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World File Search System盲杖
Robert（Rupert）Wu cl-dps：一种通过扩散后采样解决盲逆问题的对比学习方法
CSC488/2107H1 Compilers & Interpreters Fan Long Winter 2022 MAT496H1 Reading: Mathematics of Deep Learning Vardan Papyan Winter 2022 VIC493H1 Vic Capstone Research Colloquium Emanuel Istrate Year 2021-2022 CSC485/2501H1 Computational Linguistics Gerald Penn Autumn 2021 CSC495H1 Project: Continual Learning Florian Shkurti Autumn 2021 CSC498/475H5 Topics: Introduction to Reinforcement Learning Animesh Garg Autumn 2021 CSC384H1 Introduction to Artificial Intelligence Sonya Allin Summer 2021 CSC412/2506H1 Probabilistic Learning & Reasoning Jesse Bettencourt Winter 2021 CSC413/2516H1 Neural Networks & Deep Learning Jimmy L. Ba，Bo Wang Winter 2021 CSCD70H3编译器优化Gennady Pekhimenko Autumn 2020 CSC494H1项目：多模式夹应用程序Sanja Fidler Sanja Fidler，Amlan Kar Winter 2021 CSCC11 CCCC11 H.车队，布莱恩·陈（Bryan Chan）秋季2020 CSC369H1操作系统Karen Reid Aut 2020 CSC420H1图像理解理解Babak Taati，Morteza Rezanejad Aut 2020 hps391H1 1700年的数学历史，从1700年到现在的Sylvia Nickers thine 2020 CSC32224 HINCOMANG 1.算法设计，分析和复杂性Koushik PAL 2019 CSC300H1计算机与社会Mathew Zaleski，Ishtiaque Ahmed Ahmed Winter 2019 CSC336H1数值方法Kenneth R. Jackson R. Jackson R. Jackson Autumn 2018
揭盲并为 COVID-19 疫苗试验安慰剂组参与者接种疫苗的伦理考量
辉瑞-BioNTech、Moderna 和强生公司的 COVID-19 疫苗已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的“紧急使用授权”。其他疫苗，例如 Sputnik V 和阿斯利康疫苗，在公布了有希望的有效性结果后，已开始在世界其他国家分发。随后可能还会有多种候选疫苗推出，仍需进行安全性和有效性测试。由于疫苗是分层次分发给公众的，因此关于过去或即将进行的试验的安慰剂组接种问题存在讨论和分歧 ( 1 )。有人认为，只有试验之外原本可以接种疫苗的试验参与者（安慰剂组）[即高危参与者或医护人员 (HCW)] 才应该揭盲并接种疫苗，而所有其他参与者应保持盲法 ( 2 , 3 )。我们认为，一旦证明有效，疫苗制造商和研究人员就有道德义务根据医学伦理的四项原则，揭开 COVID-19 疫苗试验安慰剂组的盲法，并向他们提供疫苗。
在基于单击的回声定位培训10周后，盲人和视力成年人的主要视觉和听觉皮层变化
最近的工作表明，在感觉处理方面，成年人的大脑非常适应。在这种情况下，也有人提出结构“蓝图”可能从根本上限制神经塑性变化，例如响应感官剥夺。在这里，我们在10周的时间内培训了12名盲人参与者和14位被回声分配的参与者，并在pre-post设计中使用了MRI来测量功能和结构性大脑的变化。我们发现，盲人参与者和视力参与者共同表明训练引起的左右V1的激活增加是响应回声的，这一发现很难和解，认为感觉皮质是通过模态严格组织的。此外，盲人参与者和视力参与者表明，训练会响应声音本身的右A1的激活增加（即不是Echo特定的），这伴随着盲人参与者的右A1灰质密度的增加，并且在视力参与者的邻近声学区域中。视力参与者和盲人参与者之间功能结果的相似性与重组可能受两组相似原则约束的想法一致，但是我们的结构分析也表明两组之间的差异表明可能需要更细微的观点。
C-9. 水平扩散器-过滤带 (LS-FS)
在盲沟内，水在 LS 的边缘均匀地上升和下降，从而将水流均匀地分配到 FS。盲沟通常由泥土构成，上面覆盖着草皮或可能衬有护堤。如果 LS-FS 安装在渗透率较低的土壤中，则建议使用暗渠。暗渠将在暴风雨之间排出盲沟，为下一次暴风雨提供容量，防止草皮死亡并避免蚊虫危害。暗渠应排入旁路渠道。另一种选择是将盲沟建造成线性湿地。此选项在三叠纪盆地土壤的地区特别有用，这些地区的渗透率极低，不利于暗渠正常运作。
个性化的远程指导性预防性锻炼治疗（优先级）：评估者盲，多中心随机对照试验的方案
1研究内部疾病康复研究小组，康复科学系，运动与康复科学系，鲁文库芬，鲁文，比利时，2心血管科学系，医学院，医学院，鲁芬，鲁芬，比利时，比利时，3雷维尔大学 - 林文，林格 - 林族人 - 雷·鲁ushab -Rebastitation -Rebast sci，reasult sci，reasult sci，reast sci，reasult sci，herfitation Center，herfitation Center，hert sci，hert sci，hert sci，hert sci sci sci sci比利时的Diepenbeek，第4次心血管疾病系，大学医院，鲁南大学，比利时，5 HCI和EHEALTH，HCI和EHEALTH，HASSELT UNICYSEL UNIVERACES，DIEPENBEEK，BELGIUM，BELGIUM，HASSELT University of Sciences of Sciences，6内分泌学，慢性疾病，代谢和衰老系，鲁文，比利时，比利时8号，心脏病学系，安特卫普大学医院，安特卫普，比利时，医学与健康科学系9比利时，心脏中心哈塞尔特11号心脏病学系，杰萨医院，哈塞尔特，比利时，比利时，12号公共卫生和初级保健部，鲁南生物统计学和统计生物信息信息中心（L-Biostat）（l-biostat），Ku Leuven，Leuven，Leuven，Leuven，Bilgium，比利时，13
2025-2035 年战略计划
在他的一生和教义中，耶稣用许多概念来描述他自己以及我们与上帝的关系。其中最持久和最受人喜爱的概念就是好牧人。在《约翰福音》第 10 章中，耶稣阐述了他对好牧人的含义的思考和理解；他关心、领导、寻找、保护和指引他的人民，就像牧羊人照顾他的羊群一样。耶稣承担了当时社会最卑微成员之一的形象和工作，将其转变为服务和关爱的象征。因此，毫不奇怪，历代教会都用牧羊人来描述那些体现这种精神领导和牧养关怀的人的角色；向他们赠送一根牧杖，以提醒他们为教会成员和世界服务的卑微职责。
自下而上和自上而下的注意过程对 COVID 相关刺激变化视盲的影响：心率变异性的影响
简介：自上而下的机制调节注意力控制，受任务需求和个人目标的影响，而自下而上的过程则受显著刺激的影响。类似的网络参与了这两个过程（例如，额叶纹状体区域）。然而，它们受到刺激的情绪显著性的影响不同，而情绪显著性决定了注意力的分配。本研究旨在确定最近的疫情经历是否继续对认知过程产生影响。为此，本研究将确定与负面和中性刺激相比，对疫情相关刺激的注意力偏见。此外，本研究将调查疫情相关刺激是否影响自上而下和自下而上的注意力过程，以及后者是否影响以心率变异性 (HRV) 为指标的自主神经控制。
交叉耦合介电波导滤波器
配置，这对于集成应用程序很方便。此外，由于其高Q值和高功率能力，它们具有广泛的应用。在参考文献13中，设计了TM01模式单片介电滤波器，该滤光滤光片结合了使用带有低二电恒定恒定支撑的U形金属探针实现的负耦合。在参考文献14中，使用深层盲孔来基于介电波导结构实现负耦合。在参考文献15中分析了波导滤波器电容电容式负耦合理论。但是，这些类型的耦合需要高加工精度，并且需要一次成型，这不利于质量生产。这项研究涉及基于介电波导腔的一种正耦合结构的建议以及负耦合结构。该结构涉及一种集成的设计，可以通过简单地通过二线波导中的孔或盲孔来实现。在预期的位置钻孔或盲孔发射并模压滤波器的介电波导后，并且介电波导的表面完全金属化并同时涂层，这对于制造和调试非常方便。以四阶带通滤波器为例，本研究涉及一种介电波 - 导向器交叉耦合过滤器的设计。正耦合使用两个浅盲孔在对称的上方和下方的两个浅盲孔中，而中间通过一个连接两个盲孔的孔。负耦合是使用对称上方和下方的两个浅盲孔实现的。分析了正耦合设计理论，并阐明了过滤器的正向设计过程。制成的过滤器的总尺寸为27×27×5 mm，中心频率为3.5 GHz。带宽为5％，插入损失小于0.5 dB，带内的返回损耗大于15 dB，并且在3.25和3.65 GHz时产生了两个带外的传输零。
交叉注意DTI：在盲评估设置中与交叉注意模块的药物目标相互作用预测
，我们通过基于变压器的神经网络模型实现了药物目标影响（DTI）预测任务的最新性能。通过序列化化合物和蛋白质成对的微笑，细节和蛋白质序列数据，我们实现了有希望的DTI预测。与两个基准数据集上的最新模型相比，该模型改善了平方平方误差度量。通过使用两个变压器编码器作为特征提取器和作为任务执行者的交叉注意，发现了新型药物候选物的关键区域，从而允许对化合物的结构突出显示。值得注意的是，化合物和蛋白质相互参考以通过注意机制相互参与。此外，我们提出了一种模型评估方法，该方法称为盲目评估，该方法是为了发现药物发现的实际目的而设计的。所提出的模型被认为是一种潜在的筛选方法，用于挖掘大型数据集并突出新的潜在药物候选物，并为这些化合物的结构提供丰富的注释，以告知高吞吐量筛选（HTS）研究。