CC SC 科目名称 联系方式 每周小时数 L–T- P-TO 学分 L–TP-TO 学分 BSC BS-CH101 化学 3-1-0-4 4 BSC BS-PH201 物理 3-1-0-4 4 BSC BS-M101A 数学-IA 3-1-0-4 4 BSC BS-M201A 数学-IIA 3-1-0-4 4 ESC ES-ES101 基础电气工程 3-1-0-4 4 HUM HM-HU201 英语 2-0-0-2 2 BSC BS-CH191 化学实验室 0-0-3-3 1.5 ESC ES-CS201 问题解决编程 3-0-0-3 3 ESC ES-EE191 基础电气工程
在罗氏公司任职期间,Sage 先生是罗氏公司全球知识产权团队的成员,他管理和领导了一支由德国和美国知识产权律师组成的团队,负责各种研究、开发和技术项目的专利诉讼和产品清关活动。他负责就知识产权事务(包括专利、商标、版权和商业秘密)以及知识产权侵权调查和诉讼执行向高级业务领导提供建议。在任职期间,他在管理公司内部各种领导职位方面发挥了重要作用,曾担任高级知识产权顾问、首席美国知识产权顾问、糖尿病护理全球知识产权主管,最近还担任印第安纳波利斯知识产权部门的知识产权站点主管。Sage 先生在 Krieg DeVault 开始了他的法律职业生涯,于 1999 年至 2004 年期间担任知识产权律师。
Jaszi在BEA的广泛而深厚的影响力部分是由于他在过去几十年中担任的多个角色,有些同时发生。Jaszi是BEA的董事,距离四分之一世纪,他强调BEA的角色是为决策者提供信息,而不是制定政策本身。在大部分时间里,他还是调查的主编,负责监督260期的出版物。此外,他是许多华盛顿特区大学的兼职学者,他将在那里侦察人才并招募最好的学生在BEA工作。
通过这个当代动手艺术课,学生将学习一种结构化的方法来创造思想,探索和发展,以创造社会参与的艺术。一种合作的艺术类型,解决了政治问题,直接与观众接触,并且通常是在艺术市场的机构结构之外创造的。
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器,这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质,我们通过(1)假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识,并且(2)在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而,贝叶斯框架,尤其是专用推理框架,可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中,整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程,以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制,解决了诸如非线性因素,有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明,随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率,贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用,并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品,这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域,并在域专家的帮助下标记。用于特征提取,同时考虑了实验室和RGB颜色空间,以及Haralick纹理特征,每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征,应用主成分分析(PCA)和随机森林方法。随后使用支持向量机(SVM)进行叶片健康状况的分类,并使用准确性,精度,召回和F1得分指标评估模型性能,这些均来自混淆矩阵。研究发现,PCA和随机森林显着提高了模型性能,从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解,并在精确农业中使用了潜在的应用。此外,结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径,强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分,医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来,他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切,他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话,但如果你离开房间片刻,当你回来时,他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
结果:数据库包括73342个条形码,分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱(物种代理)。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半,而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家,哥斯达黎加,加拿大,南非,德国和西班牙,尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系,但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度,因为一个国家添加了更多的物种多样性,并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而,在物种层面,即使在最激烈的采样国家中,库存仍然不完整,并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
马铃薯叶疾病主要有两类;早期疫病和晚疫病疾病。这种疾病在某些天气模式中可能更普遍,并且对马铃薯作物产生灾难性影响。总结,温暖,潮湿的天气,经常降雨或大量露水,15°C至20°C之间的温度以及缺乏阳光的天气条件是可能导致马铃薯晚枯萎病的天气条件。较干燥的天气条件有利于早期疫病,与后期的疫病不同。温暖而干燥的天气,缺乏降雨或灌溉,21°C至29°C之间的温度以及早晨的高湿度是可能导致马铃薯早期枯萎病的天气状况。修改的数据集用于受气候影响的预测,使用随机森林模型的测试精度为97%。对实验结果的分析表明,基于天气数据框架的建议的马铃薯叶疾病预测优于框架的结果。