tencent Robotics X,中国深圳05/2024 - 10/2024 Intelligent Agent Group研究实习生开发了一种使用具有低级控制政策的VLM桥接高级计划的方法。VLM指导的轨迹条件扩散政策已提交给ICRA2025。Avanade&UCL,英国伦敦10/2020 - 05/2021软件工程师开发并带领三人组成的团队创建了一个AI-Driention移动应用程序,旨在促进回收实践。该应用程序标识可回收项目,并通过奖励系统激励回收利用。Citrix Systems,中国北京07/2020 - 09/2020软件工程师Camp Camp carpus Star&Silver Prive开发了一种用于监视和管理虚拟机弹出窗口的应用程序,从而提高了虚拟化平台的安全性和操作效率。
2014 年 9 月 – 继续:与 Jagdev Singh 教授和 Muthu Priyal 博士合作研究太阳物理学(印度天体物理研究所,印度班加罗尔 Koramangala) 4 月2013 年 – 继续:与副教授Istvan Ballai 教授研究太阳日珥(谢菲尔德大学,数学与统计学院,太阳物理与空间等离子体研究中心,英国) 4 月2011 年 – 4 月2013 年:与 Metin Arık 教授(博斯普鲁斯大学,物理系,土耳其伊斯坦布尔)、Tolga Yarman 教授(奥坎大学,工程与建筑学院,土耳其伊斯坦布尔)等人合作。关于宇宙学。 四月2011 – 2017 年 2 月:与 E. Nihal Ercan 教授合作研究超新星遗迹(博斯普鲁斯大学,物理系,土耳其伊斯坦布尔)。 四月2011 – 2017 年 2 月:与 Dejan Urošević 教授合作。Bojan Arbutina 教授和 Marko Pavlović 博士、Milica Vučetić 博士研究超新星遗迹(贝尔格莱德大学,数学学院,天文系,塞尔维亚贝尔格莱德)。 2009 年 5 月 - 2013 年 5 月:与 Marina Gigolashvili 教授及其副教授合作。Natela Kapanadze 教授研究太阳物理学(格鲁吉亚国家天体物理观测站和 Ilia Chavchavadze 国立大学,格鲁吉亚第比利斯) 4 月2007 年 - 2008 年 2 月:与 Alan Hood 教授合作研究太阳物理学(圣安德鲁斯大学,数学与统计研究所,应用数学研究组,苏格兰圣安德鲁斯,英国)。 2005 年 9 月 – 2006 年 9 月:与 Can Fuat Delale 教授合作,研究使用液化燃料和空化优化的涡轮泵设计(伊斯坦布尔技术大学,航空航天系,土耳其伊斯坦布尔)。 2006 年 5 月 - 2009 年 5 月:爱琴海大学,自然与应用科学研究所,天文与空间科学系,土耳其伊兹密尔。 项目名称:“天体物理冲击波”(指导老师:Esat Rennan Pekünlü 教授) 2002 年 1 月 – 2004 年 1 月:爱琴海大学,自然与应用科学研究所,天文与空间科学系,土耳其伊兹密尔。 项目名称:“由白矮星和红矮星组成的双星”(指导老师:助理。Günay Taş 教授)A WARDS
Göker,Ü.D.、Singh, J.、Nutku, F. 和 Priyal, M.,“21-23 个太阳活动周期中太阳表面指数的统计分析”,塞尔维亚天文学杂志(已接受出版;2017 年 8 月 30 日)。 Göker, Ü.D.、Gigolashvili, M. Sh.和 Kapanadze, N.,“21-23 个太阳活动周期中某些色球发射线的太阳光谱辐照度变化”,塞尔维亚天文学杂志,194,71(2017 年)。 Vu četić, M.M.、Dobardžić, A.、Pavlović, M.、Pannuti、T.G.、Petrov、N.、Göker、Ü. D.、Ercan、E.N.,“使用窄带 [SII] 和 H 滤波器对附近星系 IC342 进行光学观测。II- 探测到 16 个光学识别的超新星遗迹候选体”,塞尔维亚天文学杂志,191,67(2015 年)。 Göker,Ü.D.,“基于 0.01 < z ≤ 1.55 处 Ia 型超新星发现和暗能量演化的宇宙学模型”,科学研究与研究杂志,1(6),95(2014 年)。 Pavlović, M.、Urošević, D.、Vuković, B.、Arbutina, B. 和 Göker, Ü. D. ,“银河系超新星遗迹的射电表面亮度与直径关系:样本选择和具有各种拟合偏移的稳健分析”,天体物理学杂志增刊系列,204,4(2013 年)。 Göker, Ü. D. , “太阳日冕磁环电流片中冲击波的磁流体动力学研究”,新天文学,17,130(2012 年)。 Göker, Ü. D. , “日冕中热传导和粘度的重要性以及电流片中单流体和双流体结构的磁流体动力学方程的比较”,太阳和地圈,3 (1),52(2008 年)。 Göker, Ü. D. 和 Taş, G., “食双星:DE Canis Venatici (RX J1326.9+4532) 的光度分析”,IAU Colloq. 会议记录240 关于双星当代天体物理学中的关键工具和测试,240,128(2006 年),捷克共和国布拉格。 Taş, G., Sipahi, E., Dal, H. A., Göker, Ü. D. , Tığrak, E., Yiğen, S., Özdağcan, O., Topçu, A. T., Güngör, C., Çelik, S. 和 Evren, S.,“某些食双星的最小时间”,IAU Inform。Bull.Var.Stars , 5548 , 1 (2004)。引用:我的论文被引用了 37 次(来源是“哈佛大学天体物理数据系统-ADS”)P同行评审会议论文集
3.1 与我们的商业委员会和主导机构合作,建立新的合作方式,发挥我们的优势并合作增加本地招聘,发展本地供应链,吸引公共和私人外来投资,并充分利用资产。
瑟罗克的新起点——此次活动将帮助向包括员工、居民、成员和企业在内的各类受众讲述瑟罗克的新故事。我们将使用电影、清晰的叙述和当地的声音来讲述一个新的更积极的故事,并为员工举办活动,为居民举办问答时间活动,以表明我们正在倾听当地人民的意见,为我们的自治市实现共同愿景。作为此次活动的一部分,我们将庆祝有助于创造一个更美好的生活、工作和旅游场所的里程碑,包括格雷斯和蒂尔伯里城镇基金等项目,以及我们对权力下放的雄心壮志。
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上,轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号,信号在细胞体内进行处理,并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元(图2(a))。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞,每个神经元以并行和分布式的方式处理信息,从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞,通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时,膜电位会因信号而发生变化,当信号超过一定的阈值时,电位就变为正值,神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何,该图的形状几乎都是相同的波形,一旦超过阈值,就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为,神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形,而是电脉冲的频率(图2(b))。 细胞体的阈值函数,当输入高于阈值时,发出电脉冲,当输入低于阈值时,不发出电脉冲,具有从输入到输出的非线性转换效果。此外,还有兴奋性突触,它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质,还有抑制性突触,它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年,McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2(c)中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1,表示该神经元接收的突触数量。