非常荣幸能在剑桥学者出版社出版我的作品。虽然部分内容已在相关期刊上发表,但将本书作为一个整体呈现给读者(尤其是没有遥感背景的读者)具有重要价值,可以展示不同学科处理和应用机载激光雷达数据的完整框架。在此,我要感谢我的博士生导师 Bob Haining 教授和 Bernard Devereux 博士,他们让我了解了机载激光雷达领域,并为我打下了坚实的研究基础。我要衷心感谢我的父母,他们毫无保留地支持我的所有重大决定。我还要向我的妻子和双胞胎儿子表示最深切的感谢,他们是我成为更好的学者和人的终生动力。
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是,在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在:语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作,其中大规模,数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中,我们在此处报告工作,这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语(通用20)和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域,我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。
摘要人工智能(IA)在学习领域中提供的潜力具有牢固的共鸣,这是促进包容性教育的必要性,正如联合国教科文组织(2021a; 2021b)和欧盟(2023)等重要国际机构所强调的那样。在其所有紧迫性中,需要将IA纳入专门针对教师的培训课程中,以便教学实践实际上可以从中受益。本文探讨了AI在SOPA教学史上对残疾学生的专业道路中整合的挑战和机遇,突出了他们的风险和机会,并指出了教学上意识到使用人工助手的重要性。<分为关键字:人工智能,包容性,教师培训。1。“人工智能”一词(IA)是指开发工具来解决传统上需要人类智能的问题的信息技术领域(Russell and Norvig,2010年)。尽管技术的发展尚未导致创建与人类智能(人工通用智能 - AGI-或“强AI”)(Searle,1990),“弱AI”,或使用模仿人类机制和行为在视觉上识别的特定任务中的诸如决定性识别的特定任务的设备的使用,并确定诸如决定的过程,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,则这些设置 - 概念和行为。语言翻译对个人,组织和社会有重大影响(Brau ner等,2023)。AI的基本要素是机器学习(ML),学习AU鞋面:一种统计方法,可以根据可用数据和累积的体验对机器进行培训以解决特定问题(Robilia&Robilia,2020年)。
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中,时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式,在金融,医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4],该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中,我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是,我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型,该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
联合药物疗法是成功治疗多种疾病的关键,在这些疾病中单一疗法效果不够好或出现了耐药性。因此,开发新的药物组合是主要关注点。固定剂量组合也是如此,近年来批准的固定剂量组合有所增加。开发固定剂量组合通常需要进行大规模析因设计研究以验证组合的疗效。随着对药物个性化的更多关注,需要为患者提供几种剂量水平的固定剂量组合。对于析因设计研究,这将导致非常昂贵的临床试验。为了降低开发成本并指导药物开发,必须验证现有工具并开发新工具。然而,用于分析固定剂量组合的此类基于模型的工具还处于起步阶段。
摘要:从表面上看,行为科学和物理学似乎是两个不同的研究领域。然而,对他们解决的问题进行了更仔细的研究表明,它们彼此唯一相关。以量子思维,认知和决策理论为例,这种独特的关系是本章的主题。调查当前的学术期刊论文和学术专着,我们提出了量子力学在人类感知,行为和决策现代研究中的作用的另一种愿景。为此,我们主要旨在回答“如何”问题,故意避免复杂的数学概念,但要开发一种技术简单的计算代码,读者可以修改以设计自己的量子启发的模型。我们还介绍了计算代码的应用并概述几个合理的方案的几个实践示例,其中量子模型基于提议的DO-Yourandself Model套件可以帮助了解个人和社会群体的行为之间的差异。
为了实现气候目标,未来的能源系统必须严重依赖风能和光伏 (PV) 等可变可再生能源 (VRES)。随着 VRES 份额的增加,灵活性以及不同灵活性选项的智能相互作用等主题变得越来越重要。分析灵活性选项和增强未来能源系统设计的一种方法是使用能源系统建模工具。尽管存在各种可公开访问的模型,但并没有明确的评估来评估这些工具中如何体现灵活性。为了弥补这一差距,本文提取了灵活性表示的关键因素,并引入了灵活性和影响因素的新分类。为了评估当前的建模状况,我们向开放能源建模工具的开发人员发送了一份调查问卷,并使用新推出的开放 ESM 灵活性评估工具 (OpFEl) 进行分析,这是一种开源评估算法,用于评估工具中不同灵活性选项的表示。结果显示,各种不同的工具涵盖了灵活性的大多数方面。可以看出,出现了包括部门耦合元素的趋势。然而,当前模型中仍未充分体现储能和网络类型灵活性以及涉及系统运行的方面,应更详细地纳入其中。没有一个模型能够高度涵盖所有类别的灵活性选项,但通过软耦合将不同模型组合起来可以作为整体灵活性评估的基础。这反过来又可以基于 VRES 对能源系统进行详细评估。
2024年5月,欧洲疾病预防与控制中心(ECDC)报告说,从2023年底开始,九个欧盟/参见国家/地区都记录了欧洲传染病监测门户(Epipulse),parvovovirus b19(B19V)的阳性率显着增加。增加的增加是在小儿年龄和孕妇1中检测到的。已于2024年4月,ECDC已向ECDCSOHO输血网络的国家焦点(NFP)提出了有关执行B19V对血液和血液 - 分量捐赠的筛查测试的执行以及捐助者人群B19V感染病例增加的可能观察的信息。<在提供回应的18个国家中,很多人宣布他没有定期进行捐赠的B19V筛查;除了很少有对Lavil形的血液组件进行测试的国家外,不可忽略的成员国数量,但宣布,通过对B19V进行积极测试的信息,通过在制药行业进行的测试对B19V进行了积极测试,这些测试是由制药行业执行的,这些测试是由在某些制造工具中收集的PLASMA收集的Plasma收集的Plasma,该测试是在某些制造公式中收集的。十个国家(芬兰,匈牙利,卢森堡,立陶宛,荷兰,捷克共和国,丹麦,法国,德国,德国和斯洛伐克)的记录,与2024年相比,与2024年初的工业剥离相比,对献血者或等离子体捐赠的B19V反应性提高了B19V。最近,意大利共享了初步数据,该数据表明该部门的血浆单位显着增加,该部门从2023年12月底到2024年的前六个月,在B19V处为正。。