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电磁场的知识现状
1 引言 1.1 引言 欧洲海洋战略框架指令 (MSFD) 要求欧盟成员国保护欧洲的海洋环境。MSFD 的目标是“保护海洋生态系统和生物多样性，这是我们的健康和与海洋相关的经济和社会活动所依赖的”。为了实现这一目标，所有欧盟成员国都应在 2020 年达到和/或保持良好环境状况 (GES)（第 1.1 条）[lit. 1]。GES 的定义是：“海洋水域的环境状况，这些水域提供生态多样、充满活力的海洋和海域，这些海洋和海域清洁、健康和富饶”。下面总结的 11 个描述符用于进一步定义 GES。它们每个都适用于不同的主题，例如生物多样性、海洋垃圾或食物网相互作用。MSFD 的描述符 11 适用于向海洋环境中人工引入能量，指出：“引入的能量，包括水下噪音，不得对海洋环境造成不利影响”。
定量体验（QE）rubric
通识教育课程：定量经验（QE）标题量化经验（QE）主题是通过与韦恩州立大学（WSU）的通识教育监督委员会成员的教师和学生咨询来开发的。该标题是根据美国大学协会（AAC＆U）创建的价值标题进行建模的。根据通识教育计划所需的每个学习成果的标准阐明了基本标准。它包含绩效描述符，这些描述符逐渐显示出更高的学习水平。该规则旨在评估和讨论通识教育课程中的学生学习，而不是用于评估，而不是用于评估讲师。QE是WSU通识教育计划的能力要求。能力课程的总体目标是“确保学生在以下领域的学术职业早期发展和演示，这些领域的基本技能并使知识获得可能。” （请参阅学术公告。）
基于人工智能的复杂生物表型分析
我们说明了两种不同类型的 AI 在评分剂量反应关系中的应用。第一种用于分类，以区分活细胞、死细胞和碎片。这种 AI 用于根据细胞活力对检测进行评分。第二组 AI 是根据检测中的化合物浓度进行训练的，每种化合物训练一个 AI。第二组 AI 根据每个细胞（或球体中的“块”）与用不同药物浓度处理的细胞的平均相似性，为每个细胞分配一个连续变量分数。在计算此分数或对细胞进行分类时，没有先验选择要考虑哪些图像属性。为每个细胞或图像区域计算的数值图像描述符集始终相同，它是自动 AI 训练过程的一部分，用于确定哪些描述符对于给定的成像问题最有用。
将Mol2VEC技术应用于大型数据可视化和分析
化学中深度学习的最新成功与文本挖掘的进展以及通过类比与文本处理化学图的能力紧密结合。深度学习也是分子描述中的关键问题，因为在深度学习过程中，存储在隐藏神经元层（潜在变量）上的内部值可以有效地用作分子描述符[1]。由于深神经网络几乎可以“读取”几乎所有野蛮的，未经准备的分子表示（分子图，微笑的字符串 - 典型化或不使用典型化 - 甚至是像素化图像格式中的2D草图），这些潜在变量可以被视为被人工智能的“发明”。他们应该弄清（几乎）分子图中存在的所有信息，尽管它不会在设计新型分子描述符的专家使用的化学专业知识之后提取。后者会知道，例如，要强调可以从图中推断但难以提取的结构方面。典型的例子是药效团
拓扑数据分析的欧拉特征工具
在本文中，我们研究了拓扑数据分析中的欧拉特征技术。逐点计算由数据构建的单纯复形族的欧拉特征会产生所谓的欧拉特征轮廓。我们表明，这个简单的描述符以极低的计算成本在监督任务中实现了最先进的性能。受信号分析的启发，我们计算了欧拉特征轮廓的混合变换。这些积分变换将欧拉特征技术与勒贝格积分相结合，以提供高效的拓扑信号压缩器。因此，它们在无监督环境中表现出色。在定性方面，我们对欧拉轮廓及其混合变换捕获的拓扑和几何信息提供了大量启发式方法。最后，我们证明了这些描述符的稳定性结果以及随机设置中的渐近保证。关键词：拓扑数据分析、机器学习、多参数持久性、欧拉特征轮廓、混合变换
lista：在混乱环境中基于几何对象的变更检测
摘要 - 我们介绍Lista（LiDAR时空时空肛门），这是一个系统，可使用Multi-Mession Slam检测概率对象级变化。许多应用程序需要这样的系统，包括施工，机器人导航，长期自治和环境监控。我们专注于在数周或几个月内添加，减去或更改对象的半静态场景。我们的系统结合了使用学识渊博的描述符来跟踪一组开放的对象的多态度激光雷达大满贯，体积差异，对象实例描述和对应分组。任务之间的对象对应关系是通过聚类对象的描述符来确定的。我们使用在模拟环境中收集的数据集和使用安装在四倍的机器人上的LIDAR系统捕获的现实世界数据集来证明我们的方法，该数据集捕获了一个固定，半静态和动态对象的工业设施。与现有方法相比，我们的方法在检测半静态环境的变化方面表现出了卓越的性能。
识别和量化人员技能差距
附录 A ....................................................................................................................113 JASS 问题 – 原始模型 ..............................................................................................113 附录 B ....................................................................................................................117 JASS 逻辑 ......................................................................................................................117 附录 C ....................................................................................................................122 模型适用性和相关性调查 (MSRS) ......................................................................122 附录 D ....................................................................................................................124 O*NET 描述符制造技术员 .............................................................................124 VITA .............................................................................................................................131
PDF中的程序PDF中的程序
使用几何和拓扑描述符进行基于知识的优化的流形学习。*d。 Muñoz，F。Chinesta，E。Nadal，O。Allix，J。Ródenas，加速Fe^2通过（无模型）数据驱动的计算方法对有限应变制度进行计算