世界顶级高性能计算设施之一 劳伦斯利弗莫尔是顶级高性能计算设施利弗莫尔计算 (LC) 的所在地。LC 拥有超过 3.28 百亿亿次浮点运算的峰值计算能力和众多 TOP500 系统,包括排名第一的 2.79 百亿亿次浮点运算 El Capitan 系统、294+ 千万亿次浮点运算 Tuolumne 系统和 125 千万亿次浮点运算 Sierra 系统。这些旗舰超级计算机支持 GPU,能够以前所未有的分辨率生成 3D 多物理场模拟,满足各种关键任务需求。LLNL 还与 Cerebras Systems 和 SambaNova 等行业合作伙伴合作,将尖端人工智能硬件与顶级高性能计算机相结合,以提高模型的保真度并管理不断增长的数据量,从而提高速度、性能和生产力。LC 平台由我们经 LEED 认证的创新基础设施、电力和冷却设施提供支持;存储基础设施包括三种文件系统和世界上最大的 TFinity 磁带档案库;以及最高质量的客户服务。我们的软件生态系统展示了我们在许多大型开源项目中的领导地位,从带有 Lustre 和 ZFS 的 TOSS 到获得 R&D 100 奖的 Flux、SCR 和 Spack。
奖项和会员资格:IEEE 会士 2003、国际模式识别协会会士 2010、2012 IEEE SMC 协会 Norbert Wiener 奖、AAAS 会士 2013、客座杰出教授 - 2015 - 悉尼科技大学,2017 Theodore 和 Venette Askounes-Ashford 杰出学者奖,2017 IEEE SMC Joseph G. Wohl 奖,2018 AIMBE 会士、IEEE CIS 模糊先锋奖 2021、AAIA 会士、IEEE ICDM 数据挖掘案例研究研讨会最佳论文荣誉提名 2011、USF McNair 计划年度研究教师导师 2006、USF 杰出研究贡献 2004、IEEE SMC 协会杰出贡献奖 1997、2000、2008、NAFIPS 杰出贡献 KS Fu 奖1998 年,工程学院杰出青年研究员 1991 年,IEEE、AAAS 和 ACM 成员。Blue Key 国家荣誉联谊会成员。1997-8 年科学与工程名人录,2004-2006 年世界名人录,2001-2002 年美国杰出科学家
包括深度学习在内的人工智能技术在所有领域都起着重要作用,并且与技术的进步一致。手写数字识别是计算机视觉领域的重要问题,该领域用于诸如光学角色识别和手写数字之类的广泛应用程序中。在当前的研究中,我们描述了一种独特的深度学习技术,该技术使用具有更好归一化算法和调整后的超参数的卷积神经网络(CNN)框架,以提高效率并推广。与传统技术对比,我们的方法集中于通过使用可调节的放弃率和创新的汇总程序来最大程度地拟合过度拟合,从而使手写数字分类的准确性更高。经过大量研究,推荐的方法获得了99.03%的出色分类精度,证明了其识别手写数字中复杂结构的能力。通过对召回,准确性,F1分数以及混淆矩阵评估在内的措施的完整审查,可以增强该方法的有用性,这些措施显示了所有数字类别的改进。。调查结果突出了所使用的创新概念布局和优化方法,这代表了数字识别领域的实质性飞跃。
1. 书写是一种用于跨内容领域写作的技能。2. 缓慢而费力的书写需要更高水平的写作任务所需的脑力资源。3. 教学生字母的形成和建立流畅的书写能力可以减少认知负荷,让他们能够通过书写更加关注内容、细节和表达。4. 学习如何形成字母有助于了解字母本身(字母名称、字母发音),并在大脑中建立熟练阅读所需的网络(James,2017 年)。5. 书写是一项重要的基础技能,影响阅读、写作、语言使用和批判性思维(Saperstein,2012 年)。6. 接受过书写指导的学生往往会写出更长、更好的作文(Limpo 等人,2020 年)。
开发了支付卡行业数据安全标准(PCI DSS),以鼓励和增强持卡人的数据安全,并促进全球采用一致的数据安全指标。它由12个部分的技术和运营要求组成,以及200多个控件,重点介绍了信用卡数据的安全性。PCI DSS由卡品牌授权,并由支付卡行业安全标准委员会管理。它适用于付款卡处理中涉及的所有实体,包括商人,处理器,收购方,发行人和服务提供商。它还适用于所有其他存储,处理或传输帐户数据的实体,包括持卡人数据(CHD)和敏感身份验证数据(SAD)。不遵守PCI DSS可能会导致罚款,声誉丧失以及无法接受主要信用卡。关于此文档
提供多样化、高质量的信息资源和服务,促进里士满大学的学术、研究和创意事业。创建欢迎和鼓舞人心的物理和虚拟空间,促进学习、协作和创造力。提高信息素养,培养批判性思维和合乎道德的信息使用。保护和弘扬里士满大学的知识和文化遗产。充满活力的研究和学习生态系统,赋权和维持一个包容、跨文化和创新的校园社区。
摘要:在迅速发展的人寿保险部门,加速承保(AU)和流体较低的承保已成为变革性的创新,这些创新重新定义了传统上缓慢而侵入性的承保过程。响应消费者对无缝,快速体验的需求不断增长,这些高级模型利用机器学习,预测性分析和非侵入性数据来源,例如电子健康记录(EHRS),财务数据和生活方式指标,以显着速度和精确评估风险,以消除常规医学检查的需求。本文研究了与验证这些系统相关的方法,测试策略以及挑战,强调了数据完整性,模型准确性,公平性,公平性和法规合规性的重要性。通过采用AU模型,保险公司可以提供更快的批准,个性化的承保范围和整体增强的客户体验,同时加速承销(AU)使获得人寿保险的机会使其更具包容性和易于使用。强大的,数据驱动的测试框架的战略实施可确保透明度和可靠性,使保险公司能够优化风险评估,简化运营并在不断发展的数字保险环境中保持竞争力。关键字:加速承保(AU),无效的承保,风险评估,自动决策,监管标准,基于方案的测试,偏见缓解
COWRIE(Cypraeidae)由于其美丽和相对可用性而在壳收藏家中很受欢迎。某些种类的牛里物种在壳体市场中具有很高的收集价值,但是这导致种类的数量增加和分类名称的不必要的扩散,几乎没有有关其形态的信息。因此,进行了这项研究是为了描述菲律宾辛丹甘湾获得的蛋黄壳之间的形态变化。壳形态属性(例如外壳形状,颜色,带,带模式),形态计量特征(例如外壳长度,宽度,身高,牙齿数量等。)和形状的表征是使用基于距离(Coriandis)的轮廓和里程碑的几何形态分析(GM)和相关分析产生的相对经过的分数。检查并分析了113种样本的16(16)个形态学和十(10)个单位特征。主要观察到颜色,带状图案,横向边缘,横向线,横向线,尖刺,牙齿,尺寸和形状的变化。相对经线分析显示,塞普雷氏菌种之间的壳形变化显着。相关分析显示塞浦路德家族物种之间的形态,大小和形状差异。相关分析中揭示的,观察到的大小变化与形状显着相关。观察到的差异可能是由于许多因素,包括遗传,生物和非生物因素。生物对独特环境的反应中的发展过程和生理学。因此,几何形态计量学和Coriandis帮助我们了解了塞浦路德家族的多样性的性质。需要进一步研究环境异质性,种群分布中的物种位置以及观察到的表型多样性的遗传基础。这种重点会导致有关Cypraeidae家族物种的系统研究中的其他信息。
● AcademyHealth ● American Federation for Medical Research ● American Medical Student Association (AMSA) ● American Medical Student Research Symposium (AMSRS) ● American Society of Tropical Medicine and Hygiene 72nd Annual Meeting ● Asian Pacific American Medical Student Association ● Association of American Medical Colleges (AAMC) ● European Medical Students' Association (EMSA) Conferences ● Institute for Healthcare Improvement ● International Congress of医学生(ICMS)●国际医疗和医学生会会议(ICHAMS)●北美初级保健研究小组(NAPCRG)●研究!美国国家健康研究论坛
摘要由于气候变化的效果不断升级,可用的水资源处于风险状态。气候变化估计和预测。降水量和强度的变化对环境体系如何应对人类受影响的气候变化有重大影响,尤其是在阿曼的苏丹国中,这有很长的历史。为了预见2022 - 2050年的降水量,本研究使用社区气候系统模型版本4(CCSM4)与2006 - 2022年阿曼的历史记录记录的降水模式相比,预测未来的气候变化。本研究的目的是确定是否可以使用气候变化情景来预测降水量。这项研究阐明了未来的降水模式,就气候变化对局部降水量的影响而言。此外,这些发现将支持该国的决策者在管理和减轻该国当前的水资源以减少气候变化的影响方面的决策。