术和学术界的声誉，尊重和弘扬包容性文化，并致力于整个社会的可持续发展我们所有的活动。开放——我们积极合作，从新人的角度出发，共享并保持透明度，值得信赖，并倾听我们员工的需求。
LTY PMUtiz 应为任何损失承担责任，此类损失应... - DTSC
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对卫星处置和碎片的RFI的广泛响应......
公司背景 Vast 是一家总部位于加利福尼亚州长滩的美国公司，参与 NAS A 的第二次商业太空能力合作 CCSC 2 计划 NAS A 的商业低地球轨道项目我是办公室 c e. 2 大型计划已签署、建造并可私人使用，可居住空间站 Haven - 1，将于 NETA 8 月 2 0 2 5 日之前在 Space XF al con 9 上发射。 The Haven - 1 空间站位于德国西北部gnedf 或三只眼睛的所有生命的操作。在这三年期间，Haven-1 将提供载人飞行服务，并执行抵达和离开空间 X 博士的载人任务。该站还将在舱内承载压力负荷。任务结束时，该站将通过控制入口断开或断开位。在 Haven -1 任务的准备过程中，V a st isde 标志着一艘名为 Haven - Demo 的演示航天器正式发射，该航天器将于 2025 年 1 月随 XF al con 9 NET 一起发射。H aven - De emo 航天器将搭载 Haven -1 上的 V a st 平台的子系统和部件，以增加其飞行寿命，并进一步在 Haven -1 发射前降低技术和操作风险。对于这两项任务，Vast 将申请 NGF 或 FCC 许可证，并通过这些申请履行其碎片太空飞船处置责任。无论是这两项任务，Vast 的航天器都将成为 CRSRA 的 Vast 计划，并需要 CRSRA 许可证。
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA