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美国商务部 (DOC)、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 用于快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞争资助通知机会 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求以行业为导向、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
美国商务部 (DOC)、国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞赛资助机会通知 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求行业知情、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
使用计算机视觉技术在照片中的面部检测
摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照明和面部姿势方面的示例图像中实施用于面部检测的计算机视觉技术。开发的系统结合了Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN），以增强针对照明和面部取向变化的弹性。实验结果即使只有两个样本图像也显示出很高的精度。这项研究还开发了处理极端照明条件的预处理技术，并使用Python和OpenCV证明了有效的实施。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照片中进行面部检测的计算机视觉技术的实施，这些示例图像具有不同的照明和面部姿势。系统开发的系统结合了中提琴和卷积神经网络（CNN）算法，以增加对照明和面部取向变化的抗性。实验结果表明，即使仅使用两个示例图像，它也显示出高度的准确性。这项研究还开发了预处理技术，以使用Python和OpenCV来克服极端的照明条件和实施效率。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV 1。简介
在奥斯陆大学 KPM 开始实验
必须更新 Science Linker，在笼卡上的“备注”中输入实验信息，并将笼子的状态从“保留”更改为“实验”。笼卡上的信息必须包括实验的开始日期、实验的简短描述、预期的并发症或表型、特殊饮食或丰富要求（如有必要）、联系人的姓名及其电话号码。不同的动物组（例如对照/非对照）可以在“笼子用途”下标记。打印出笼卡并将其附在绿卡上——绿卡是为实验中使用的动物保留的。3.9 如果实验需要对动物进行严格的跟踪和评分，则这是
两周混合短期培训计划（STTP ...
该计划为参与者提供了学习和获得涉及多模式生成AI的最先进技术的实践经验的机会。该计划使参与者能够在其项目，企业中应用生成AI，并将教授的概念应用于NLP和计算机视觉领域的新应用程序。€1180
奥莱娜·克拉斯诺塞尔斯卡 (Olena Krasnoselska) 的小说《SOLpik》中人工智能对时间和空间的建模：虚构还是未来的现实？奥列克桑德拉·尼科洛娃 1 , 卡捷琳娜
3 乌克兰扎波罗热国立理工大学新闻系。摘要本文通过艺术表现人工智能建模的可能性，研究了 Olena Krasnoselska 的小说《SOLpik》中时间和空间的细节。本文证明，就现代科学技术的进步而言，小说中描绘的人工智能建模时间和空间的方法（借助人工智能进行 3D 打印）似乎在理论上是合理和可预测的。本文作者特别关注分析作家对时间和空间本质的哲学思考，以及人类与人工智能积极互动的后果。值得注意的是，Olena Krasnoselska 呈现的未来形象在 21 世纪的科学技术成就背景下似乎是完全可信的，其中人工智能可能会失控并开始建模时空连续体，创造虚拟现实。这个故事反映了现代科学的思想和对其成就的态度。本文得出结论，上述所有事实都为将乌克兰作家的这部作品认定为“预言小说”提供了依据。此外，它概述了从现代科技进步的成就角度分析“科幻人工智能”时空体的相关研究观点。关键词：人工智能（AI）、人工智能叙事、科幻人工智能、时空体、混合体裁。
森林火灾检测系统的设计...
摘要印度尼西亚的森林和陆地大火的危险是一个严重的威胁，每年都会继续发生。根据美国数据消防局的说法，每年发生700多起森林大火，燃烧了超过700万公顷的土地。这场大火不仅损害了生态系统，还会造成重要的生物多样性损失。许多印度尼西亚特有动植物是受害者，增加了灭绝的风险。使用无人机也可以改变灾难管理。该技术可以与基于分析数据和人工智能的预警系统集成，从而提高了火灾预测的准确性和更加主动的响应。因此，这项技术的应用不仅是一个临时解决方案，而且是维持环境可持续性和社区福利（如无人机和各方之间的合作）的长期战略步骤，这对于有效克服了这一挑战非常必要。本研究的目的是创建一个基于视觉的计算机系统，该系统使用深度学习算法，尤其是您只看一次（Yolo），以快速，准确地检测森林火灾。在缓解森林消防灾难中，早期发现热点是防止大火传播到其他地区并减少对人类和环境的火灾造成的损害的重要步骤。
为期两周的国际住宿培训计划
时间 主题 第 1 天 10:00 am - 11:00 am 开幕式 11:00 am - 11:30 am 茶/咖啡 11:30 am - 01:00 pm 包装技术和包装材料介绍 01:00 pm - 02:00 pm 午餐 2:00 pm- 3:30 pm 包装技术的原理和概念 3:30 pm- 4:00 pm 茶/咖啡 4:00 pm - 5:00 pm 包装中的人工智能和机器学习简介 5:00 pm - 6:00 pm 设计工具在包装设计中的重要性 第 2 天 10:00 am - 11:30 am 纸张 - 原材料、制造工艺和纸张类型 11:30 am - 12:00 am 茶/咖啡 12:00 pm - 01:30 pm 塑料 - 包装中的原材料和塑料类型下午 01:30 - 下午 2:30 午餐 下午 2:30 - 下午 4:00 人工智能在自动化包装生产过程中的应用 下午 4:00 - 下午 4:30 茶/咖啡 下午 4:30 - 下午 6:00 CFB 盒 – 原材料、制造工艺 第三天 上午 10:00 - 上午 11:30 塑料的制造工艺、结构和性能 上午 11:30 - 上午 12:00 茶/咖啡 上午 12:00 - 下午 01:30 包装中的防伪人工智能方法 下午 01:30 - 下午 2:30 午餐 下午 2:30 - 下午 4:00 包装装配和质量控制中的机器人技术 下午 4:00 - 下午 4:30 茶/咖啡 下午 4:30 - 下午 6:00 可持续包装材料和人工智能工具 第四天 工厂参观 第五天 上午 10:00 - 上午 11:30 智能包装技术上午 11:30 - 上午 12:00 茶/咖啡
蒂尔伯里电池存储更新 – 0 Creekside Road、0 Essex Kent Road 和 2825 Essex Kent Road
居民认为 Creekside Road 目前的状况很差。有人担心，包括施工期间在内的交通量增加会使道路状况恶化。对此，申请人提议将进入项目现场的通道从 Creekside Road 北部移至 Essex Kent Road 东部。为此，申请人与两个临街的 Essex Kent Road 的邻近土地所有者协商了额外的长期租约。由于这些租约超过 21 年，根据《规划法》，需要向调整委员会提交同意申请。2024 年 9 月 19 日，调整委员会批准了三份同意申请——两份通道租约和一份项目现场租约。由于隐私问题，这些租约尚未提供给市政当局。但是，由于项目现场和通道的位置，所有土地所有者都将签订场地规划协议。
考试日期1，研究年度2024/2025
口服测试（课程）7/11-2024 30/1-2025 NNEK2000U运动心理学口腔测试书面通行证4-5/11-2024周44 29/1-2025 NPLK19000U BIOTECHNOLOGE in BIOTECHNOLOGE in BIOTECHNOLOGE in BIOTECHNOLOGE TEST TEST（ITX）6/11-2024 29/1-2025 NBIADIAS中的大数据（ITX）6/11-2024 29/1-2025 NIGK18000U生物多样性中的生物多样性在托管ORDS订购样本签名速度7-8/11-2024周44 31/1-2025 LNAK10099U BIODOVITY在Urban Natural Natural Natur 30/1-2025 NBIK10005U SUBISECTION中的生物多样性44 44 44 4. 27/1-2025 NBIK10008U生物信息学项目2书面命令试用样本样本4-5/11-2024周44 27/1-2025 NBIK10009U生物信息信息信息项目口头测试4-5/11-2024周44 27/1-2025 NBIK10010U BIOBIK100100 44 4 4日4 4日44 4日44 4日44 4日40 3日。 27/1-2025 NPLB24004U生物信息学：方法和使用书面测试（ITX）7/11-2024 30/1-2025生物化学1书面样本（ITX）9/11-2024 30/1-2025 NBIA05008U N NBIA05008U生物学序列分析4-7/11-2024 30/1-2555 nbib1-2025 nbib1-2025 nbib nbib nbib nbib nbib nbib nbib nbib 1-255 nbib nbib nbib nbib nbib nbib nbib 1-2525：nb。 （生物体验）口服测试6-7/11-2024 30/1-2025
在“ CrackSafe” Web应用程序开发中应用机器学习模型，以检测贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）大楼1 *大学i
机器学习模型在Web应用程序“ CrackSafe”开发中的应用在贝拉·普拉蒂维（Bella Pratiwi）建筑物墙壁上发现迷恋1 *伊斯兰大学45 Bekasi 1 Bekasi 1电子邮件通信：Bellaprtwii25@gmail.com摘要：本研究旨在分析AI和机器学习技术在CrackSafe Web应用程序中的应用，以检测构建构建构建构建构建的构建。定性方法用于了解房屋壁上裂谷检测中的挑战，需求和潜在解决方案。裂缝和非耐药性数据集图片用于使用Yolov8训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和回忆对模型进行评估。结果表明，即使仍然有改进的空间，模型也可以很好地识别裂纹。此应用程序还成功地检测了垃圾邮件，显示了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝安全开发有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; YOLOV8摘要：本研究旨在开发利用AI和机器学习的CrackSafe Web应用程序，该研究旨在分析在CrackSafe Web应用程序中的AI和机器学习技术的实施，以检测建筑结构中的裂缝。一种定性方法用于了解检测住宅壁裂缝的挑战，需求和潜在解决方案。使用Yolov8的裂纹和非裂缝图像的数据集用于训练检测模型，并使用平均平均精度（MAP），F-1得分，精度和召回进行模型评估。结果表明该模型可以很好地识别裂纹，尽管仍然有改进的余地。该应用程序还成功地检测了Spall，证明了建筑物维护的潜力。部署过程涉及使用烧瓶将AI模型集成到网站中。裂缝保护的发展有望提高建筑物维护的效率和安全性，并降低高运营成本。关键字：人工智能；机器学习；探伤; Yolov8文章信息：提交：2024-04-20 |接受：2024-09-30 |发布：2024-10-03版权所有©2024，作者。