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重要的ai-details
1。ανάγκηκατάρτισης生成的AI模型旨在学习数据中的模式，结构和关系，然后使用这些知识来产生新颖的输出。生成AI中最受欢迎和最广泛使用的技术之一是使用神经网络，尤其是生成的对抗网络（GAN）和变形金刚。生成的AI在各个领域都有广泛的应用程序，包括：文本生成：它可以生成类似人类的文本，该文本用于聊天机器人，内容创建甚至代码生成，以帮助企业进行软件开发。图像生成：生成的AI可以创建具有艺术，娱乐和视觉效果应用的图像，绘画，甚至是深击。音乐和声音发电：它可以创作音乐，产生声音效果，甚至复制声音，这在娱乐行业和游戏中很有用。数据增强：生成AI可以生成合成数据来补充实际数据集，以帮助培训机器学习模型。建议系统：它可以根据用户的喜好为用户创建个性化的内容建议。异常检测：可以使用生成模型来识别数据中非常有用的数据中的异常值或异常。
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1。ανάγκηκατάρτισης生成的AI模型旨在学习数据中的模式，结构和关系，然后使用这些知识来产生新颖的输出。生成AI中最受欢迎和最广泛使用的技术之一是使用神经网络，尤其是生成的对抗网络（GAN）和变形金刚。生成的AI在各个领域都有广泛的应用程序，包括：文本生成：它可以生成类似人类的文本，该文本用于聊天机器人，内容创建甚至代码生成，以帮助企业进行软件开发。图像生成：生成的AI可以创建具有艺术，娱乐和视觉效果应用的图像，绘画，甚至是深击。音乐和声音发电：它可以创作音乐，产生声音效果，甚至复制声音，这在娱乐行业和游戏中很有用。数据增强：生成AI可以生成合成数据来补充实际数据集，以帮助培训机器学习模型。建议系统：它可以根据用户的喜好为用户创建个性化的内容建议。异常检测：可以使用生成模型来识别数据中非常有用的数据中的异常值或异常。
戴夫·维塔尔（Div），博士学位
•荣誉提及：IMS 20193MT®竞赛，2020•荣誉奖：IMS 20203MT®比赛，2019年•3 Rd冠军：IMS 2019学生设计竞赛，2019年•IMS 2019/ RFIC2019博士学位学生赞助（旅行奖），2019年•2019年•2019年US NUSI USIS IUSNC-usi Ardive Ardival Ardival wrivers•2019年，•2019年，2019年，2019年•2019年，2019年，2019年，2019年，2019年，2019年，2019年，2019年•2019年，2019年，2019年，2019年，2019年，2019年，2019年，2019年，2019年• （URSI-GASS）•NSF IEEE RFIC'20学生会议注册奖，2020年•FIU 2018秋季学生会议奖，2018年•McKnight奖学金旅行和论文赠款（2019年和2020年）•2019年USNC-IRSI usnc-ursi Travel Travel奖学金NRSM在Colorado•2 ND Place Winner and Origannna in and Irnna in and Inderna intranna： Electromagnetics at FIU • Al Hall Memorial Award, Florida Academy of Sciences • 2017-Association of Southeastern Biologists (ASB) Support Award for First generation Undergraduate • 2017-Elizabeth Hayes Travel Award to attend the Florida Academy of Sciences Meeting • 3 rd Place Winner: Mathematics Olympics (2015) • 1 st Place Winner: 2015 State-wide Statistical Analysis Competition (Florida) •第二名获奖者：2015年全州未来的商业教育家（佛罗里达州）•第4位获奖者：2015年在州范围内的宏观经济学（佛罗里达州）•第4名获奖者：2015年国家级别的未来商业教育家（美国）专业会员
让数学变得至关重要
在澳大利亚数学教师协会第二十届两年一次的会议论文集《让数学变得重要》中，有很多来自全国各地以及海外的人士的真知灼见，他们乐于迎接这一挑战——让数学的学习和教学成为一项重要的事业。在这些页面中，你会看到成功的案例，也会看到需要付出更多努力和想象力的迹象。你会读到，这项工作仍在继续，而且随着我们在道路上遇到新的挑战，它不太可能变得更容易。你还会读到，当建立起联系、实现真正的学习时，教师和学习者都会得到回报。编辑们感谢编辑委员会的支持和辛勤工作，使本论文集在短时间内达到如此高的标准。编辑委员会成员包括：Janette Bobis、Michael Cavanagh、Beth Southwell、Steve Thornton 和 Paul White。Merrilyn Goos 为我们提供了很大的帮助，她分享了她在 2003 年会议上的经验；以及 AAMT 办公室的 Ann Belperio。论文送交同行评审的评审小组成员非常多，我们在此向他们所有人表示感谢：
活体组织病理形态学诊断研究
复杂人体伤口愈合的形态学方面尚未得到充分发展，伤口治疗方法不明确，尤其是与糖尿病背景下的伤口过程有关 [1]。伤口愈合根据组织再生的一般规律和标准原则进行。该过程的速度和结果取决于伤口损伤的程度和深度、受影响器官的结构特征、身体的一般状况以及所用的治疗方法。在糖尿病背景下刺激修复和再生过程以及对抗化脓性伤口中的致病微生物群落的问题仍然极为紧迫 [4]。同时，尽管为此目的提出了多种手段和方法，但对糖尿病背景下伤口过程的局部治疗问题仍然研究不足 [5]。