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Kyushu分支学术讲座信息和计划 /第9届... < / div>
在场地E上的海报会议简短介绍为1分钟，没有问答。海报主持人被要求提交一张摘要幻灯片并提前提交。简短的演示后，海报演示将在地点PS开始。12月8日9:00的海报设置，然后拆除至12月8日13:00。关于演示文稿编号：例如，7AA-1是指第七场地早晨的第一次演讲，在讲座编号前的△标记表示演示奖的演讲。
脂肪组学和代谢组学（植入）
1人类遗传学系，麦吉尔大学，蒙特利尔，QC H3A 0C7，加拿大2个基因组医学中心，京都大学研究生院，京都大学606-8507，日本3数字技术研究中心，加拿大国家研究委员会，渥太华，渥太华，K1K 4P7，加拿大4P7，Indure prantublorator and Inderipic suplorator and Indiator lip lip lip lip lip lip。渥太华的渥太华，位于加拿大的K1H 8M5，5年生物化学系，微生物学和免疫学系和渥太华系统生物学研究所，渥太华大学，渥太华大学，K1H 8M5，加拿大6 Terrence Donnelly Donnelly Donnelly Center of Cancase ot toronto，MORONTO，MORONTO，MORONTO，MORONTO，MORONTO，MOLONTO，MOLONTO，MOLONTO，MOLONTO，MORENT，MORONT，MOLONT，MORONT，MOLONTO，MORONT，MORONTICT，M5S，M5S，M5S，M5S，M5 of Toronto, Toronto, ON M5S 3E1, Canada 8 Institute of Parasitology, McGill University, Montreal, QC H9X 3V9, Canada 9 Department of Cellular and Molecular Medicine, University of Ottawa Brain and Mind Research Institute, Ottawa, ON K1H 8M5, Canada 10 Department of Chemistry and Biomolecular Sciences, Centre for Catalysis Research and Innovation, University of Ottawa,渥太华，在加拿大的K1N 6N5上，相应的作者。数字技术研究中心，国家研究委员会，渥太华蒙特利尔路1200号，加拿大K1K 4P7。电子邮件：Miroslava.cuperlovic-culf@nrc-cnrc.gc.ca（M.C.-C。）和渥太华大学生物化学，微生物学和免疫学系，451 Smyth Rd，Ottawa，Ottawa，Ottawa，Ottawa，K1H 8M5，加拿大。 电子邮件：sbennet@uottawa.ca（S.A.L.B。） †同等贡献。 副编辑：guqiang yu电子邮件：Miroslava.cuperlovic-culf@nrc-cnrc.gc.ca（M.C.-C。）和渥太华大学生物化学，微生物学和免疫学系，451 Smyth Rd，Ottawa，Ottawa，Ottawa，Ottawa，K1H 8M5，加拿大。电子邮件：sbennet@uottawa.ca（S.A.L.B。） †同等贡献。 副编辑：guqiang yu电子邮件：sbennet@uottawa.ca（S.A.L.B。）†同等贡献。副编辑：guqiang yu
“gLupe mini”是一款小型AI图像检查设备，可以从单张图像中学习……
■公司简介 公司名称：系统规划研究所株式会社 代表董事：门胁仁志 总公司所在地：东京都涩谷区樱丘町18-6日本会馆 业务内容：以医疗信息、控制与空间、通信与网络、图像处理、AI等领域为中心的软件开发、系统开发、系统集成、咨询、技术开发、产品开发 URL：https://www.isp.co.jp/
![利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]](/simg/9\9387ec6c0b051bb435b36d1f49766d3c18604346.png)
利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计
为了美属萨摩亚人民，帕果帕果。
灰色的城堡庄严地悬挂着 26 面鲜艳的旗帜，上面画着威尔士巨龙和纹章盾牌，这里将成为皇家庆典的场地。身穿中世纪外袍的传令官、身穿长袍的贵族、女王陛下的治安官、市长和私人官员将为它们加油助威。
2023-2024 年能源基线报告：美属萨摩亚
本报告在美国内政部岛屿事务办公室 (OIA) 的支持下，与美属萨摩亚的几位重要合作伙伴合作编写而成。作者感谢 OIA 的赞助，并衷心感谢 Misipati Salanoa 博士（美属萨摩亚领土能源办公室）、Wallon Fong（美属萨摩亚电力管理局 [ASPA]）、Lydia Faleafine-Nomura（OIA 驻美属萨摩亚现场代表）、美属萨摩亚可再生能源委员会 (ASREC) 成员以及其他许多人在收集、验证和审查所含信息方面提供的宝贵帮助。作者还感谢国家可再生能源实验室的 Liz Breazeale、Justin Daugherty、Jeff Gingrich、Taylor Henry、Sara Peterson、Chrissy Scarpitti、Jenny Sumner、Jared Temanson、Philip Voss 和 Adam Warren 提供的有益评论、意见和设计支持。
美属维尔京群岛经济发展局管理...
会议摘要 在 2023 年 1 月 26 日星期四举行的美属维尔京群岛经济发展局 (USVIEDA) 理事会会议上，理事会听取了员工关于一 (1) 项事项的意见，讨论了一 (1) 项议题，并投票如下：常规会议行动项目： 批准极点投票 – 选择 2040 愿景顾问
诱导和剥削亚属自动机进行加固学习
Andreas，J。，Klein，D。和Levine，S。（2017）。 模块化多任务增强措施学习政策草图。 Law，M.，Russo，A。和Broda，K。（2015）。 用于学习答案集程序的ILASP系统。 Sutton，R。S.，Precup，D。和Singh，S。P.（1999）。 MDP和半MDP之间：增强学习中时间抽象的框架。 Toro Icarte，R.，Klassen，T。Q.，Valenzano，R。A.和McIlraith，S。A. （2018）。 使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。Andreas，J。，Klein，D。和Levine，S。（2017）。模块化多任务增强措施学习政策草图。Law，M.，Russo，A。和Broda，K。（2015）。 用于学习答案集程序的ILASP系统。 Sutton，R。S.，Precup，D。和Singh，S。P.（1999）。 MDP和半MDP之间：增强学习中时间抽象的框架。 Toro Icarte，R.，Klassen，T。Q.，Valenzano，R。A.和McIlraith，S。A. （2018）。 使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。Law，M.，Russo，A。和Broda，K。（2015）。用于学习答案集程序的ILASP系统。Sutton，R。S.，Precup，D。和Singh，S。P.（1999）。MDP和半MDP之间：增强学习中时间抽象的框架。Toro Icarte，R.，Klassen，T。Q.，Valenzano，R。A.和McIlraith，S。A.（2018）。使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。
属：一种用于多物镜目标的de从头设计
摘要：这项研究引入了一种名为Genera的新型DE Nok Design算法，该算法将深度学习算法的能力结合在一起，用于自动化药物般的模拟设计，称为Dela-Drug，以及用于生成分子与所需目标靶向特性的遗传算法。具体而言，将属应用于血管紧张素转换酶2（ACE2）靶标，该靶标与包括Covid-19在内的许多病理条件中有关。使用两个对接程序，植物和滑行评估了属属从头设计有希望的特定目标候选者的能力。基于计算机植物和GLIDE评分产生的帕累托优势的适应性函数，以证明该算法有效地执行多目标优化的能力。属可以快速生成重点的库，这些库产生更好的分数。这项研究是第一个利用基于DL的算法，该算法专为模拟生成为GA框架中的突变操作员，代表了针对目标的创新方法。■简介