作为卡塔尔大学先进材料中心的研究员助理,我获得了良好的材料科学研究背景,并寻求通过不断学习来建立更强的研究和解决问题的能力。我的目标是最终拥有广泛的学术生涯,包括教学、研究和管理职责。教育背景:2008 - 2012:埃及开罗艾因夏姆斯大学药学院药学学士。总体成绩:非常好(75.1%)NB 所修课程和成绩列在所附的大学证书中 2005 - 2007:埃及开罗圣法蒂玛学校国际普通中学教育证书 (IGCSE) 学生得分:121% 1994 - 2004:圣约瑟夫姐妹语言学校国民教育研究经历:卡塔尔大学先进材料中心研究员助理 - 项目名称 1:卡塔尔可再生能源:一项科学和社会研究。 (2015 年 12 月 - 2016 年 1 月)项目主管:Mariam Al-Maadeed 教授和 Hamoud Al Omilat 博士社会角色:主要是社会部分,对一些科学工作也有一些贡献
轻离子束剂量测定 Hugo Palmans 1、Russell Thomas 1、David Shipley 1、Andrzej Kacperek 2 1 生活质量部,辐射剂量测定团队 2 道格拉斯回旋加速器,Clatterbridge 肿瘤中心,威勒尔,英国 摘要 本报告概述了“改进的轻离子束剂量测定”战略研究项目所做的科学工作,以及英国贸易和工业部 2001-2004 国家测量系统、电离辐射计量计划下的工作。它根据 2004-2007 国家测量系统、英国贸易和工业部电离辐射计量计划下开展的工作进行了修订,以完成早期计划中启动的工作。这项工作还极大地受益于 Clatterbridge 肿瘤中心和加拿大自然科学与工程研究委员会 (NSERC) 的研究项目以及与比利时根特大学的合作。引言部分简要介绍了质子束放射治疗领域,第二章对相关文献进行了全面概述。第三章介绍并讨论了该项目范围内进行的实验工作,第四章讨论了支持进行的模拟。结论部分总结了主要成就以及这项工作为 NPL 创造的机会。
轻离子束剂量测定 Hugo Palmans 1、Russell Thomas 1、David Shipley 1、Andrzej Kacperek 2 1 生活质量部,辐射剂量测定团队 2 道格拉斯回旋加速器,Clatterbridge 肿瘤中心,威勒尔,英国 摘要 本报告概述了“改进的轻离子束剂量测定”战略研究项目所做的科学工作,以及英国贸易和工业部 2001-2004 国家测量系统、电离辐射计量计划下的工作。它根据 2004-2007 国家测量系统、英国贸易和工业部电离辐射计量计划下开展的工作进行了修订,以完成早期计划中启动的工作。这项工作还极大地受益于 Clatterbridge 肿瘤中心和加拿大自然科学与工程研究委员会 (NSERC) 的研究项目以及与比利时根特大学的合作。引言部分简要介绍了质子束放射治疗领域,第二章对相关文献进行了全面概述。第三章介绍并讨论了该项目范围内进行的实验工作,第四章讨论了支持进行的模拟。结论部分总结了主要成就以及这项工作为 NPL 创造的机会。
在许多神经形态工作流程中,模拟器在重要任务中发挥着至关重要的作用,例如训练脉冲神经网络、运行神经科学模拟以及设计、实施和测试神经形态算法。当前可用的模拟器适用于神经科学工作流程(例如 NEST 和 Brian2)或深度学习工作流程(例如 BindsNET)。问题是,基于神经科学的模拟器速度慢且可扩展性不强,而基于深度学习的模拟器不支持神经形态工作负载的某些典型功能(例如突触延迟)。在本文中,我们解决了文献中的这一空白,并提出了 SuperNeuro,这是一种快速且可扩展的神经形态计算模拟器,能够进行同质和异构模拟以及 GPU 加速。我们还提供了初步结果,将 SuperNeuro 与广泛使用的神经形态模拟器(如 NEST、Brian2 和 BindsNET)在计算时间方面进行了比较。我们证明,对于小型稀疏网络,SuperNeuro 比其他一些模拟器快约 10 × –300 倍。对于大型稀疏网络和大型密集网络,SuperNeuro 比其他模拟器分别快约 2.2 × –3.4 倍。
轻离子束剂量测定 Hugo Palmans 1、Russell Thomas 1、David Shipley 1、Andrzej Kacperek 2 1 生活质量部,辐射剂量测定团队 2 道格拉斯回旋加速器,Clatterbridge 肿瘤中心,威勒尔,英国 摘要 本报告概述了“改进的轻离子束剂量测定”战略研究项目所做的科学工作,以及英国贸易和工业部 2001-2004 国家测量系统、电离辐射计量计划下的工作。它根据 2004-2007 国家测量系统、英国贸易和工业部电离辐射计量计划下开展的工作进行了修订,以完成早期计划中启动的工作。这项工作还极大地受益于 Clatterbridge 肿瘤中心和加拿大自然科学与工程研究委员会 (NSERC) 的研究项目以及与比利时根特大学的合作。引言部分简要介绍了质子束放射治疗领域,第二章对相关文献进行了全面概述。第三章介绍并讨论了该项目范围内进行的实验工作,第四章讨论了支持进行的模拟。结论部分总结了主要成就以及这项工作为 NPL 创造的机会。
轻离子束剂量测定 Hugo Palmans 1 、Russell Thomas 1 、David Shipley 1 、Andrzej Kacperek 2 1 生活质量部,辐射剂量测定团队 2 道格拉斯回旋加速器,Clatterbridge 肿瘤中心,威勒尔,英国 摘要 本报告概述了战略研究项目“改进的轻离子束剂量测定”中所做的科学工作以及英国贸易和工业部 2001-2004 年国家测量系统、电离辐射计量计划下的工作。它根据英国贸易和工业部 2004-2007 年国家测量系统、电离辐射计量计划下开展的工作进行了修订,以完成早期计划中启动的工作。这项工作还极大地受益于克莱特布里奇肿瘤中心和加拿大自然科学与工程研究委员会 (NSERC) 的研究项目以及与比利时根特大学的合作。介绍是对质子束放射治疗领域的一个非常简短的介绍,第二章提供了文献的广泛概述。第三章介绍并讨论了在本项目范围内进行的实验工作,第四章讨论了为支持而进行的模拟。结论部分总结了这项工作为 NPL 创造的主要成就和机遇。
UDC 656.61 BBK 39.4 A43 编辑委员会:主席 - Burkhanov Sergey Borisovich,联邦国家预算高等教育机构“Dalrybvtuz”航海研究所所长,博士。经济。科学,副教授。副手主席 - Frederick James Francis,名誉教授,副主席。新加坡理工学院海事安全中心主任。秘书 – Lebedeva Marina Nikolaevna,副秘书。MI科学工作主任,研究生部主任。会议组委会地址:690087, Vladivostok, st.Lugovaya, 52b,联邦国家预算高等教育机构“Dalrybvtuz” 电话:8(423)2-44-00-49 http://www.conf.dalrybvtuz.ru 电子邮件:mi@dgtru。 ru A43 当前亚太地区航运发展和运输问题:国际材料。科学技术会议。[电子资源]。– 电子。已给出。(12.5 Mb)。– 符拉迪沃斯托克:Dalrybvtuz,2019。– 295 秒。– 系统。要求:PC不低于Pentium I级; 128 MB 内存; Windows 98/XP/7/8/10; Adobe Reader V8.0 及更高版本。– 上限。从屏幕上。ISBN 978-5-88871-736-3 介绍了海事安全和船舶技术支持、技术服务和运输系统领域的研究工作成果,以及海事专业教学中存在的问题和前景。一所技术大学,包括语言培训问题。
Karlik A.E.圣彼得堡国立经济大学(圣彼得堡)企业与工业联合体经济与管理系主任,经济学博士。科学、教授、理事会主席;布拉特·R.E.陆军后勤保障学院军事学院(工程技术)副院长 A.V. Khruleva 教育和科学工作(圣彼得堡),教育博士。理学副教授;比斯特良采夫·S.B. ,圣彼得堡国立经济大学(圣彼得堡)国际关系、历史与政治学系教授,社会学博士。理学副教授;维尔塔科娃 Yu.V.西南国立大学(库尔斯克)区域经济与管理系主任,经济学博士。科学,教授; Goncharov S.A.,俄罗斯国立师范大学联合国教科文组织多元文化社会教育部主任赫尔岑(圣彼得堡),语言学博士。科学,教授;格里高利耶夫 V.I. ,圣彼得堡国立经济大学(圣彼得堡)体育系主任,教育学博士。科学,教授;埃利塞耶娃 I.I. ,俄罗斯科学院(圣彼得堡)社会学研究所所长,俄罗斯科学院通讯院士,经济学博士。科学,教授;坎尼金 G.V. ,俄罗斯科学院社会学研究所理论与方法学部主任(Sa
-背景。自闭症谱系障碍 (ASD) 在不同程度上影响大脑连接。尽管如此,由于 ASD 的异质性,使用磁共振成像 (MRI) 非侵入性地区分此类影响对于机器学习诊断框架来说仍然非常具有挑战性。到目前为止,现有的网络神经科学工作主要集中在功能性(源自功能性 MRI)和结构性(源自扩散 MRI)大脑连接上,这可能无法捕捉大脑区域之间的相关形态变化。事实上,使用源自传统 T1 加权 MRI 的形态学大脑网络进行 ASD 诊断的机器学习 (ML) 研究非常稀少。-新方法。为了填补这一空白,我们利用众包通过组织 Kaggle 竞赛来构建一个用于神经系统疾病诊断的机器学习管道池,并使用源自 T1 加权 MRI 的皮质形态学网络将其应用于 ASD 诊断。-结果。比赛期间,参赛者将获得一个训练数据集,并且只能在公开测试数据上检查自己的表现。最终评估基于准确度、敏感度和特异性指标,在公开和隐藏测试数据集上进行。团队分别使用每个绩效指标进行排名,最终排名根据所有排名的平均值确定。排名第一的团队
政府人工智能中心获得两党支持者的支持,为特朗普做好准备:美国国家标准与技术研究所 (NIST) 历来以物理科学工作而闻名,在拜登总统的领导下,该研究所将重点转向解决人工智能的安全性和可用性问题,建立了人工智能安全研究所,并与斯坦福大学、OpenAI 和 Meta 等大学和公司合作。这项源于拜登关于人工智能的行政命令的举措获得了两党的支持,支持者称赞 NIST 的效率和作为非监管实体为政府提供技术专业知识的潜力。然而,即将上任的特朗普政府计划废除拜登的人工智能行政命令,这可能会改变 NIST 的角色,这给不确定性带来了隐患。参议员特德·克鲁兹 (R-TX) 和当选副总统 JD Vance 等批评人士反对过度监管,担心这会扼杀初创企业。与此同时,包括研究员 Dean Ball 在内的一些共和党人认为,在共和党领导下,两党有机会集中精力应对人工智能风险,尽管对“人工智能安全运动”的怀疑仍然存在。立法者和行业团体正在倡导为 NIST 的 AI 计划提供永久资金,强调其在推动 AI 快速发展方面的关键作用。(彭博政府)