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AOSNHNR Asian-Oceanian Society of Neuroradiology and Head & Neck Radiology ASFNR American Society of Functional Neuroradiology ASHNR American Society of Head & Neck Neuroradiology ASIPP American Society of Interventional Pain Physicians ASPNR American Society of Pediatric Neuroradiology ASSR American Society of Spine Radiology CSI Computer Science/Informatics CSNR Canadian Society of神经放射学EBM循证医学ESNR欧洲神经放射学会Silan iberolatinoamericana诊断和治疗神经放射学会SIS脊柱干预学会SNIS SNIS SNIS SNIS神经介入神经性手术学会YPS年轻专业人士
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
跨学科应用人工智能硕士（在线）
MIA 5100 机器学习基础与应用 (3 个单元) 机器学习的能力与局限性；问题表述；监督和非监督学习技术；部署、监控和评估机器学习模型；讲述故事和评估学习结果；商业、法律、艺术、社会科学和教育等应用领域的最新进展。建议先修课程：分析能力。虽然不需要特定的编程背景，但学生应该熟悉计算技术。课程组成部分：讲座课程 CSI 5155、DTO 5100、DTO 5101、ELG 5255、IAI 5100、IAI 5101、MIA 5100、SYS 5185 不能合并为单元。
2024年6月
KRR博士的杰出贡献得到了各种组织的尊重。他获得了印度计算机协会（CSI），印度享有声望的专业协会（Ahemadabad）和2020年（Bhuvaneswar）的“赞助人奖”。认识到他的行政能力，科学家协会，开发人员和学院（ASDF）通过Puducherry CM在2012年获得了“最佳院长”奖。他在2019年与印度服务器，Impact and Lions Club的“ Aacharya Ratna”一起受到了限制。在2022年获得了Bharath教育卓越奖的“ Bhishmacharya”奖。他在2023年获得了AKS教育奖的“全球教师”和2024年Aimer Society的“终身成就奖”。
IA3高级注释样品响应
发现，由于对流层中温室气体浓度的升高，该水平吸收的辐射量正在增加（EPA，2019年）。这种弯曲导致地球表面“被困”的热量增加，导致了一个称为全球变暖的过程（Turrentine，2021年）。分析了普通温室气体的多个吸收光谱后，发现水蒸气实际上比CO 2吸收更多的辐射，但CO 2通常被认为是气候变化背后的原因（CSI，未知）。因此，CO 2包括在问题中。缺乏研究得出的结论是，水蒸气与CO 2之间存在关系，这导致气候变化率提高。因此，它成为研究问题的重点。
情报研究非机密摘录第 66 卷，第 3 期（2022 年 9 月）
编者注：本文旨在回顾中情局 1947 年 9 月成立 75 年以来的历史，该机构的成立受到 1947 年 7 月 26 日《国家安全法》的指导。中情局在该法案中定义的社区职能及其分析组织自那时以来发生了很大变化，但情报分析的核心任务始终如一，尽管多年来发生了变化。本文改编自库恩斯博士 1997 年编辑的解密文件集《评估苏联威胁：冷战初期》的前言（可在 https://cia.gov/resources/csi/books-monographs/assessing-the-soviet-threat/ 上找到）。本文引用的情报文件都可以在那里找到。
跨学科人工智能 (IAI)
IAI 5101 面向科学家和工程师的机器学习基础（3 个单元）机器学习的能力和局限性；问题制定和需求工程；监督和无监督学习技术；设计、部署、监控和评估机器学习模型；评估学习结果；工程、科学和健康等应用领域的最新进展。推荐先决条件：无需特定编程，学生应该在本科阶段学习过编程入门以及线性代数 I 和微积分 II。课程组成部分：讲座课程 CSI 5155、DTO 5100、DTO 5101、ELG 5255、IAI 5100、IAI 5101、MIA 5100、SYS 5185 不能合并为单元。
5G/6G射频网络中MIMO系统的AI增强信道估计和信号处理
在这种情况下，人工智能（AI）的应用已成为克服无线通信中这些挑战的有前途解决方案。支持AI的技术为解决MIMO系统的各个方面提供了有效的选择，为渠道估计，信号处理和资源管理提供了独特的解决方案。本文探讨了使用AI优化MIMO系统性能和准确性的潜力。通过利用机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，研究人员可以设计有效的，自学习的框架，以更新CSI获取和减轻干扰。这项工作的目的是提供该主题的概述，并说明AI如何帮助从5G到6G网络的过渡，同时还强调了先前方法的局限性[7]，[8]，[11]。
可持续发展报告2022
Vinamilk已灵活地转化，以符合国际行业标准的方式适应，优化和标准化其运营链，并应用创新，以在所有细分市场中为产品线增加价值，包括经济，流行和高端类别，以满足市场的各种需求；根据绿色，清洁和透明产品信息的标准，进一步促进了研究，投资，生产和供应模型的转型；不断改善管理系统以满足最先进的实践；大胆地开创了满足行业标准的可持续发展模型的应用；基于乳制品可持续性框架部署实践；通过一组指标来衡量绩效：CSI（*），可持续库存篮（**），参与DSF，VBCSD组织；
北卡罗来纳州合作考古调查
3D 三维 ASD 大西洋沉船数据库 AWOIS 自动沉船和障碍物信息系统 BOEM 海洋能源管理局 CSI 北卡罗来纳大学海岸研究学院 DOI 美国内政部 ECU 东卡罗来纳大学 ESPIS 环境研究项目信息系统 ft 英尺 m 米 NEPA 国家环境政策法案 NOAA 国家海洋和大气管理局 NHPA 国家历史保护法案 NRHP 国家历史名胜名录 OCS 外大陆架 RGB 红色、绿色、蓝色 UAB 水下考古学分会 UNCW 北卡罗来纳大学威尔明顿分校 WEA 风能区