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可持续化学和数字处理*
对能够利用可再生资源并实施数字流程的化学家的需求越来越大，同时意识到监管协议。培训这些领域的专家的必要性源于环境资源的稀缺性，并且需要优化化学过程，以最大程度地减少对环境的负面影响。为了实现这一目标，基于计算机的方法和AI的应用变得越来越重要。在您的学习期间，我们将为您提供深入的化学知识以及现代数字工具和化学法规方面的专业知识。您将受益于我们广泛的学术专业知识以及我们与奥地利和国外化学工业的良好联系。
Nimbus 最终稿
每项任务都由计算机化并由高效的机器执行。这样，教育的目的就扩大了，永无止境的谋生斗争也减少了。机器不仅高效，而且编程完美无缺。多媒体技术和互联网网络已经改变了整个学习和远程学习的理念，使教师和学生能够密切互动，学习材料的标准也比印刷媒体高得多。信息技术的进步以各种方式对商业产生了相当大的影响。然而，信息技术在商业中最重要的作用是提供竞争优势。计算机辅助设计、关系数据库技术、电子表格和文字处理软件以及制造过程的自动化都为企业带来了商业利益。如今，移动性很重要，但在二十一世纪，实际旅行的需求正在显著减少。人们不必飞到纽约参加会议，只需以虚拟方式参加会议即可，从而节省大量时间和金钱（并保护环境）。
对 2022-2025 年五年频谱展望草案的回应...
SpaceX 正在利用其在空间系统制造、设计和运营方面积累的专业知识来开发 Starlink，这是一个卫星星座，旨在为新西兰和全球任何地方提供高速、低延迟、价格具有竞争力的宽带服务。SpaceX 的第一代星座由 4,400 多颗非地球静止轨道 (NGSO) 卫星和采用先进通信和空间运营技术的广泛地面基础设施组成。SpaceX 已在该系统上投资了数十亿美元，目前平均每月发射 120 颗卫星，同时建造网关和最终用户终端天线。Starlink 旨在通过优化其与其他授权卫星和地面用户灵活共享频谱的能力来高效利用无线电频谱资源，包括通过先进的波束成形和数字处理技术。SpaceX 目前将卫星连接到 Ku 波段的客户用户终端，用于上行链路和下行链路频率，网关链路位于 Ka 波段。
供应链和物流
Microsoft Word此Microsoft Word课程是为学生创建的，以构建和验证业务在当今信息经济中取得成功所需的技能。它还为学生提供了在个人和职业生活的各个方面有效地使用Microsoft Word所需的技能和知识。Word是世界上最受欢迎的文字处理软件。学习如何创建，编辑，格式化和打印文档，通过格式增强工作，使用子弹和编号，添加简单边框，桌子，标头/页脚，组织数据列和样式，是许多位置中所需的基础技能。本课程是计算机密集的，需要基本的计算机能力和对文字处理软件的基本理解。该课程将讲师的讲座/演示与读物，培训，项目和期末考试结合在一起，以供学生在基于模拟的环境中进行工作。学生有望确保他们满足在这种环境中工作的能力要求。
使用数字图像处理技术在多个 T1 加权磁共振成像切片中进行脑提取
摘要 — 大脑是文献中多项研究的来源，主要是因为它对于预测和分析某些疾病或状况都很重要。从患者图像中提取大脑进行医学分析可能会提供有用的预后信息。为此，数字图像处理算法已应用于医学领域，重点是大脑的识别。这项工作提出了一个基于三个主要步骤的大脑提取框架：1）数据采集；2）预处理；3）最大连通分量提取。我们的数据是按照 OASIS 协议获取的。应用预处理步骤是为了增强对比度并消除 T1 加权 MRI 中的可能噪音。最大连通分量提取是通过首先检测图像中的最大元素（即大脑）然后通过数学形态学运算符提取它来执行的。无监督框架无需调整即可提取不同轴向切片中的大脑。这项工作的主要贡献是自动识别大脑。它使用不同脑切片中的大脑和数字处理算法。我们采用了五个指标来评估我们的结果：特异性、召回率、准确率、F 测量值和精确度。在我们的第一次实验中，两个指标的效率超过 90%（特异性和精确度），其中两个指标超过 80%（F 测量值和准确度），灵敏度超过 70%。我们的第二个实验将我们的工作与文献中的相关工作进行了比较，在灵敏度方面排名第 5，在特异性方面排名第 2
关于 26 GHz 指配的磋商
SpaceX 是一家成立于 2002 年的私营公司，旨在革新太空技术，最终目标是让人类成为多星球物种。SpaceX 已经实现了一系列历史性里程碑，并自豪地成为历史上第一家将宇航员送入轨道并安全返回地球的私营公司。迄今为止，SpaceX 已成功发射了 330 多个太空任务。SpaceX 正在利用其在太空系统制造、设计和运营方面积累的专业知识来创建 Starlink，这是一个卫星星座，旨在为挪威和全球任何地方提供高速、低延迟的宽带服务。迄今为止，SpaceX 已经发射了 6,000 多颗非地球静止轨道 (NGSO) Starlink 卫星，并部署了采用先进通信和空间运营技术的广泛地面基础设施。Starlink 系统旨在通过优化其与其他授权卫星和地面用户灵活共享频谱的能力来高效利用无线电频谱资源，包括通过使用先进的波束成形和数字处理技术。 SpaceX 目前使用 Ku 波段连接客户用户终端，用于上行和下行频率，网关链路使用 Ka 波段和 E 波段，但随着需求的增长，展望其他波段以满足不断变化的消费者需求将非常重要。SpaceX 于 2022 年 8 月在挪威开始 Starlink 运营，目前在 Åfjord 运营网关地面站。SpaceX 希望扩大该站点，并正在研究在该国建设更多基础设施的可能性，以便为挪威客户提供更好的服务。
基于深度学习的多摩斯
目的：三阴性乳腺癌（TNBC）由于其侵略性而构成了重大诊断挑战。这项研究基于最新的多摩学数据开发了创新的深度学习（DL）模型，以增强TNBC亚型和预后预测的准确性。该研究重点是通过展示一个模型，该模型在数据集成，统计性能和算法优化方面取得了重大进步，以解决先前研究的限制。方法：与乳腺癌相关的分子特征数据，包括mRNA，miRNA，基因突变，DNA甲基化和磁共振成像（MRI）图像（MRI）图像，从TCGA和TCIA数据库中获取。本研究不仅将单词词与多摩斯机器学习模型进行了比较，还将贝叶斯优化应用于创新的多摩学数据的DL模型的神经网络结构。结果：多摩管数据的DL模型在亚型预测中显着优于单词模型，在跨验证中达到了98.0％的精度，在验证集中达到97.0％，在外部测试集中达到91.0％。此外，MRI放射素学模型显示出令人鼓舞的性能，尤其是在训练集的情况下。但是，转移测试期间的性能下降强调了DL模型在数据一致性和数字处理方面的多态数据模型的优势。结论：我们的多态DL模型在统计绩效和转移学习能力方面介绍了显着的创新，对TNBC分类和预后预测具有显着的临床相关性。虽然MRI放射线学模型被证明有效，但它需要进一步优化跨数据库的应用，以提高准确性和一致性。我们的发现提供了通过多词数据和DL算法改善TNBC分类和预后的新见解。