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第33届年度纽芬兰电气和计算机工程会议（NECEC）2024年11月14日在Holiday Inn酒店圣约翰，NL 180葡萄牙湾
1 Zhiding Yang A Hybrid Approach for Wave Height Estimation from Rain-Contaminated Radar Images Based on Segmentation and Iterative Dehazing 2 Wanglong Lu TextDoctor: Unified Document Image Inpainting via Patch Pyramid Diffusion Models 3 Sachithra H Atapattu Enhancing the Region of Attraction of a Multi-Rotor UAV Using Neural Network-Based iLQR Control 4 Zahra Jafari A Novel Method for Estimation of Sea-Surface Wind Speed from SAR Imagery 5 Jesse Chen An Evaluation of the Effect of Seasonal Evolution on GNSS Reflectometry Based Sea Ice Classification Using Random Forest Classifiers 6 Manish Patel Optimization-Based Design and Reliability Assessment of a Hybrid Energy System for Natuashish, Labrador 7 Xin Qiao Ocean Surface Wind Speed Estimation From GNSS-R Data Using CNN-Transformer Network 8 Afzal Ahmed A对Windows 11和Ubuntu上媒体玩家功耗的比较分析24.04.1 9 Fatemeh Kafrashi设计以及浮动太阳能的反渗透饮用水系统Kish Island 10 Syed Nafiz Imtiaz设计和Newfoundland Stephenville H2项目的500 MW Winderf Project Syed Nafiz Imtiaz设计和模拟。23 Sondos Omar陡坡 - 修改深神经网络，以减轻消失的梯度问题24 ASAD MEHMOOD HASSAN设计和分析Lahore模型镇房屋的光伏系统的分析，使用Homer Pro。11 Benjamin f Stanley搜索订购星际争霸订单优化的订购12 yi li改进了PCS从X频段雷达数据中从X频段雷达数据中检索的PCS算法13 RUSLAN MASINJILA对象操纵使用多模式，基于触觉的感应和使用Ahsan Mustaf for Aduning大型语言15 Khan khan khan khan khan khan khan khan khan khaan khaan khaan khaan khaan khaan khaan khaan基于ARM的CPU 16 RIDWANULLAH ABDULKAREEM FPGA基于GNSS-R整合的海洋监测的实时信号处理17 Samarasimha Reddy Chittamuru机器基于机器学习的功率预测亨利·拉尔森（Henry Larsen Thilakanayake Generative Adversarial Network Based Synthetic Radar Image Generation Method for Automotive Perception Datasets 20 Nirasha Herath Real-Time Video Super-Resolution Using Generative Adversarial Networks 21 Masoud Torabi Enhanced Radar Cross Section Modeling for Ocean Surface 22 Nnaemeka Nwauzor Dynamic Simulation of Solar Energy System for A Shop in Nigeria Providing Community Cellphone Charging Service.
2025 年 3 月 7 日至 9 日（周五至周日）- 浦那 JW 万豪酒店
Colin Dayan 博士是卡迪夫大学医学院的著名内分泌顾问和临床教授。他在 1 型糖尿病研究方面的开创性工作侧重于保护 β 细胞功能的免疫疗法。Dayan 博士还研究甲状腺疾病，包括自身免疫、激素替代和甲状腺眼病。Dayan 博士是爱丁堡皇家医学院颁发的 Sir Derrick Melville Dunlop 奖章和 JDRF 国际/突破性 T1D David Rumbough 奖的获得者。Dayan 博士担任英国甲状腺眼病阿姆斯特丹实施小组主席。
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行业报告——印度酒店业印度准备
我们的意见基于我们编制报告时掌握的信息以及本报告发布之日的经济、市场和其他条件。这些条件可能在相对较短的时间内发生重大变化。如果本报告发布后情况发生重大变化或获得更多信息，则本报告表达的结论和意见可能需要修改。CHHTL 无需在任何此类情况下更新本报告。本报告中表达的陈述和意见均出于善意，并相信这些陈述和意见并非虚假或误导。收件人应自行进行他们认为适当的查询和评估，以核实行业报告中包含的信息。本行业报告并非旨在提供收件人做出决策所需的所有信息。
将人工智能应用于酒店业
本论文由 ScholarWorks@UARK 的人类营养与酒店管理创新部门免费提供给您，供您开放访问。它已被 ScholarWorks@UARK 的授权管理员接受，并被纳入人类营养与酒店管理本科荣誉论文。欲了解更多信息，请联系 scholar@uark.edu、uarepos@uark.edu。
菲律宾智能酒店的兴起
1, 2 帕西格县的现状 摘要- 随着智能酒店的兴起，受技术进步和消费者期望变化的推动，菲律宾的酒店业正在经历重大转型。智能酒店重新定义了酒店业的格局，为服务和可持续性设定了新的标准，为该行业带来了更光明的未来。本文旨在探讨技术如何影响酒店，从而增强客户服务、改善客人体验和促进可持续性，从而提高客户满意度。通过整合物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 等技术，智能酒店提供个性化服务和精简的运营，以满足消费者所需的服务需求。此外，随着环保意识强的旅行者群体不断增长，人们同时观察到环保实践与技术改进相结合。酒店创新旨在维持实现能源效率和本地采购的目标。这不仅吸引了有环保意识的旅行者，也为酒店业的服务和运营实践树立了新的标准。随着这些酒店继续通过技术和可持续实践重新定义客人体验，它们有望在菲律宾旅游业的未来发挥关键作用，在应对紧迫的环境挑战的同时提高客户服务水平。学习和理解菲律宾智能酒店概念的相关性及其在行业发展中的重要作用，并能够利用创新对社会和生态系统的影响。创造简化流程、环境质量和工作周期可持续性的方法。索引术语-智能酒店、物联网、人工智能、数据分析、环保实践
奎松市部分酒店使用的人工智能技术的适应性和有效性
这项定量研究调查了奎松市几家酒店对人工智能技术的适应性和效率。使用结构化调查工具收集了酒店安保人员的数据，以确定人工智能技术的集成量及其对运营效率和客人满意度的影响。引入人工智能功能（例如智能房间控制和安全访问）是一个关键决定因素。使用相关性和回归等统计技术来检查人工智能技术的使用与入住率和客户评级等重要绩效指标之间的联系。数据显示，人工智能技术在抽样酒店中得到广泛应用，技术集成与运营成功之间存在良好的关系。酒店业已采用技术来确保客人和公司的安全。技术的有效性确保了消费者的满意度，而为了安全起见，任何人都不能打开门。实施人工智能的酒店的运营和绩效都有所改善。该研究表明技术采用与运营成功之间存在可衡量的联系，并为奎松市酒店目前人工智能技术的实施状况提供了宝贵的见解。这些研究结果有助于我们了解人工智能在酒店业中的作用，并对寻求通过智能技术投资优化运营的酒店管理具有实际意义。
selectbio-酒店Nikko Narita Nov2024议程，更新于2024年10月21日
促进新方法方法（NAMS）的计划是21世纪的发展，这是一个加速技术进步的时期。新的和不断发展的方法，包括基因编辑，人工智能（AI），诱导的多能干细胞（IPSC）和先进的3D模型，从根本上改变了生物医学科学的方式。这些技术已经极大地启用了新方法方法（NAMS）的开发和应用。nams可以定义为任何体外，在化学或计算方法中（以硅的）方法的定义，当单独使用或与他人协同时，可以通过更相关的模型来改进化学和药物安全评估，因此可以有助于替换Vivo研究。虽然动物模型对于促进科学知识仍然至关重要，但在战略上或结合使用时，可以使研究人员能够回答以前的问题或无法解决的问题，尤其是在体内缺乏体内模型缺乏或持续不足的领域。最近通过《 FDA Modernation Act法》 2.0启用了药物注册的法律，而无需绝对要求在安全毒理学评估中使用动物，在此替代风险评估工具可用。NIH补充的实验动物研究（补体 - ARIE）工作组（WG）一直从事强大的战略规划活动和利益相关者的外展活动，专注于建立一个统一的愿景，以建立持续的E：ORTS开发，标准化，验证，验证和使用NAM，并使用与其他公司的创新和协调相关的机会。补体ARIE计划的总体目标是催化基于人类的NAM的发展，标准化，验证和使用，这将改变我们的基础，转化和临床科学的方式。计划目标包括：•更好的模型并了解各种人群的人类健康和疾病结果。•开发出对特定生物过程或疾病状态的洞察力。•验证成熟的NAM以支持监管使用和标准化。•补充传统模型，并使生物医学研究更加：高度和E：补体 - 将明显提高人们对人类疾病的人类健康和病因的理解，在机制阐明，精确医学，安全药理学，预测毒理学，E：ICACY评估候选治疗方法上，并为健康和标准化模型提供健康和疾病生物学的范围。会议主持人：Danilo Tagle博士，NCATS地点：Tsuru A
