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大学卫星的仪器-Cubesat
自从十五世纪初的哲学家和思想家一直想知道太空带来的奥秘，例如它们的性质和扩展，使他们对天体力学，应用数学和自然科学的相关领域做出了巨大贡献。随着技术和计算进步提供的科学进步，已经开发了新的空间应用技术，开始了空间探索的时代。由于电信，空间观察卫星的进展以及通过图像进行土地监测，世界航空航天部门开始发展，并激励建立与部门相关的身体。如巴西的例子，引用了目前被提名INPE的Gocnae（国家太空活动委员会组织）（国家空间研究所）[3]的概念[3]。这一事件偏爱大学，以方形山脉的形式进入太空竞赛，卫星的初始测量为10 x 10 x 10 cm，质量为1，33 kg，其特征是该利基市场的卫星测量。因此，立方体在学习和接触不同程度的教育的学生中表现出了重要的重要性，以便在航空航天部门进行研究。[2，7，8]。作为项目开发的开端，文献综述和对项目最初充足性的传感器进行研究。这项工作的目的是卫星大学建设和仪器的步骤，涵盖编程区域，添加剂制造[4，5]，电子，嵌入式系统和天体力学[1，6]。加速度计和陀螺仪分别提供线性加速度和角速度，磁力计和气压计分别提供指导（指南针）和大气压（高度计），而GPS受体则提供位置和速度信息。每个传感器的数据将通过Cubesat MicroController处理，该数据将通过射频发送器传输处理的数据。这些传感器的主要特征是低成本，较小的物理尺寸和低功耗，这是将电池用作主要能源的应用的重要因素。因此，立方体将能够测量通过GY-280传感器获得的温度，压力和高度。另外，由于使用GPS，陀螺仪和加速度计系统，其沿轨迹的位置描述沿轨迹进行，定位和空间方向。然后，GY-521提供的数据和µT单元中的磁场测量值开始了系统的整合，因此您可以尝试进行步骤，以便更好地利用时间，并离散涉及的步骤，从而促进项目每个阶段可能误差。
后疫情时代，混合学习和人工智能：这是
电子邮件：ana.carius@ucp.br 摘要 COVID-19 疫情是巴西教育的一个里程碑，因为为了应对疫情，该国的学校都因保持社交距离而关闭。因此，有必要以一种突然而痛苦的方式将课堂从实体学校转移到网络空间。虽然无法概括疫情后将建立的学校模式，但事实是，在疫情爆发之前的某个时候，实体学校已经因网络文化和网络教育的出现而发生了变化。因此，本研究旨在评估网络教育背景下的混合学习和人工智能概念，将网络空间视为虚拟学校的支持。作为一种研究方法，我们选择了文献综述，包括讨论分析主题的主要作者以及分析主题下的 Twitter 和 YouTube 的社交网络分析 (SNA)。结论是，后疫情时代，实体学校很可能与虚拟学校形成互补，同步、联动，无法区分，网络教育将指导教学实践和学生实践。关键词：混合式学习；网络教育；人工智能;网络学校。摘要：新型冠状病毒肺炎 (COVID-19) 疫情在巴西的教育中起着重要作用，我们要观察学校的节奏，因为学校要与社会保持距离，这是应对疫情的必要条件。准确地说，portanto，um upload da física para o ciberespaço，de forma repentina e traumática。我们已经确定了学校模式的一般性，并建立了流行病的时刻，学校的发展，在流行病爆发之前，我们已经开始修改了公民文化和教育的发展。 Portanto，我们的目的是为了实现混合动力和智能人工的概念，而不是在重新教育的背景下，考虑支持虚拟学校的空间空间。就调查方法而言，我们可以选择对文学进行修订，包括对主题进行分析的原则，以及对 Twitter 和 YouTube 进行主题分析的社会分析 (ARS)。结论是，没有流行病，事实证明，学校教育与虚拟学校相辅相成，数字化进程和联系可能与其他地方不同，以实践教学的方式进行北方教育学生们。 Palavras-chave：Ensino híbrido；教育；人工情报；西贝雷斯科拉。恢复大流行病COVID-19是巴西教育中的一个重要事件，我们观察到国家学校与社会的距离，需要预防大流行病。波尔坦托，有必要突然且彻底地将实体学校转移到网络空间。尽管我们无法概括后疫情时代将会建立什么样的学校模式，但疫情之前的实体学校已经随着网络文化和在线教育的出现而发生了改变，这是事实。因此，本研究旨在评估在线教育背景下的混合教学和人工智能的概念，将网络空间视为虚拟学校的支持。作为一种研究方法，我们选择了文献综述，其中包括讨论分析主题的主要作者以及分析主题下的 Twitter 和 YouTube 的社交网络分析 (SNA)。结论是，在后疫情时代，实体学校很可能与虚拟学校形成补充，在同步和连接的过程中，两者将无法区分，在线教育将指导教学实践。以及学生们的练习。关键词：混合式教学；网络化教育；人工智能;网络学校。
ISBI 2024 最终计划
雅典这座标志性城市历史悠久、文化底蕴深厚、创新意识强，是激发创造力、促进合作和建立持久联系的理想场所。雅典是民主、西方文明、奥运会、戏剧和主要数学原理的发源地，拥有丰富的文化遗产和知识遗产，不断激励和吸引着世界。正如英国诗人约翰·弥尔顿所说，雅典是“希腊之眼，艺术和雄辩之母”。这一遗产可以追溯到历史上，自古以来，希腊一直是科学研究和技术创新的中心。毕达哥拉斯、阿基米德、柏拉图和亚里士多德等思想巨匠共同塑造了西方思想的基础。哲学家、科学家、数学家、医士甚至牧师汇聚一堂，将他们的见解结合起来，形成了一个统一的知识体系。从希波克拉底强调观察、诊断和伦理，到盖伦开创性的解剖学研究，不同领域的知识汇聚为医学和科学的重要发展铺平了道路。我们很高兴能在一个对科学、医学和技术的贡献如此多方面和持久的地方举办今年的研讨会。我们很高兴看到今年提交的四页论文和一页摘要的多样性和跨学科性，创下了历史新高，来自全球 49 个国家。我们编制了一个全面的技术计划，其中包括世界一流的口头和海报会议、主题演讲和全体会议、特别会议、教程、挑战、展览和演示、行业会议和创业演讲，为期四天的会议体验将通过我们的特别社交活动得到丰富。ISBI 2024 将涵盖与医学图像计算相关的所有领域，同时将重点扩展到生物医学成像领域的新兴人工智能 (AI) 前沿。今年的激动人心的计划包括 241 个口头报告和 717 个海报报告，主题涵盖前沿研究、创新工程解决方案和现实世界的临床应用。选定的 ISBI 2024 论文的扩展版本将被邀请提交给顶级期刊的特刊，包括 IEEE 医学成像学报：医学成像基础模型进展特刊；计算与结构生物技术杂志：智能医院 - 临床环境中医学成像 AI 的采用和信任特刊；医学图像分析杂志：组织病理学/生物成像特刊。其他特刊将刊登在计算机视觉与图像理解 (CVIU) 和生物医学成像机器学习 (MELBA) 杂志上。四位世界知名的 AI、生物医学成像和机器学习专家将发表四场发人深省的全体会议演讲。Anant Madabhushi 将以关于医疗保健领域人工智能的演讲开启全体会议，讨论其回顾性和前瞻性验证；Joseph Sifakis 博士将讨论人工智能的现状和未来发展轨迹，强调人工智能引起的风险、评估和监管；Katherine Ferrara 博士将分享她在个性化成像和治疗诊断方面的专业知识；Francis Bach 博士将介绍关于去噪扩散模型的另一种观点。第一天的活动以小组讨论结束，小组讨论深入探讨将人工智能研究转化为临床实践的复杂过程，特别是在生物医学成像领域。我们尊敬的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛的互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议，旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议，旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展