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World File Search System光度
Spark 24-26 财年战略
1 TSR 计算为每股价格和每股股息（在除息日再投资）。Spark 2020 财年至 2022 财年（2019 年 7 月 1 日至 2022 年 6 月 30 日）的三年 TSR。同行组并不详尽，但主要是一组选定的综合电信运营商，这些运营商在市场曝光度方面被视为与 Spark 最接近的同行
探测器研究和开发的计划...
加速器研发，并用足够的资源维持它。与国际合作伙伴以及其他社区（如光子和中子来源，融合能源和工业）的协同作用，应将路线图优先考虑该技术。本十年的可交付成果应及时定义，并在CERN，国家实验室和机构之间进行协调。•成功完成高光度LHC必须保留
精密测量和校准：NBS 图像光学论文选集
这些报告多年来首次以印刷形式出现，尽管它们一直很受欢迎。其中第一篇描述了在实验室中制作 Davis-Gibson 滤光片以产生日光的程序。这些滤光片已被引用到光度测定、比色测定和摄影领域的许多国家和国际标准中，但该出版物多年来一直无法获得。第二篇是 2007 年举行的光学图像评估研讨会的论文集
Arkadeep Narayan Chaudhury
移动摄像机：开发了一个共处的视觉，深度和触摸传感器以及一组算法，以视觉上的伺服机器人到工作区目标，并通过视觉和触摸来定位对象。ICRA＆RA-L'22移动灯：设计和实施了一个机器人工作区量表光度计算机设置，用于对象不可知，表面纹理，表面方向和表面变形感知。WACV'24
2025 春季学校 神经生理学在行动
参与者将被分成小组并在春季学校期间进行合作。他们将开发一个以前额叶皮层为重点的生物学问题，并设计实验来解决它。每个小组将创建一个行为范式，记录行为过程中的神经元活动并分析数据。他们将利用机器学习技术提取行为数据并应用最新的方法来分析光纤光度测定。• 上午：讲座（科学背景、方法、专业化……）• 下午：实践培训和小组讨论
使用机器学习探索银河系
目标。我们探索机器学习技术，以预测星系之间的星形量，恒星质量和金属性，红移范围为0.01至0.3。方法。利用CATBOOST和深度学习体系结构，我们利用了来自SDSS的多播放和红外光度数据，并在SDSS MPA-JHU DR8目录上进行了跨训练。结果。我们的研究证明了机器学习的潜力，即仅从光度数据中准确预测星系特性。我们通过使用CATBOOST模型专门实现了最小化的根平方错误。对于恒星形成率的基础，我们达到了RMSE SFR = 0的值。336 dex，而对于恒星质量预测，将误差降低为RMSE SM = 0。206 dex。此外，我们的模型得出RMSE金属性= 0的金属性预测。097 DEX。 结论。 这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。 未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集，以实现更准确的预测。097 DEX。结论。这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集，以实现更准确的预测。
利用 Gen AI 释放真正价值
汽车制造商在核心业务功能中使用新一代人工智能。在整个设计和工程过程中，模拟复杂流程可加速车辆设计。在制造过程中，工厂设计、质量模拟和缺陷检测可提高产量。对于经销商和售后零件组，预测性维护系统和与车主的实时沟通可提高可靠性和保修曝光度。通过由人工智能驱动的个性化营销和客户参与策略，汽车公司与客户建立了更紧密的联系，让每一次旅程都变得更好。