2024年纽约科学数据峰会:应对数字孪生中的数据挑战(New York Scientific Data Summit)嘉宾演讲PPT合集(共35套打包)

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更新时间:2025-01-15 报告数量:35份

论前沿训练基础模式.pptx   论前沿训练基础模式.pptx
联合基因组研究所的FAIR数据管理.pptx   联合基因组研究所的FAIR数据管理.pptx
更年期:这关乎女性健康而不仅仅是女性科技.pptx   更年期:这关乎女性健康而不仅仅是女性科技.pptx
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托卡马克数字孪生的可视化技术.pptx   托卡马克数字孪生的可视化技术.pptx
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视觉计算数据的高效神经表示.pptx   视觉计算数据的高效神经表示.pptx
整理碳储存数据以供再利用:实现从地球表面到地下的研究和建模.pptx   整理碳储存数据以供再利用:实现从地球表面到地下的研究和建模.pptx
按照美国国家科学院报告操作生物医学数字孪生:有关机器学习和数据质量的问题.pptx   按照美国国家科学院报告操作生物医学数字孪生:有关机器学习和数据质量的问题.pptx
国家同步辐射光源II(NSLS-II)的语音光束线.pptx   国家同步辐射光源II(NSLS-II)的语音光束线.pptx
通过通用基础设施实现数字孪生.pptx   通过通用基础设施实现数字孪生.pptx
聚变能源数字孪生体——从实验到发电厂.pptx   聚变能源数字孪生体——从实验到发电厂.pptx
数字孪生:开源开发和部署.pptx   数字孪生:开源开发和部署.pptx
复杂系统不确定性量化和模型验证的最新进展.pptx   复杂系统不确定性量化和模型验证的最新进展.pptx
仿生数字孪生和多组学:在类风湿性关节炎中的应用以了解疾病的分子机制.pptx   仿生数字孪生和多组学:在类风湿性关节炎中的应用以了解疾病的分子机制.pptx
风能和前缘侵蚀检测的数字孪生.pdf   风能和前缘侵蚀检测的数字孪生.pdf
数字孪生框架:在云上部署数字孪生.pdf   数字孪生框架:在云上部署数字孪生.pdf
用于精确健康的多模态生成人工智能.pdf   用于精确健康的多模态生成人工智能.pdf
基于物理的机器学习和生成式 AI 用于科学和工业中的替代建模.pdf   基于物理的机器学习和生成式 AI 用于科学和工业中的替代建模.pdf
驾驭不确定性建立对数字孪生的信任.pdf   驾驭不确定性建立对数字孪生的信任.pdf
不完美的系统信息导致数字孪生的不确定性.pdf   不完美的系统信息导致数字孪生的不确定性.pdf
美国银行业的负责任人工智能.pdf   美国银行业的负责任人工智能.pdf
为科学发现创建可信的开放数据.pdf   为科学发现创建可信的开放数据.pdf
用于精准医疗和预测性细胞存活结果的多尺度数字孪生.pdf   用于精准医疗和预测性细胞存活结果的多尺度数字孪生.pdf
TIPPSS 解决在开发和部署数字孪生中的数据相关挑战.pdf   TIPPSS 解决在开发和部署数字孪生中的数据相关挑战.pdf
能源基础设施建模的数据聚合和集成(1).pptx   能源基础设施建模的数据聚合和集成(1).pptx
能源基础设施建模的数据聚合和集成(1).pptx   能源基础设施建模的数据聚合和集成(1).pptx

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      • 风能和前缘侵蚀检测的数字孪生.pdf
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      • 用于精确健康的多模态生成人工智能.pdf
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      • TIPPSS 解决在开发和部署数字孪生中的数据相关挑战.pdf
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资源包简介:

1、New York Scientific Data Summit 2024Digital Twins for Wind Energy and Leading Edge Erosion DetectionSusan Minkoff1,Aidan Gettemy,John Zweck,and Todd Griffith2Department of Mathematical SciencesUniver。

2、 2024,Amazon Web Services,Inc.or its Affiliates.All rights reserved.Adam Rasheed,Head of Emerging TechnologyStephen Litster,Head of HCLS Compute SpecialistsDigital Twin Framework:Deploying Digital Tw。

3、Multimodal Generative AI for Precision HealthHoifung PoonMicrosoft Health FuturesHoifung Poon,Microsoft Health FuturesTop 20 drugs80%non-respondersMedicine Today Is ImpreciseMedicine Today Is Impreci。

4、PHYSICS-INFORMED MACHINE LEARNING AND GENERATIVE AI FOR SURROGATE MODELING IN SCIENCE AND INDUSTRYMIKE OKEEFFE,SENIOR SOLUTIONS ARCHITECT,NVIDIANEW YORK SCIENTIFIC DATA SUMMIT 2024:ADDRESSING DATA CH。

5、Navigating uncertainty to build trust in digital twinsSeptember 2024September 2024Anirban Chaudhuri Research Associate,The University of Texas at AustinNYSDS 2024Digital twin definitionDigital twin d。

6、Uncertainty in digital twins from imperfect system informationNathan Urban nurbanbnl.govApplied Mathematics,Computing&Data SciencesBrookhaven National LaboratorySeptember 17,2024BNLWhat is a digi。

7、The Banking industry lacked a consistent method for determining the maturity of Responsible AI programs,which underpin confidence and trust in fair lending.My research developed an instrument to meas。

8、Creating trustworthy open data for scientific discoveryNew York Scientific Data Summit 2024:Addressing Data Challenges in Digital TwinsNew York City,New YorkSeptember 16,2024Grace C.Y.Peng,PhDScully 。

9、ORNL is managed by UT-Battelle LLC for the US Department of EnergyMultiscale Digital Twins for Precision Medicine and Predictive Cell Survival Outcomes Anuj J.Kapadia,PhD Distinguished Research Scien。

10、Florence D.Hudson,Executive Director,Columbia UniversityPI NSF Northeast Big Data Innovation Hub,COVID Information Commons,Proto-OKNFounder&CEO,FDHint,LLC;Editor&Author;IEEE Engineering in Me。

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