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地方治理与灾害管理系
本职责范围是部分 A 的一部分，DLGDM 与不丹王国政府 (RGoB) 的其他机构合作管理与准备、响应、恢复和风险缓解相关的信息。因此，灾害风险信息指南将成为灾害管理机构、地方政府和其他组织在灾中、灾前和灾后利用风险信息的重要工具，从而增强缓解、准备和响应能力。目前，包括与灾害风险相关的信息在内的各种信息都已存在，但分散在不同的机构。一个重大障碍是各机构各自为政，往往导致信息生成和收集重复。此外，限制性程序和缺乏明确政策阻碍了数据获取和共享。总体而言，缺乏集中式平台加剧了有效管理和共享数据的困难。解决这些问题对于提高数据管理和交付流程的整体效率和协作至关重要。
开发基于机器学习的废物
废物管理由于不正确的处置而与可生物降解和不可生物降解废物的隔离斗争，导致污染并降低可回收材料的质量。本研究通过开发基于机器学习的废物分类系统来解决这些挑战。利用图像分类技术，特别是VGG-16卷积神经网络（CNN）模型，该系统使用来自开源网站的数据集将废物分类为可生物降解和非生物降解的系统。该方法包括八个阶段：初步研究，知识和数据获取，数据预处理，模型设计，开发，测试和评估。使用制造商UNO和伺服电动机物理表现出废物分类的原型。尽管有限的高质量组件等挑战，但本研究旨在通过使用不同时期的VGG-16来提高回收效率和可持续性，并显示了原型的有效功能，为改善废物隔离和管理提供了有希望的解决方案。
印度理工学院德里系...
背景：由于生物反应器经营几天，因此自动数据获取至关重要。它减少了人力要求，但更重要的是，它允许用户实时确定是否获得了高质量的数据。在过去的两年中，我们已经自动化了流入和流出生物反应器的气流的流速和组成，以及向生物反应器的液体流喂养营养素的稀释率。我们还检查了概念验证，以自动感测生物量浓度和自动从生物反应器中收集样品。但是，仍然是在工作生物反应器中测试他们的性能。目标和方法：目标是测试工作生物反应器中现有的生物质传感器和样品收集设备的性能，并在必要时优化设计。此优化过程可能需要3D打印，以修改生物质传感器和样品收集设备（如有必要）。仪器
二聚体FAP的小分子放射性二轭物具有较高和长时间的肿瘤吸收
p et Imaging使用放射性对比剂来诊断和治疗各种医疗状况。PET成像提供了有关人体内疾病细胞和分子途径的独特信息，这与G-木霉和SPECT提供的疾病相辅相成。PET也经常用于小动物分子成像研究（1）。一项宠物研究始于放射性示踪剂的给药。PET数据获取是基于对数百万对相对指向的511射光子光子的一致检测，每种对the剂（tracer radionuclide标签的衰减产物）的灭绝产生的每种都会引起。使用高原子数，高密度和厚的辐射探测器检测到所得的歼灭光子通常排列在圆柱几何形状中（例如，图。1）。
材料科学家的机器学习 - Kristin Persson
摘要：本方法/协议文章面向有兴趣进行以机器学习为中心的研究的材料科学家。我们涵盖了有关数据获取和处理、特征工程、模型训练、验证、评估和比较、材料数据和基准数据集的流行存储库、模型和架构共享以及最终发布的广泛指南和最佳实践。此外，我们还提供了带有示例 Python 代码的交互式 Jupyter 笔记本，以演示所讨论的一些概念、工作流程和最佳实践。总体而言，数据驱动的方法和机器学习工作流程和注意事项以简单的方式呈现，让感兴趣的读者能够使用建议的参考资料、最佳实践和他们自己的材料领域专业知识更智能地指导他们的机器学习研究。■ 介绍
高性能CVEP-BCI在最小校准下
图1 |提出的方法的示意图。a。校准阶段（红色）组成了由WN序列调制（表示为刺激A）的单个目标刺激，然后在40个螺丝体上测试（蓝色），该速度由不同的WN序列调制（表示为刺激b），b。线性建模方法，其中空间滤波器是通过受试者依赖（红色）或独立（灰色）数据获取的，时间模式是从刺激和TRF之间的卷积中获取的时间模式，其中空间滤波器是从受试者的依赖性数据中获取的空间滤波器，并通过权重的交叉模式获得了额外的次数，并将其依赖的额定值（nipled）的额定值（当时的均值均匀）（当时的额外）获得（当时的蓝色）。从交叉对象的校准数据（表示为浅红色）中学到。
Inception报告
2.1.1桌面研究和审查现有技术信息该项目的开发必须基于合理的证据以及对战略和特定地点的数据和信息的理解。将从以前的事业中学习很多东西，包括沿海侵蚀脆弱性评估报告中包含的数据和信息（SWI，2004年）。作为一项初始任务，SWI将通过查看本报告的信息以及从其他来源收集的所有相关信息，包括图表，地图，航空摄影，客户报告，以前的数据获取以及环境和海洋报告，从而开始服务。数据审核将随后进行数据差距分析，从而提出了包括现场测量在内的其他数据采集的建议。这些基于办公桌的研究对于确保对过去和现在的行为以及对各自海岸线的未来计划的重要信息至关重要。
