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本科生的研究和扩展经验
研究项目：设计自动花生成熟度评估系统教师导师：Zhihang Song博士，部门园艺（zsong@uga.edu）专业领域：农业工程，植物表型，受控环境农业（CEA），多光谱成像系统，图像处理算法，农业机器人技术，机器学习。学生背景：农业工程，计算机科学，园艺和相关领域的教师网站：https：///hort.caes.uga.uga.uga/people/people/people/faculty/faculty/zhihang-song.html Zhihang Song在培训中，他们在培训中涉及一项培训的培训，该系统涉及一项培训的培训，这些计划的培训是一项培训，这些培训是在培训中的培训。使用计算机视觉和自动化技术具有高吞吐量和高精度的花生的成熟度。学生将在与其他研究生合作时得到宋博士的指导。学生将使用几种快速的原型制作技术，跨学科接触多个精确农业研究领域以及在UGA校园进行专业发展的机会。研究项目：通过机器学习教师导师分析水果图像的软件开发：Zhihang Song博士，部门园艺（zsong@uga.edu）专业领域：农业工程，植物表型，受控环境农业（CEA），多光谱成像系统，图像处理算法，农业机器人技术，机器学习。学生将在与其他研究生合作时得到宋博士的指导。学生背景：农业/机械工程，计算机科学，园艺和相关领域的网站：https：///hort.caes.uga.uga.uga.edu/people/people/people/faculty/faculty/zhihang-song.htm.html html Zhihang Song在培训方面的培训方面的专注于计算机或计算机科学方面的培训，使用机器学习来分析水果图像并为育种者和种植者提取重要信息。学生将获得将其计算机编程知识应用于现实世界应用程序的经验，跨学科接触到多个精确农业研究领域的机会，以及在UGA校园内进行专业发展的机会。
学士后课程扩展可行性研究
在分布式兽医教育模式中，兽医学生在校园内的传统课堂环境中完成核心科学、解剖学和临床前技能课程要求，并通过分布式临床合作伙伴网络完成临床教育，包括私人诊所、紧急护理诊所、急救诊所、转诊医院、收容所、动物园和野生动物康复中心。这与传统的兽医教育模式形成鲜明对比，在传统的兽医教育模式中，兽医学博士 (DVM) 学生在附属教学医院完成大部分临床教育。
下一代电池的可扩展技术
本演讲可能包含适用证券法的含义内的前瞻性陈述。通常，任何不是历史事实的说法都可能包含前瞻性信息，并且可以通过使用前瞻性术语（例如“计划”，“期望”或“不期望”，“预期”，“预算”，“预算”，“预算”，“预计”，“估算”，“预测”，“预测”，“预期”或“预期”或“或“不预期”），或者是“预期”或“”，或者是“预期”或“或”，“或”短语或表明某些行动，事件或结果“可能”，“可能”，“会”，“可能”或“将被“发生”或“实现”。前瞻性信息包括但不限于：锂金属需求，电池技术和组件在未来市场中占主导地位的预测，以及Li-Metal（“ Company”或“ Lim”）的相关经济价值；未来生产技术潜力； LIM电解技术™和/或LIM电池阳极的指示性经济分析和潜在的财务回报（统称为“技术”）；该公司针对技术和开发计划和时间表的计划工作计划。
2025 年扩展奖
额外项目扩展奖使团队能够开发、测试和实施单心室领域的新型高风险想法。通过一次性、为期 12 个月的 50,000 美元奖项，鼓励团队迅速探索大胆的新想法，这些想法有可能重塑单心室研究和患者护理。扩展奖面向任何领域的研究人员，只要他们的先前或正在进行的发现、知识和/或技术可以以新颖和突破性的方式应用于发展有影响力的单心室相关目标。扩展奖项计划鼓励敏捷和创新思维，以确定单心室治疗和治愈的新途径。这些奖项填补了现有资助机会的空白，以促进科学的快速进步，使大胆的新想法能够加速前进并迅速找到答案。此前，扩展奖仅限于拥有活跃的、以单心室为重点的奖项并打算探索当前工作延伸的申请人；这一限制在 2024 周期已经取消。所有申请材料将按照以下时间表通过在线 ProposalCentral 门户以电子方式接受。请仔细阅读第 4-5 页的资格要求和第 6-7 页的提案组成部分。
可扩展图像通过临时预测
我们提出了视觉自动回归建模（VAR），这是一种新一代范式，它重新定义了图像上的自回归学习，例如粗到精细的“下一尺度预测”或“下一个分辨率预测”，与标准的栅格扫描“下一步的预测”不同。这种简单，直观的方法使自动回归（AR）变压器可以快速学习视觉分布并可以很好地概括：VAR首次使GPT型AR模型超过图像生成中的扩散变形金刚。在Imagenet上256×256基准上，通过将Fréchet距离（FID）从18.65提高到1.73，从80.4到350.2显着改善了AR基线，并具有20倍的推理速度。还经过经验验证，VAR在多个维度上胜过扩散变压器（DIT），包括图像质量，推理速度，数据效率和可扩展性。扩展VAR模型表现出与LLMS中观察到的明确的幂律缩放定律，线性相关系数接近-0。998作为可靠的证据。var进一步展示了下游任务中的零弹性概括能力，包括图像上涂抹，外观和编辑。这些结果表明，VAR最初模拟了LLM的两个重要特性：缩放定律和零弹性概括。我们发布了所有模型和代码，以促进对视觉生成和统一学习的AR/VAR模型的探索。
Eriksson-Penker 业务扩展 (EPBE)
Eriksson-Penker 业务扩展旨在逻辑地扩展统一建模语言，以便您建模企业的重要业务方面。统一建模语言在 1997 年底成为标准，并迅速成为软件开发模型的通用语言。采用后，人们意识到由于其结构合理，可以将其用作建模其他系统的基础。Hans-Erik Eriksson 和 Magnus Penker 拥有面向对象技术和业务流程建模背景，他们发现了一个差距和机会，可以创建一种语言，用于建模企业业务系统，重点是企业流程。由于规模小、实用和富有表现力的元素，该语言广受欢迎。它从未作为 UML 配置文件创建，但它的结构基于这种无处不在的语言。业务人员和技术人员都发现很容易描述流程，并包括启动流程的参与者和事件、流程的目标以及所需的输入和输出（包括信息和资源）等元素。
安全扩展模块SME41
en ISO 13849-1机械安全性 - 控制系统的安全相关零件 - 设计EN 60204-1机械安全性 - 机械设备的安全性 - 机器的电气设备 - 一般需要启用eN 61326-3-1用于测量，控制和实验室使用的电气设备。emc requirements。对安全相关系统的免疫要求和旨在执行安全相关功能的设备（功能安全） - 通用工业应用
CONSORT-DEFINE（剂量查找扩展）
篮子试验：篮子试验通常研究 IMP 或 IMP 组合在不同人群中的安全性/有效性/效果。篮子试验涉及多种疾病或组织学特征（即癌症）。在对参与者进行目标筛查后，目标阳性的参与者将进入试验；因此，试验可能涉及许多不同的疾病或组织学特征。[1,2] Cohen 的 kappa 系数 (κ)：用于测量定性（分类）项目的评分者间信度（以及评分者内信度）的统计数据 CONSORT：试验报告综合标准。它涵盖了 CONSORT 小组制定的各种举措，旨在缓解随机对照试验报告不足引起的问题。德尔菲调查：德尔菲调查是一系列按顺序进行的问卷，让专家们能够围绕某个问题提出关于未来潜在发展的想法。问卷是在整个过程中根据参与者的回答制定的。剂量：待施用的药物（例如药物或放射疗法）的数量或患者接受疗法的程度。 剂量探索试验：早期试验，在该试验中，对连续的患者组施用增加剂量/方案的研究疗法，并对治疗的安全性/耐受性和活性进行中期评估。 剂量限制性毒性：药物或其他治疗的副作用，其严重程度足以阻止增加该治疗的剂量或水平。 E&E：详细说明和解释 扩展队列：临床试验的一个阶段，旨在在初始剂量递增部分之后累积更多患者，采用不同的或有针对性的资格标准，以收集有关安全性或活性的更多信息。 FDA：食品药品监督管理局，美国临床试验监管机构 最大耐受剂量：不会引起不可接受的副作用的药物或治疗的最高剂量。 MHRA：药品和保健产品管理局，英国临床试验监管机构。 PD：药效学，描述药物对人体的作用，指药物如何发挥作用以及如何影响人体。0 期试验：0 期试验仅在少数人身上使用少量新药，不具有治疗目的。它们旨在证明药物在临床前研究中的表现符合预期。平台试验：一种具有开放主方案的临床试验，允许多种治疗在研究过程中进入或退出试验。PK：药代动力学，有时描述为人体对药物的作用，指药物进入、通过、体内和体外 PK 包括分析化学代谢和测量/建模物质从给药到完全从体内消除的整个过程。推荐的 2 期剂量 (RP2D)：在剂量探索研究之后，建议用于 2 期试验的药物或治疗剂量。时间表/方案：特定治疗的剂量、频率、给药方式和持续时间的定义。SD：标准差 - 衡量一组正在考虑的值的分散程度。伞式试验：伞式试验研究几种药物或其他物质在单个人群中的安全性/有效性/效果。对患有该疾病的患者进行筛查，以确定是否存在
数字图像处理的扩展概述
数字图像处理涉及使用数字计算机操纵数字图像。这是系统和信号的区域，特别强调图片。计算机的开发是DIP的主要目标。系统具有处理图像的能力。由许多图片组成的图像称为数字图像。像素是元素的另一个名称，每个元素的强度或灰色水平都有有限的离散数量表示。这些是二维函数的输出，其空间坐标为输入，由x和y轴上的字母x和y表示。在开始图像处理之前，请先了解需要什么图像。图片的高度，广度和其他维度是其表示形式。此像素是图片上的一个位置，可获得一定的颜色，不透明度和阴影。在灰度图像中，像素是一个具有0到255之间的整数，其中0代表总黑度，而255代表整个白度。红色，绿色和蓝色的强度由构成像素的三个整数表示，该整数范围从0到255 [1]。数字图像处理是使用计算机算法处理数字图像的过程。与模拟图像处理相比，数字图像处理提供了许多好处。它可以防止处理过程中的噪声积累和信号失真等问题，并使更多的算法应用于输入数据。机器学习的领域相对较新。多维系统可用于描述数字图像处理，因为图像是在二维中定义的，即使不是更多[4]。随着该领域的研究变得更加深入，机器学习的使用范围正在增长。然而，随着科学和技术的提高，图像已成为传输信息的重要手段，并且图像处理技术同样正在迅速扩展。解释了每个图像处理技术的局限性，以及当今最广泛使用的图像处理系统的详细比较。