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注明博士学位的注释。学生1 CVG研究...
课程工作 /准备工作：虽然我不需要任何特定的类别，但我希望强大的基本原理（线性代数，概率，统计，几何，几何，微积分，符号逻辑），强大的编程技能，并且优先在基本工程中的背景，例如信号处理，控制系统等。< / div> < / div> < / div> < / div> < / div> < / div>开始研究生院后，我希望在机器学习和计算机视觉中进行严格的研究生课程（在UMBC）以及一些互补的AI知识（通过研究生AI，NLP，KRR，RL等课程）。您不太可能为哲学做出贡献（这就是Ph。博士学位。代表），如果您只参加计算机科学课程 - 实际上，它通常会导致对世界的非常近视的看法。 我鼓励在部门以外上课（例如 遗传学，动物行为，心理学，经济学，数学，文学）。博士学位。代表），如果您只参加计算机科学课程 - 实际上，它通常会导致对世界的非常近视的看法。我鼓励在部门以外上课（例如遗传学，动物行为，心理学，经济学，数学，文学）。
KORUS-AQ 期间的空中观测表明气溶胶......
1 湾区环境研究所 (BAERI)，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德 94035 2 美国国家航空航天局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德 94035 3 特拉维夫大学波特环境与地球科学学院地球物理系，以色列特拉维夫 6997801 4 俄克拉荷马大学气象学院，美国俄克拉荷马州诺曼 73019 5 加州州立大学蒙特利湾海滨应用环境科学系，美国加利福尼亚州 93955 6 延世大学大气科学系，韩国首尔西大门区延世路 50 号 03722 7 马里兰大学巴尔的摩分校 (UMBC) 联合地球系统技术中心 (JCET)，美国马里兰州巴尔的摩 21250 8 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心，美国马里兰州格林贝尔特 20771 9 美国国家航空航天局兰利研究中心，美国弗吉尼亚州汉普顿 23666 10 科学系统与应用公司，美国弗吉尼亚州汉普顿 23666
量子计算：愿景与挑战
a 伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院，英国伦敦，b 牛津电子研究中心 (OeRC)，牛津大学工程科学系，英国牛津，c 意大利坎帕尼亚“路易吉万维泰利”大学数学与物理系，d 美国田纳西州橡树岭国家实验室量子信息科学系，e 德国慕尼黑 Detecon International GmbH，f 德国柏林 DB Cargo，g 天津大学应用数学中心，中国天津，h 英国约克大学计算机科学系和约克量子技术中心，i 美国加利福尼亚州圣克拉拉富士通研究公司，j 美国卡内基梅隆大学信息网络研究所，k 加拿大不列颠哥伦比亚省 Cymax Group Technologies，l 荷兰史基浦机场微软公司，m 美国伊利诺伊州阿贡国家实验室数学与计算研究部，n埃及胡尔加达南谷大学计算机与人工智能系，o 美国巴尔的摩马里兰大学巴尔的摩分校信息系统系（UMBC），p 澳大利亚维多利亚州墨尔本大学退休教授，
现代计算:愿景与挑战
a 伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院，英国伦敦 b 天津大学应用数学中心，中国天津 c Raygun 性能监测，新西兰惠灵顿 d 约克大学计算机科学系和约克量子技术中心，英国约克 e 微软，荷兰史基浦机场 f 维也纳科技大学分布式系统组，奥地利维也纳 g Detecon International GmbH，德国慕尼黑 h 剑桥大学工程系制造研究所，英国剑桥 i 牛津大学工程科学系牛津电子研究中心 (OeRC)，英国牛津 j 西安大略大学计算机科学系，加拿大伦敦 k 卢布尔雅那大学计算机与信息科学学院，斯洛文尼亚卢布尔雅那 l 金泽大学科学与工程研究所，日本 m 纳瓦拉大学 Tecnun 工程学院，西班牙 n 卡塔尔大学工程学院计算机科学与工程系，卡塔尔多哈 o 贝内特大学，印度大诺伊达 p 机器智能研究实验室，美国华盛顿州奥本 q 印度理工学院计算机科学与工程系，印度克勒格布尔 r 马里兰大学巴尔的摩分校 (UMBC) 信息系统系，美国巴尔的摩 s 曼彻斯特大学计算机科学系，英国曼彻斯特牛津路 t 卡迪夫大学计算机科学与信息学学院，英国卡迪夫 u 沙特阿拉伯利雅得国王沙特大学计算机与信息科学学院计算机科学系 v 葡萄牙里斯本卢索纳大学 COPELABS w 新南威尔士大学 (UNSW) 计算机科学与工程学院，澳大利亚悉尼 x 墨尔本大学退休教授，澳大利亚维多利亚州 y 墨尔本大学计算机与信息系统学院云计算与分布式系统 (CLOUDS) 实验室，澳大利亚
现代计算：愿景与挑战
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ACM交易在自主和自适应系统的特殊问题上，有关可持续海洋生态系统的自主和自适应系统的特殊问题
• Jiachen Yang , Tianjin University, yangjiachen@tju.edu.cn • Qinggang Meng , Loughborough University, Q.Meng@lboro.ac.uk • Houbing Herbert Song , University of Maryland, Baltimore County (UMBC), h.song@ieee.org Background: The ocean, covering more than 70% of the Earth's surface, is a vast repository of生物多样性，地质资源和数据。但是，海洋环境的规模和复杂性对勘探和资源管理提出了重大挑战，这加剧了严峻的条件和可及性问题。将人工智能（AI）以及自主和适应系统纳入可持续的海洋生态系统对于释放我们海洋潜力至关重要。自主和自适应系统处于海洋研究的最前沿，为数据驱动的洞察力和海洋环境中的自动操作提供了无与伦比的功能。由于气候变化，过度捕获和污染，迅速改变的海洋景观迅速改变了海洋生态系统的紧迫性。这些自适应系统对于实时监控，预测分析和对海洋资源的可持续开发至关重要。利用这些技术对于推进海洋科学，确保环境管理并推动蓝色经济的增长至关重要。尤其是，自主和自适应系统管理动态环境并应对不断变化的生态条件的能力是实现海洋生态系统可持续性的关键。本期特刊旨在强调创新的贡献，这些贡献强调了AI和自主系统在应对海洋探索，保护和资源管理的多方面挑战方面的重要性。范围：本期特刊专门用于部署旨在确保海洋生态系统可持续性的自主和自适应系统的开创性研究。我们正在寻求高质量的研究，以展示创新的AI方法，算法和实用解决方案，从而有助于维持和增强海洋环境的健康状况。的提交应强调AI与海洋技术的整合，以推动数据收集，处理以及可以为可持续实践提供信息的见解的产生。我们正在寻找论文，以说明技术创新如何导致富有弹性的自主系统，善于执行复杂的任务，例如生态系统健康监测，海洋生物多样性的预测性建模以及对海洋资源的可持续管理。此外，我们对研究的研究感兴趣，这些研究深入研究了采用AI和自主系统来保护和保护我们的海洋的道德和环境考虑。鉴于可持续海洋生态系统管理的跨学科性质，我们欢迎来自海洋科学，计算机科学，机器人技术，环境科学等广泛领域的贡献。
天空辐射计技术和 SKYNET 的概述和问题
1 国家环境研究所卫星观测中心，16-2 Onokawa, Tsukuba 305-8506, Japan 2 Consiglio Nazionale delle Ricerche, Istituto Scienze dell'Atmosfera e del Clima, via Fosso del Cavaliere 100, 00133, Rome, Italy 3 中国气象科学院大气化学重点实验室，中国北京中关村南大街 46 号，邮编 100081 4 巴伦西亚大学地球科学系，Burjassot，巴伦西亚，西班牙 5 千叶大学环境遥感中心，千叶 263-8522，日本 6 首尔国立大学地球与环境科学学院，首尔 08826韩国第七部延世大学大气科学系，首尔 03722，韩国 8 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所大气光学中心，安徽合肥 230031，中国 9 日本国家环境研究所环境测量与分析中心，茨城县筑波市小野川 16-2 305-8506，日本 10 印度地球科学部热带气象研究所，浦那 411 008，印度 11 印度地球科学部气象局环境监测与研究中心，Mausam Bhawan，Lodi Road，新德里 110 003，印度 12 泰国全球变暖学院，Napamitr 基金会，234/88 Asoke-Din Daeng Road，Bang Kapi 区，Huai Khwang 区，曼谷 10310，泰国 13 物理学蒙古科技大学理学院，216046，乌兰巴托，蒙古 14 富山大学理工学院（理学系），3190 Gofuku，富山 930-8555，日本 15 马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）地球系统技术联合中心（JCET），马里兰州巴尔的摩 21228，美国 16 达沃斯物理气象观测站，世界辐射中心，Dorfstrasse 33，7260 达沃斯，瑞士 17 东北大学理学院大气与海洋研究中心，仙台 980-8578，日本 18 气象研究所，气象局，长峰，筑波，茨城 305-0052，日本 19 空间应用和临近预报，气象局， Fitzroy Road，埃克塞特，EX1 3PB，英国 20 东京理科大学理学研究生院，东京 162-8601，日本 21 印度天体物理研究所，第二区 Koramangala，班加罗尔 560 034，印度 22 雷丁大学气象学系，雷丁，RG6 6BB，英国
人工智能/通用人工智能研讨会 - CARTA 第二阶段
Dimitris Metaxas，博士 Dimitris Metaxas 是罗格斯大学计算机科学系的杰出教授。他是 NSF IUCRC CARTA 第二阶段主任和罗格斯大学计算生物医学、成像和建模中心 (CBIM) 主任，自 2010 年以来一直负责 NSF IUCRC。他的研究重点是新型人工智能、机器学习、计算机视觉方法和医学图像分析方法。他一直在使用生成对抗方法和扩散模型、大型基础模型 (LLM、VLM)、人类可解释的人工智能、半监督和无监督学习方法开发用于图像和文本生成的新型人工智能方法，并将它们应用于计算机视觉和生物医学应用中的许多问题。他的研究得到了 NSF、NIH、AFOSR、DARPA、HSARPA 和 ONR 的支持。他是 2024 年动态数据驱动应用系统 (DDDAS) 会议的共同组织者、2026 年 IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别 (CVPR) 的总主席以及 2025 年医学成像信息处理 IPMI 的总主席。他是美国医学和生物工程师学会院士、IEEE 院士和 MICCAI 学会院士。Metaxas 博士于 1986 年以最高荣誉获得希腊雅典技术大学文凭，1988 年获得马里兰大学理学硕士学位，1992 年获得多伦多大学博士学位。1992 年至 2002 年，他担任宾大终身教授，并于早期任职，自 2002 年起加入罗格斯大学并创立 CBIM。他发表过 800 多篇文章，培养了 67 多名博士生，在人工智能、计算机视觉、计算机图形学（1998 年基于其学生 Nick Foster 开发的软件制作的《移动“蚂蚁”中的水场景》）和医学图像分析领域开创了多种方法，并在顶级会议上获得了无数奖项。他拥有 10 项专利。Yelena Yesha 博士在迈阿密大学，Yelena Yesha 博士是弗罗斯特数据科学与计算研究所 (IDSC) 的 Knight 基金会数据科学与人工智能捐赠主席。在 IDSC，Yesha 博士还是机器学习和人工智能项目主任、创新官和国际关系主管。在创新职位上，Yesha 博士协助教师与政府和工业伙伴合作与大学合作，并咨询教师如何将研究想法发展为创新。 Yesha 博士是美国国家科学基金会加速实时分析中心 (CARTA) 的创始主任，该中心是一个由美国国家科学基金会资助的产学研合作研究中心 (I/UCRC)，旨在发展产学研和政府之间的长期合作伙伴关系。CARTA 与罗格斯大学新不伦瑞克分校、北卡罗来纳州立大学、马里兰大学巴尔的摩分校 (UMBC)、特拉维夫大学和迈阿密大学合作。Yesha 博士以作者或编辑的身份出版了 11 本书，并在著名期刊和会议论文集上发表了 200 多篇论文，她已获得总计超过 6500 万美元的外部资助。她目前正在与领先的工业公司和政府机构合作，研究区块链、网络安全和大数据分析领域的新创新技术，并将其应用于电子商务、气候变化和数字医疗。Yesha 博士是 IBM 高级研究中心的研究员。