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siltem 树脂 - SABIC 材料查找器
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2023 年 5 月 10 日星期三 - 查找会议
1420 使用 NovaSAR-1 和 Sentinel-1 数据进行自动洪水测绘的基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习方法 Andrew Ogbaeje，南昆士兰大学 1430 使用澳大利亚制造的低成本 IoT GNSS 传感器进行天气建模和监测 Jun Wang 博士，Kurloo Technology Pty Ltd 1440 潮汐上涨：潮汐数据可以告诉我们维多利亚州菲利普港湾未来沿海洪水的哪些信息 David Pepin，Spatial Vision 1450 深度学习 U-Net 分类 Sentinel-1 和 2 融合有效划定热带山地森林的森林砍伐范围 Richard Dein Altarez，南昆士兰大学 1500 使用基于 GIS 的模糊 AHP 和模糊叠加对澳大利亚昆士兰州养蜂土地适宜性进行时空评估 Sarasie Tennakoon，南昆士兰大学 1510 基于无人机的图像和机器学习来检测入侵物种澳大利亚北部的暹罗草 Deepak Gautam，皇家墨尔本理工大学，地理空间科学 1520 灾害环境下非正规住区的空间增长模式：以哥伦比亚莫科阿为例 Ricardo Camacho，墨尔本大学
2023 年 5 月 10 日星期三 - 查找会议
空间与地理空间协作研讨会由安迪·托马斯空间基金会和 SSSI 于 2023 年 5 月 10 日星期三联合主办，在首届 2023 年澳大利亚空间论坛和 Locate23 会议之间举行。这次跨学科研讨会将为来自空间和空间领域的专业人士提供一个独特的机会，让他们交流和讨论澳大利亚对空间技术发展的重新承诺以及现代空间信息产业的要求和能力所带来的日益增加的协同作用和合作机会。空间专业人士一直是 PNT（定位、导航和计时）、EO（地球观测）和电信等空间应用的长期最终用户。欢迎所有人参加，听取该领域专家的意见并与志同道合的专业人士建立联系。
2023 年 5 月 10 日星期三 - 查找会议
1420 使用 NovaSAR-1 和 Sentinel-1 数据进行自动洪水测绘的基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习方法 Andrew Ogbaeje，南昆士兰大学 1430 使用澳大利亚制造的低成本 IoT GNSS 传感器进行天气建模和监测 Jun Wang 博士，Kurloo Technology Pty Ltd 1440 潮汐上涨：潮汐数据可以告诉我们维多利亚州菲利普港湾未来沿海洪水的哪些信息 David Pepin，Spatial Vision 1450 深度学习 U-Net 分类 Sentinel-1 和 2 融合有效划定热带山地森林的森林砍伐范围 Richard Dein Altarez，南昆士兰大学 1500 使用基于 GIS 的模糊 AHP 和模糊叠加对澳大利亚昆士兰州养蜂土地适宜性进行时空评估 Sarasie Tennakoon，南昆士兰大学 1510 基于无人机的图像和机器学习来检测入侵物种澳大利亚北部的暹罗草 Deepak Gautam，皇家墨尔本理工大学，地理空间科学 1520 灾害环境下非正规住区的空间增长模式：以哥伦比亚莫科阿为例 Ricardo Camacho，墨尔本大学
2023 年 5 月 10 日星期三 - 查找会议
1420 使用 NovaSAR-1 和 Sentinel-1 数据进行自动洪水测绘的基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习方法 Andrew Ogbaeje，南昆士兰大学 1430 使用澳大利亚制造的低成本 IoT GNSS 传感器进行天气建模和监测 Jun Wang 博士，Kurloo Technology Pty Ltd 1440 潮汐上涨：潮汐数据可以告诉我们维多利亚州菲利普港湾未来沿海洪水的哪些信息 David Pepin，Spatial Vision 1450 深度学习 U-Net 分类 Sentinel-1 和 2 融合有效划定热带山地森林的森林砍伐范围 Richard Dein Altarez，南昆士兰大学 1500 使用基于 GIS 的模糊 AHP 和模糊叠加对澳大利亚昆士兰州养蜂土地适宜性进行时空评估 Sarasie Tennakoon，南昆士兰大学 1510 基于无人机的图像和机器学习来检测澳大利亚北部的入侵性暹罗草 Deepak Gautam，皇家墨尔本理工大学，地理空间科学 1520 灾害环境下非正规住区的空间增长模式：以哥伦比亚莫科阿为例 Ricardo Camacho，墨尔本大学
2023 年 5 月 10 日星期三 - 查找会议
1420 使用 NovaSAR-1 和 Sentinel-1 数据进行自动洪水测绘的基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习方法 Andrew Ogbaeje，南昆士兰大学 1430 使用澳大利亚制造的低成本 IoT GNSS 传感器进行天气建模和监测 Jun Wang 博士，Kurloo Technology Pty Ltd 1440 潮汐上涨：潮汐数据可以告诉我们维多利亚州菲利普港湾未来沿海洪水的哪些信息 David Pepin，Spatial Vision 1450 深度学习 U-Net 分类 Sentinel-1 和 2 融合有效划定热带山地森林的森林砍伐范围 Richard Dein Altarez，南昆士兰大学 1500 使用基于 GIS 的模糊 AHP 和模糊叠加对澳大利亚昆士兰州养蜂土地适宜性进行时空评估 Sarasie Tennakoon，南昆士兰大学 1510 基于无人机的图像和机器学习来检测入侵物种澳大利亚北部的暹罗草 Deepak Gautam，皇家墨尔本理工大学，地理空间科学 1520 灾害环境下非正规住区的空间增长模式：以哥伦比亚莫科阿为例 Ricardo Camacho，墨尔本大学
查找|在肯尼亚和南非未商业化的连续葡萄糖监测设备制造商的提议，以进行产品评估和市场介绍
关于Find，全球诊断联盟的发现，旨在确保公平地访问全球可靠的诊断。我们将国家和社区，资助者，决策者，医疗保健提供者和开发商连接起来，以刺激诊断创新，并使测试成为可持续，弹性卫生系统不可或缺的一部分。我们是访问COVID-19工具（ACT）加速器诊断支柱的共同收入，以及WHO合作实验室加强和诊断技术评估中心。2003年在瑞士日内瓦成立，我们在肯尼亚，印度，南非和越南设有区域枢纽。与公共和私营部门的合作伙伴一起，我们正在努力确保每个需要测试的人都可以得到一个。有关更多信息，请访问www.finddx.org。背景国际糖尿病联合会的地图集表明，全世界有5.37亿人患有糖尿病，大多数人居住在低收入和中等收入国家（LMICS）1。每个患有1型糖尿病的人（870万人2）和7-15％的2型糖尿病患者都需要胰岛素。对于这些人，每天几次监测血液中的葡萄糖水平对于使他们能够安全使用胰岛素并控制血糖水平至关重要。多个障碍会阻碍常规的葡萄糖自我测试，例如频繁的手指饰面，技术技能和成本4的挑战。连续的葡萄糖监测设备（CGM）改变了糖尿病患者及其医疗保健提供者（HCP）管理糖尿病的能力。白天和晚上的葡萄糖数据连续可用性可以更好地调整治疗和行为，有助于避免低血糖发作，并改善HBA1C和范围内的一般时间。5通过避免或延迟并发症的发作，预计将改善糖尿病患者的长期结局的所有因素6。除了长期连续使用CGM外，这些技术还可以在较短的时间内使用，以使糖尿病及其HCP的人了解不同行为对葡萄糖管理的影响并帮助治疗调整7。在高收入国家，CGM已成为1型糖尿病的护理标准，但是，对于LMIC，该技术的访问仍然非常有限。缺乏可用性的主要原因是价格不足，缺乏本地注册的产品，缺乏第三方付款人的稀缺性以及糖尿病和医疗保健提供者对CGM使用方式如何改善糖尿病管理的人的认识。
基于自成像的可编程自旋波查找表
磁振子电路（利用 SW 的系统）[10,11] 可能由 SW 传播的波导[12–15] 和交叉处的干涉区组成，例如，用于创建多数门。[16–20] 波导还可以与其他波导耦合 [21,22] 以实现逻辑运算。以这种方式，已经有可能演示 32 位磁振子全加器 [21] 和基于 SW 的近似 4:2 压缩器。[23] 另一种策略是使用宽铁磁膜区域进行 SW 操作，并使用窄波导作为 SW 输入。这种方法被用来重定向[24–26] 和处理 SW。[27–32] 这些系统的运行基于传入 SW 的干涉。因此，对 SW 传播的介质（折射率的磁振子当量）的局部修改对于设计和优化其功能至关重要。最近的研究表明，可以通过在所谓的逆向设计方法中引入缺陷[32]、在该区域之上放置可编程磁性元件[30]或利用非共线磁化纹理[33–35]来实现。这种基于干涉的策略似乎也有希望实现在 SW 上运行的物理神经网络。[30,33] 因此，干涉效应为开发基于 SW 的超 CMOS 解决方案开辟了一条有希望的道路。平面波穿过一组周期性间隔的障碍物（衍射光栅或孔）时会发生干涉，在近场产生特征衍射图案，在距输入孔径特定距离处重现光栅图像。这种现象被称为塔尔博特或自成像效应，早在 19 世纪就在光中观察到。[36] 由此产生的干涉图案称为塔尔博特地毯，我们最近从理论上证明这种效应也可以发生在 SW 上。 [37] SW 产生的 Talbot 地毯的性质在很大程度上取决于磁性材料的材料参数、几何形状、类型和厚度，以及波长、方向和外部磁场值等动态参数。在这里，我们利用了薄铁磁多模波导中发生的自成像现象，其中 SW 由周期性间隔的单模输入波导引入。进入多模波导的 SW 具有可控相位。特别是，我们提出了一类可重新编程的磁子块，可实现阵列索引操作。
通过基于文本的人工智能引擎与计算图形静力学相结合来增强结构形态查找
摘要 本文介绍了基于机器学习的设计框架 Text2Form3D，旨在探索结构形式的嵌入式描述性表示。Text2Form3D 依赖于深度神经网络算法，该算法将词嵌入（一种自然语言处理 (NLP) 技术）与组合平衡模型 (CEM)（一种基于图形静力学的形式查找方法）结合在一起。Text2Form3D 使用包含通过 CEM 生成的结构设计选项的数据集进行训练，并使用从建筑和结构竞赛报告中获得的词汇进行标记。对于标记过程，使用无监督聚类算法自组织映射 (SOM) 根据定量标准对机器生成的设计选项进行聚类。然后，设计师使用描述性文本标记这些聚类。经过训练后，Text2From3D 可以从用户定义的描述性查询中自主生成新的静态平衡结构解决方案。可以通过各种定量和定性标准进一步评估生成的结构解决方案，以将设计空间限制为适合设计师偏好的解决方案。