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丹尼尔·拉基塔（Daniel Rakita）
CPSC 487/587 3D空间建模和计算。耶鲁大学。（课程我设计）计算机科学和相关领域的几个领域必须建模并计算对象如何随着时间的推移位于三维空间中，例如机器人技术，计算机视觉，计算机图形，计算机物理学，计算生物学，航空工程等。本课程将教学学生如何在对象之间的空间配置和空间关系随时间进行计算。所涵盖的主题将包括代表空间配置和转换的各种方法（例如变换矩阵，欧拉角，单位四季度，双重四基础等等。），空间变换的层次链，空间表示的衍生物相对于时间，计算空间对象之间的相交和渗透深度，在空间表示（例如使用花朵）上插值，信号处理，超过空间变换，优化空间代表，超过空间表示。
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风量叶：通过与风的轴承对齐来指示风的方向。风速计：使用旋转杯来测量风速。旋转速度表示风速。雨量尺寸和收集器：收集雨水并将其引导到倾倒桶机制中进行测量。小费桶：测量降雨量。水桶的每个尖端对应于一定数量的降雨。温度和相对湿度传感器：测量环境空气温度和空气中水蒸气的相对量。数据控制台：显示温度，湿度，风速，风向和降雨量的实时天气数据。它存储数据，可以用警报设置。太阳辐射和紫外线传感器：太阳辐射和紫外线辐射的强度。集成传感器套件 - 数据发射器：将数据无线发送到控制台。辐射屏蔽：保护温度和相对湿度传感器免受直射阳光的影响，以确保准确的测量。允许空气在传感器周围自由循环。
用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
Earthlab Impact报告 - 华盛顿大学
Earthlab的头七年在校园和世界上是动态的：总的来说，我们经历了全球大流行，多种社会正义运动的兴起，围绕气候变化的公众讨论增加了公众讨论，低碳技术的进步，对气候的主要州和联邦立法行动以及UW的重大流程变化。鉴于这些经历，我们认为这是我们反思自己的工作的合适时间。在所有这些动荡中，我们目睹了我们试图在社区各个角落进行可持续变化的类型的兴趣。我们在过去的七年中，从一个松散的关联中心的集合发展为模糊研究和行动之间的网络。
通过机器学习来优化激光 - 血压加速器
n eupraxia的高级加速器高质量束激光注射器（LPI）[1] IJCLAB [2]：10 Hz 200Mev LPI测试设施的准备技术设计阶段和未来的高梯度加速器R＆D R＆D
机器学习 - Genai培训
本课程向学生介绍了机器学习的基本原理（ML），专注于使用Python图书馆的核心算法，应用程序和动手实践。在课程结束时，学生将对ML算法有牢固的了解以及将其应用于现实世界问题的能力。
JD的副本 - 运输高级分析师2024.Docx
●与技术合作伙伴紧密合作以进行温室气体会计；方案规划；并使用国际能源机构和其他合适的运输建模进行详细详细的1.5°C途径分析。●有助于确保排放途径的基本假设，碳预算和方法论基础完全统一。●准备报告和演示文稿总结运输数据和分析结果。●协助技术合作伙伴和SBTI运输领导者在专业咨询小组（EAG）会议之后选拔运输标准。●协助审查和创建EAG演示文稿。包括数据分析，运输建模方案计划以及EAG会议的“热门话题”信息。●协助对技术委员会的任何反馈和有关标准草案的公众咨询。●协助为已发表标准的内部SBTI利益相关者和外部方面开发培训材料。
加速化石燃料时代的终结：人类和行星健康的必要和机会
在其出色的铅文章中，“由气候变化引起的免疫介导的疾病 - 相关的环境危害：缓解和适应”，Agache等。（1）生动地描绘了人类免疫系统如何因气候变化而失调。他们的及时审查是在COP28结束后不久的吉祥时刻发表的，即联合国第28个联合国（联合国会议），以协商全球对气候变化的反应 - 根据联合国气候变化的行政部长西蒙·斯蒂尔（Simon Stiell）的说法，这标志着“化石燃料时代的终结”。在COP28上，全球领导人致力于2030年，并在2030年和“从化石燃料过渡”中进行三重可再生能源生产。这并不是太早了，鉴于2018年领先的气候科学家 - 通过气候间的面板