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World File Search System研究工作
提出的课程结构和PG 1st ...
设计和仿真实验室（ET5182）L-T-P：0-0-3来源：2完整标记：100该实验室基于设计和基于PG受试者的仿真作品。学生有望通过分配给他们的设计和模拟作品的真诚研究工作来提出一些新颖和发展的贡献。它包括但不限于基于CST，HFSS和ADS ANSYS的电磁仿真，使用COMSOL多形物理软件对各种光学设备的模拟知识，使用MATLAB的VLSI，分配和项目的CAD工具的知识。
阿灵顿倡议重新思考能量
在接下来的12个月中，将从2022年秋季至2023年晚期收集的水样中提取并处理遗传物质。所产生的数据将提供遗传“指纹”，可用于识别在局部河口栖息地访问或避难的可能的鱼类。结果可能表明当地水域支持蓬勃发展的鱼类种群的适用性。从这项FISH EDNA试点研究中获得的有意义的信息可能会使这项研究工作将来扩展到墨西哥湾的其他河口系统。
Wazarkar, Seema；Patil, shruti；Kumar, Satish，“利用人工智能进行时尚分析的文献计量调查”（2020 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。4462。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/4462
摘要 在 21 世纪，服装时尚已成为每个人不可或缺的一部分，因为它被认为是向外界表达个性的一种方式。目前，传统的时尚商业模式正在经历范式转变，从基于经验的商业战略实施转变为数据驱动的智能商业即兴。人工智能充当催化剂，实现数据智能融入时尚行业，旨在促进供应链管理、趋势分析、时尚推荐、销售预测、数字化购物体验等所有业务领域。“时尚人工智能”领域仍在研究进展中，因为时尚数据是一个多方面的实体，可以以图像、视频、文本和数值等任何形式提供。因此，它成为一个具有挑战性的研究领域。缺乏一项共同的研究，可以提供对研究工作和方向的鸟瞰图。在本文中，作者基于 Scopus 数据库对基于人工智能的时尚分析领域进行了文献计量调查。该研究检索了 1975 年至 2020 年发表的 581 篇 Scopus 研究论文，并进行了分析，以找出关键见解，例如出版量、合著者网络、引文分析和人口统计研究分布。研究表明，会议上的概念命题和期刊上发表的一些论文做出了重大贡献。然而，在利用人工智能技术改善时尚产业的方向上，还有大量的研究工作。
飞行。 lxxxiv，n。
在Acfiman（生物学，地球科学，物理学，数学和化学的能力领域）刺激人力资源的形成目的化学-Avoquim。 div> 我们还在新一代委内瑞拉科学家的前提下与年轻的委内瑞拉科学家庆祝会议：他们在哪里？ div> 在第一次会议上，我们听取了一些学者，以及一群委内瑞拉年轻的科学家，他们的研究工作是在我们国家以外的国家机构和机构中进行的。 div> 这次会议的目的是了解这些年轻人的观点，委内瑞拉的科学以及这些新一代的科学家如何为我们国家的社会福利和可持续发展做出贡献。 div> 这次会议的目标之一是建立合作关系，以支持这些年轻人和与阿克菲曼的科学进步。 div>在Acfiman（生物学，地球科学，物理学，数学和化学的能力领域）刺激人力资源的形成目的化学-Avoquim。 div>我们还在新一代委内瑞拉科学家的前提下与年轻的委内瑞拉科学家庆祝会议：他们在哪里？ div>在第一次会议上，我们听取了一些学者，以及一群委内瑞拉年轻的科学家，他们的研究工作是在我们国家以外的国家机构和机构中进行的。 div>这次会议的目的是了解这些年轻人的观点，委内瑞拉的科学以及这些新一代的科学家如何为我们国家的社会福利和可持续发展做出贡献。 div>这次会议的目标之一是建立合作关系，以支持这些年轻人和与阿克菲曼的科学进步。 div>
2016-2020 年 M-ERA.NET 2 号招标结果
M-ERA.NET 2 - 材料研究与创新的 ERA-NET（2016 年 3 月 - 2022 年 2 月）旨在协调参与的欧盟成员国、联系国和地区以及选定的全球材料研究与创新合作伙伴的研究工作。M-ERA.NET 2 旨在提供一个主题伞状结构，以灵活的方式支持新兴主题，包括低碳能源技术材料和相关生产技术。通过这种方法，M-ERA.NET 2 满足了研究界的需求，同时考虑到国家和地区以及欧洲的优先事项和趋势。
2024 年欧洲心脏病学会
亲爱的同事们，我们谨代表欧洲心脏与中风理事会，非常高兴地邀请您参加该理事会的年度科学会议“心脏与中风 2024”。会议将于 2024 年 11 月 28 日至 29 日在欧洲的国际科学和教育中心和文化中心雅典举行。心脏与中风 2024 是欧洲心脏与中风理事会的官方科学会议，今年会议的重点是围绕心脏和大脑之间的相互作用个性化地提高知识。管理指南和将最近的研究成果转化为临床实践，都将成为会议的重点。欢迎参加心脏与中风 2024 会议，与杰出的教师互动。您将有机会在主持的海报会议上展示您的研究工作，并享受一场提供充满活力的科学计划、杰出专家和丰富互动会议的会议。这将是展示您的研究工作、建立网络以及参与临床病例管理和科学讨论的绝佳机会。参加 2024 年心脏与中风大会，与来自世界各地的朋友和同事一起努力开发和提供安全、精确和有效的心脑相互作用理解和管理。雅典将提供独特而鼓舞人心的文化环境，让 2024 年心脏与中风大会成为一场令人难忘的活动。我们真诚期待在雅典欢迎您！ Gregory Lip 教授 中风委员会主席 Alison Halliday 教授 中风委员会前任主席
具有多个跳跃连接的注意力 3D U-Net 用于脑肿瘤图像分割
摘要：在使用传统和新型机器学习和深度学习技术的研究人员中，二维医学图像分割模型很受欢迎。此外，由于近年来对三维体积创建进行了大量研究，三维体积数据最近变得更加容易获取。利用这些三维数据，研究人员已经开始研究创建三维分割模型，如脑肿瘤分割和分类。由于使用三维数据可以比二维数据提取出更多关键特征，三维脑肿瘤检测模型在研究人员中越来越受欢迎。到目前为止，各种重要的研究工作都集中在 3D 版本的 U-Net 和其他流行模型上，如 3D U-Net 和 V-Net，同时也做了一些出色的研究工作。在本研究中，我们使用了三维脑图像数据，并基于 3D U-Net 模型创建了一个新架构，该模型使用多个跳过连接和具有成本效益的预训练 3D MobileNetV2 块和注意模块。这些预训练的 MobileNetV2 模块通过提供较小的参数来辅助我们的架构，以在我们的计算能力方面保持可操作的模型大小，并帮助模型更快地收敛。我们在编码器和解码器模块之间添加了额外的跳跃连接，以简化两个模块之间提取特征的交换，从而最大限度地利用特征。我们还使用注意模块来过滤掉通过跳跃连接传入的不相关特征，从而在提高准确性的同时保留了更多的计算能力。
