在我们的实验室中,我们致力于开发用于检测蛋白质和核酸的电子生物传感器。这些传感器由基于功能化导电纳米碳材料(例如原子级厚度的石墨烯或碳纳米管)的场效应晶体管 (FET) 器件制成。纳米碳 FET 是一种用于定量检测生物标志物的有前途的技术,具有简单、低成本制造和无标记实时电读数等独特优势。本次实习的目标是优化生物分子和石墨烯器件之间的表面相互作用,结合使用纳米传感器的电测量、高分辨率表面显微镜和/或计算方法。这些实验将用于优化这些传感器检测癌症生物标志物的灵敏度指标。
•了解您的听众并将您的故事个性化,以使他们有吸引力。吸引他们的观点,他们对您所做工作的个人兴趣以及他们支持团队的潜在动机。•将您的故事注入一个相关但相关的故事,个人经历或令人心动的轶事,以情感层面与观众建立联系。感到个人联系的人更有可能提出一种支持团队的方法。•知道您要提出的要点,尤其是对于面对面的对话或电话,因此您可以将对话的进度引导到目标。•练习您想说的话。能够讲述团队的故事并问某人是一项学识渊博的技能,学生(和成年人)需要空间来练习和获得信心。如果写电子邮件,请一两个其他具有经验的人来审查和提供建议。如果亲自与某人交谈,请练习与他人大声指出。
感谢加拿大ConocoPhillips,我们提供了一个丰富的井log数据集,其中有10条井(8井和2台测试井)的数百个裂缝。参与者将可以访问这些数据,并负责开发可以准确识别图像日志裂缝的机器学习模型。可以使用Jupyter笔记本草案来帮助您入门 - 它成功识别了一些骨折并提供了信心水平,为基础提供了坚实的基础。
中国取得了长足进步,超过俄罗斯成为美国的主要竞争对手。北京的目标是到 2040 年代中期成为世界领先的太空强国,并将其太空活动纳入军队结构。中国计划在月球南极建立一个永久性研究站,并在太空中建立一个太阳能发电站。中国和俄罗斯在太空项目中的合作日益密切。印度展示了执行低成本任务的能力,包括 2023 年 8 月成功登月,成为第四个实现这一目标的国家。韩国的太空历史相对较短,但目标是到 2045 年跻身世界五大太空强国之列。阿拉伯联合酋长国 (UAE) 和沙特阿拉伯公布了雄心勃勃的太空政策;阿联酋的目标是到 2117 年在火星上建立第一个可居住的人类定居点。
简介 迈阿密戴德县公立学校 (M-DCPS) 数学和科学系很高兴为所有学校举办区 SECME 节和奥林匹克竞赛。我们很高兴您能加入我们,欢迎您参加 2024-2025 SECME 竞赛年。我们致力于举办尽可能安全的线下活动,并将尽可能采用混合方式开展竞赛。我们将继续与 SECME 协调员沟通有关项目提交、虚拟会议空间和线下活动的竞赛后勤事宜。今年的竞赛应尽可能反映今年 SECME 的主题“能量无处不在”。参加 SECME 的学校必须在竞赛前向 SECME 国家办公室注册/更新其学校信息。所有参赛学校必须在 2024 年 1 月 15 日星期一之前向 SECME 国家办公室注册。有关 SECME 国家赛的具体问题,请联系 secme@eng.ufl.edu。要求个人和团队树立良好的体育精神。评委的决定将具有最终决定权。要求学生学习本手册,并尽最大努力为比赛做准备。与所有比赛一样,提前准备将带来高度的舒适感和信心。学生不应低估个人能力,也不应低估学校团队的集体实力。鼓励学生代表学校,展现自豪感和勇气。鼓励学校举办全校范围的竞赛活动挑战赛,以选出代表学校的团队参加地区奥林匹克运动会。记住,我们都有成为伟大人物的潜力!告诉学生在团队中找到自己的位置,提醒他们代表学校的 SECME 计划,并鼓励他们玩得开心!
Drennan,伊恩(多伦多大学)对通风的优化,以改善院外心脏骤停的埃斯泰丁(Esseltine)的生存,杰西卡(Jessica) (麦克马斯特大学)阐明势头后认知障碍和痴呆keir的关键决定因素,丹尼尔(西安大利奥大学)在心血管疾病刘易斯(Krrystina)(渥太华大学)的心血管疾病刘易斯(Ottawa)的心血管疾病训练成果中优化的有氧运动训练成果冠状动脉综合症麦金太尔(McMaster University)(麦克马斯特大学)改善了心脏外科手术后术后心房颤动的患者Singh,Hardeep(多伦多大学)共同创建一个框架,与多个利益相关者Vyas Vyas,Manav,Manav(St. St.迈克尔医院(Michael's Hospital)改善移民的中风预防(I-SPI)Zechariah,Anil(纽芬兰纪念大学),针对脑血管信号的血管信号传导用于血液流动稳态和中风后的大脑恢复 * McDonald奖学金** Barnett奖学金** Barnett奖学金
e.a.cad.c.018.24关联(O)兼职部门:薪金:$ 8,734.48至$ 12,384.07小时:L。A V.从07:00到11:00开始的开始日期:14 10 24至24 01 01 01 25活动要携带:相关的教师必须进行计划,以便计划,并进行计划,以便计划,以便该计划,以便该计划,以便该计划,该计划,供计划,并进行计划,计划,计划,计划功能协调和评估学术项目,直接对其负责。 div>在RIPPPA和其他适用标准的第7-3条中建立的文化的教学,研究,预言和传播活动。 div>根据建筑学士学位的课程在一般树干的层面上进行教学,例如:符号推理和一般树干的逻辑。 div>建筑学士学位的; UEA等人,例如:湿润的舒适度;轻巧和声学舒适;太阳天气和几何形状;建筑物I和II的设施;空调系统;自动化和控制;建筑设计I,II,III或IV;以及部门所要求的。 div>支持生物气候建筑领域的研究活动。 div>文化的保存和传播。 div>知识领域:纪律的生产和背景:设计学术要求的生产和背景:在技术主或其等效*中拥有建筑学位和硕士学位,以及根据当前选项卡所缺少13,200点的要点。 div>:国王加勒戈斯·吉列尔莫·奥雷利奥(Guillermo Aurelio)的辞职。 div>
1 2024 年数字十年状况报告,ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3602 2欧洲审计院,《人工智能:欧盟必须加快步伐》,eca.europa.eu/en/news/news-sr-2024-08 3欧盟数字政策的未来 - 理事会结论(2024 年 5 月 21 日),data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-9957-2024-INIT/en/pdf 4参见“如何以有限的手段玩数字权力游戏”,thinkeuropa.dk/files/media/document/How%20to%20Play%20the%20Digital%20 Power%20Game%20with%20Limited%20Means_0.pdf 5参见“关于生成式人工智能基础模型和人工智能产品竞争的联合声明” - competition-policy.ec.europa.eu/about/news/joint-statement-competition-generative-ai-foundation-models-and-ai-products-2024-07-23_en。另请参阅“生成人工智能:法国税务局就该行业的竞争功能发表意见” - autoritedelaconcurrence.fr/en/press-release/generative-artificial-intelligence-autorite-issu es-its-opinion-competitive 6基于 cdn.digitaleurope.org/uploads/2024/06/DIGITALEUROPE-EU-CRITICAL-TECH-GAP-REPORT_WEB_UPDATED.pdf 和 francedigitale.org/en/posts/report-generative-ai 7consilium.europa.eu/en/european-council/strategic-agenda-2024-2029/ 和 commission.europa.eu/document/download/e6cd4328-673c-4e7a-8683- f63ffb2cf648_en?filename=Political%20Guidelines%202024-2029_EN.pdf 8ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_383 9euractiv.com/section/artificial-intelligence/news/european-commission-is-moving-ahead-with-ai-factories/ 10 欧洲审计院,《人工智能:欧盟必须加快步伐》,eca.europa.eu/en/news/news-sr-2024-08 11 europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/2994 12 ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_24_3602 13 JRC,《将欧盟层面的融资工具与数字十年目标相结合》, Publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC134647 14 aiindex.stanford.edu/report/
问题陈述:整合多样化的数据来源:我们如何有效地结合来自不同格式,结构和开发AI驱动分析的数据:我们如何利用生成的AI来自动化数据分析任务,识别模式并生成洞察力。解决数据质量和隐私问题:我们如何确保数据融合和AI应用程序中使用的数据的准确性,可靠性和安全性。