XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUniv
网络系统和服务部布达佩斯技术与经济学大学
“为了建立有前途的职业或工业成功的基础，您需要三件事：质量，质量和质量！”网络系统和服务部（以前称为电信系）着重于网络和网络系统的关键领域：有线和无线网络的分析和设计，新的网络体系结构和协议，移动通信系统和服务，多媒体网络和媒体分发系统和服务系统和服务，密码和网络安全。补充关键领域的其他优势包括量子计算和通信，声学和工作室技术，信号处理，财务信息系统。我们的名字最近从电信部更改为网络系统和服务部，反映了我们的能力在过去几十年中发生了重大变化。这种变化是由电信系统和互联网的融合驱动的，从而导致了全球综合设备的集成网络，以及信息技术的广泛部署，尤其是网络，从而为基于创新的网络提供了新的网络。网络上电信部的70年经验仍然为我们提供了扎实的基础，我们可以为我们提供教学，研发活动，但该部门的新名称更好地描述了我们目前关注的内容以及我们如何思考未来。此外，该部门的强大工业合作为他们提供了极好的职业机会。我们由7名教授组成的团队，超过60名Sta效应和30多位博士学位学生可以动态地回应来自国民和国际层面和国际水平的官方领域的不断增长和领先的能力要求。我们的课程，实验室练习，个别学生项目和文凭项目为大学生和研究生创造了独特的机会，以获得高水平的知识和实践技能。我们总是在理论工作，应用研发之间寻求平衡。我们愿意与渴望学习并与工业合作伙伴合作的学生合作。如果您正在寻找研究和教育方面的质量和卓越，那么欢迎您进入网络系统和服务部！
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
弗罗茨瓦夫大学计算机科学研究所的大多数职位
该研究所始终被评为研究波兰计算机科学的最佳场所之一，并主持了从事算法，组合优化，逻辑和数据库理论的紧凑型群体。我们的学生在ICPC编程竞赛中取得了很高的成绩，其中一些人参与了我们的研究活动。PI及其合作者（也将在该项目上工作）定期发布顶级算法会议（Soda，ICALP Track A）。
在应用科学大学的芬兰大学中执行策略的能力模型
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是，EA框架是复杂的使用工具，它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型（HERM）和商业技术（BT）标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反，关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张，供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型，并确认研究差距以供未来的研究。
像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
Hassan Man博士候选人，多伦多大学Hassan Man博士候选人，多伦多大学
▪研究用于综合多组分析的机器学习方法，并在小儿髓母细胞瘤中应用，主要由Bo Wang博士监督，并由Michael D. Taylor博士和Kieran R Campbell博士共同监督。▪在各种期刊上发表了论文和邻近的工作，包括自然方法，自然生物技术，细胞免疫力和柳叶刀数字健康。▪监督了与计算生物学中机器学习有关的各种项目的3名本科学员。▪完成的机器学习中的研究生级课程（CS 2506），机器学习统计方法（STA2104）和计算生物学的主题：医学人工智能（CSC2431）。▪授予加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）CGS-D博士学位2022-2025（申请人的最高1％）（105,000美元）。▪接受并参加了牛津机器学习（OXML）2021年暑期学校。
SMVD大学的研究项目至2024年12月
52 SMVDU（HEDSSS2021100154）SOBT/ SOECE K. R. JHA博士，Assoc。 教授，sobt; Manoj Kr博士 Gupta，协会。 Socse教授； Manoj Kumar先生，ASSTT。 Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。 Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些52 SMVDU（HEDSSS2021100154）SOBT/ SOECE K. R. JHA博士，Assoc。教授，sobt; Manoj Kr博士Gupta，协会。 Socse教授； Manoj Kumar先生，ASSTT。 Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。 Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些Gupta，协会。Socse教授； Manoj Kumar先生，ASSTT。 Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。 Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些Socse教授； Manoj Kumar先生，ASSTT。Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。 Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些Socse教授； Pooja Sharma博士，ASSTT。Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。 教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。 教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。 教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。 教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。 教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。 教授，一些Socse教授；阿什什·苏里（Ashish Suri）先生，助理。教授，soece; Neeraj Tripathi博士，asstt。教授，soece; Vijay Kumar博士，ASSTT。教授，soece; Sanjay Mohan博士，ASSTT。教授，有些； Mir Irfan ul Haq博士，ASSTT。教授，有些； Ankush Raina博士，ASSTT。教授，一些
UKIS2024 Programme.xlsx草案 - 剑桥大学
The Phonetics of Perceived Voice Similarity: Some Implications for Voice Parades Dr. Kirsty McDougall University of Cambridge Ask authors: 36 Speech Modifications for Improved Listening Experience in ADHD Adults Lucy Valls-Read University of Southampton fill in form to confirm who presenting and check timings 78 Variability of speech timing features across repeated recordings of non-pathological speech samples Judith Dineley Kings College London check they are using UKIS模板（请注意，有些已经指出了）并将其提交更新到模板上，如果不是主题演讲B信息，请先通过“修订”提交提交信息“对话”如何对话产品和技术？Elizabeth Stokoe LSE模板教授 - 有关如何获取海报会议B的信息提醒他们，至少需要一位作者在6月5日之前注册，否则该论文将被撤回 - 包括链接到注册
阅读清单 - 德保罗大学资源
depaul.edu › 文档 › nd_... PDF 时间战争。S. Jeremy Rifkin。我们时代的标志是追求节省时间和休闲时间。Rifkin 分析了我们对待时间的方式是如何弄巧成拙的...