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NRL 主要设施。 - DTIC
. 可以容纳，邀请潜在用户联系与设施相关的个人以获取更多信息。 这是第一个完全以电子形式创建的 NRL 出版物。 文本被扫描并保存在 MS Word 中，然后导入到 Macintosh 上的 PageMaker 5.0 中。 设施的原始 :opy 底片被扫描、数字化并放在 Kodak Photo CD 上。 从 Photo CD 打开数字图像，从 RGB 转换为灰度，进行电子增强，并在 Adobe Photoshop 中保存为 300 dpi 灰度图像。 然后将它们放入包含文本的 PageMaker 布局中。 带有链接灰度图像的整个数字文件以负片形式在 Linotronic 330 照排机上生成，并发送到商业机构进行胶印。
深度学习计算机视觉和对Helisa Dham场景的认可。华为的“诺亚方舟”实验室。英国。 I 中的课程
深度学习是一种自动学习方法，它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法，为之，数据（经验）广泛可用，但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中，我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务（对象检测，实例分割，对象之间的关系预测）和数据模式（图像，视频，3D）创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>
基于机器学习的替代模型近似于最佳建筑改造解决方案
大肠疾病属由几种物种和神秘的进化枝组成，包括e。大肠杆菌，表现为脊椎动物的肠道共生，也是腹泻和肠外疾病的机会性病原体。为了表征该属内肠外毒力的遗传确定者，我们对代表Escherichia Genus Genus Genologenogencementic多样性的370个共生，致病性和环境菌株进行了一项无偏的基因组研究（GWAS）研究（GWAS）。albertii（n = 7），e。fergusonii（n = 5），大肠杆菌（n = 32）和e。大肠杆菌（n = 326），在败血症的小鼠模型中进行了测试。我们发现，编码Yersiniabactin siderophore的A高致病岛（HPI）的存在与小鼠的死亡高度相关，与其他相关遗传因素相关，也超过了与铁的摄取相关的其他相关遗传因素，例如Aerobactin和Sitabcd operons。我们通过删除e中HPI的关键基因来确认体内关联。大肠杆菌菌株在两个系统发育背景下。然后，我们在E的一部分中搜索了毒力，铁捕获系统和体外生长之间的相关性。大肠杆菌菌株（n = 186）先前在生长条件下表型，包括抗生素以及其他化学和物理胁迫。我们发现，在存在大量抗生素的情况下，毒力和铁捕获系统与生长呈正相关，这可能是由于毒力和耐药性的共选择。我们还发现在存在特定抗生素的情况下毒力，铁摄取系统与生长之间的负相关性（i。e。头孢霉素和毒素），这暗示了与内在毒力相关的潜在“侧支敏感性”。这项研究表明铁捕获系统在大肠疾病的肠外毒力中的主要作用。
USNS Wally Schirra Completes Major Maintenance at South Korean Shipyard ,Navy Accepts Delivery of Ship to Shore Connector, LCAC 112,Sound-Absorbing Chamber Allows Navy to Test Torpedoes Indoors ,America ARG Completes Westpac Patrol,Navy Intends to Ramp Up Shipbuilding Through Collaborative Efforts,Mass Timber, 3D Printing May be Future of Military Construction for Army, Navy,Curtiss-Wright海军空中数据采集系统授予了5000万美元的IDIQ合同，海军空军训练局长授予了卓越培训的功能性单位表彰，俄勒冈州俄勒冈州USS完成了Homeport转移到Norfolk，佛罗里达州沿海Waters Waters Waters Waters Waters Waters Waters Waters Waters Waters
ROH在大韩民国进行了Wally Schirra的船，其中包括干船坞，以及300多个工作项目，这些工作涉及船体腐蚀和完整的舵替换。“ Hanwha解决了对船体，螺旋桨，舵和方向舵柱/转向装备的广泛恶化和损害，” CMDR说。帕特里克·J·摩尔（Patrick J.“值得注意的是，Hanwha工程师对受损的方向舵进行了反向设计，在没有蓝图时完全替换了单元。这节省了巨大的时间和资源，以使沃利·席拉（Wally Schirra）回到海上，这证明了他们的弹性供应链，高级自动化和熟练的劳动力。” Wally Schirra是美国海军战斗物流部队（CLF）的众多船只之一CLF是海上海军船只的供应线。这些船几乎提供了海军船只所需的一切，包括燃料，食物，舰队军械，干货物，备件，邮件，邮件和其他用品。“我们感谢有机会在大韩民国完成这种维护，这将确保沃利·史列拉（Wally Schirra）
Rajiv Gandhi知识技术 - RGUKT -HUB
技能集：C ++，Python，计算机视觉，数据结构，深度学习，算法，LLM，RAG，Deepstream，Deepstream，Tensorrt实习期限：6个月的绩效：绩效永久性效果Stipend咨询索引：20,000个月份：20,000
生物学专业的清单
1。在生物学专业的专业中，没有个体课程可以计入多个要求。2。Biol 18a，B仅限于生物学专业。如果您在服用非硕士生物学实验室系列（生物学12b和12a）之后，您将在另一个专业开始并切换到生物学专业，您将需要再添加一个4学分生物学实验室课程（例如Biol 18B，152或159），以完成专业的核心实验室需求。3。2020年秋季后入学的学生不能将Biol 51a，Econ 83a或Psyc 51a的学生用于大满贯。4。Biol 99的候选人必须在高年级的第一学期之前向部门请愿并提交论文。高级荣誉计划的候选人也必须口头捍卫论文。5。2个学分实验室课程算作一个选修课的一半。4学分实验室总体上数量。
SAEID AMOUZAD MAHDIRAJI优化和模拟建模，用于改进院前中风护理的分析和计划
1。Jevinger，Åse。 迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。 2。 Dahlskog，史蒂夫。 数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。 3。 Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Jevinger，Åse。迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。2。Dahlskog，史蒂夫。数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。3。Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。4。paraschakis，dimitris。算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。5。hajinasab，banafsheh。在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。6。Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。7。Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Bugeja，约瑟夫。智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。8。alkhabbas，fahed。朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。9。paraschakis，dimitris。自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。10。Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Tegen，Agnes。互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。11。Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Alvarez，Alberto。探索混合定位过程中相互作用的动态特性
一项基于人群的队列研究研究了2010年至2022年期间捷克共和国的智障人士的患病率，精神疾病，具有挑战性的行为和精神药物的发病率
2010年至2022年Deb S 1，JarkovskýJ2，MelicharováH2，Holub D 3，Limbu B 1，T会P 4。1 *Shoumitro Deb教授，MBBS，FRCPSYCH，医学博士，医学博士学位教授，脑科学系，伦敦帝国学院医学院，伦敦帝国学院医学院，伦敦W12 0NN，伦敦杜松州2楼联邦大楼。电话：00442083834161，电子邮件地址：s.deb@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0002-1300-8103 *通讯作者。2 Ji ji红Jarkovský，rndr。博士学位，捷克共和国卫生信息与统计研究所主任，生物统计学和分析研究所，捷克共和国马萨里克大学医学院，捷克共和国Brno，捷克共和国Masaryk University，NetRoufalky 5，625 00。Phone: +420 603954829, e-mail address: jiri.jarkovsky@uzis.cz https://orcid.org/0000-0002-1400-0111 2 Ms Hana Melicharová, Senior Data Analyst, Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic, Netroufalky 5, 625 00, Brno, Czech Republic.电话：+420 603954829，电子邮件地址：hana.melicharova@uzis.cz 3 David Holub博士，博士学位，Charles University Insperfication for Medical Heanticanty，Charles University Faculty，Charles University Inspersical Faculty，Charles University karlovonáměstí40，128 08 Praha Praha 2，Czech Republor。Phone: +420732500403, email address: holub.mail@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-3781-4679 1 Miss Bharati Limbu, BSc, Research Assistant, Department of Brain Sciences, Faculty of Medicine, Imperial College London, 2 nd Floor Commonwealth Building, Du Cane Road, London W12 0NN, UK.电话：+420 777 864 248，电子邮件地址：petr.tresnak@detiuplnku.cz https://detiuplnku.cz/cs/cs/home/电话：00442083834161，电子邮件地址：b.limbu@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-3532-0640 4 Petr t营
评估大脑和肠道认知电生理学的效用，以早期预测主要抑郁症的治疗结果
根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。 口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。大约有161名参与者（幼稚的患者= 99）注册了我们的纵向研究，涵盖了三次访问，我们的目的是调查访问1（基线）和访问2（7-10天内）是否可以预测3（30天后）中的抗抑郁治疗结果。在消耗后，在访问2（患者= 42）中收集了来自89名参与者的脑电图和电视画学数据，在访问中收集61个参与者（患者= 21）。我们在大脑和肠道中使用电生理特征以及临床数据来训练简单的预测模型，并且能够可靠地预测特异性为78％和灵敏度为84％的抑郁药物的无反应。对治疗结果的重要特征进行了排名，完全为临床医生提供了可扩展的全身认知工具，用于指导其药物策略。
基因组果蝇线的多方面和广泛的行为轨迹
详细的跟踪数据对于理解动物行为背后的复杂机制至关重要。在这里，我们提供了一个全面的数据集，其中包含来自105个遗传学菌株的30,000多个果蝇Melanogaster个体的行为电影和轨迹，其中包括果蝇基因参考面板的104种野生型菌株以及一个视力障碍的突变体。在15分钟的会议期间收集了由遗传背景，性别和社会环境分类的这些数据，包括五分钟的重复迫在眉睫的刺激，以引起恐惧反应。此外，我们的实验设计将小组实验与随机组合的菌株对结合，以研究小组成员对行为动力学的协同作用。除了对运动，恐惧反应和社交相互作用的遗传因素进行详细分析之外，该数据集提供了一个独特的机会来检查遗传相同果蝇内的个体行为变异性。通过在不同的遗传和环境环境中捕获各种各样的行为，这些数据是促进我们对遗传，个性和群体相互作用如何影响动物行为的理解的宝贵资源。