크레이지 슬롯 4: 양질의 교육 - 포용적이고 공평한 양질의 교육을 보장하고 모두를 위한 평생 학습 기회 증진
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크레이지 슬롯 9: 산업, 혁신 및 인프라 - 탄력적인 인프라 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 육성
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Paffenroth 교수의 크레이지 슬롯는 다음의 응용에 중점을 두고 있습니다.수학적 원리를 바탕으로 한 머신러닝 기술다음을 포함한 여러 응용 프로그램 도메인의 문제제조, 화학 센서, 사이버 방어, 화학 공학,그리고나노재료.
추천 작품:
Cheng, F., Belden, E. R., Li, W., Shahabuddin, M., Paffenroth, R. C. 및 Timko, M. T.(2022).유기 폐기물의 열수 액화에서 얻은 바이오원유 생산량에 대한 기계 학습 모델을 통한 예측의 정확성.화학공학저널, 442, . https://doi.org/10.1016/j.cej.2022.136013
Bahadur, N., Lewandowski, B. 및 Paffenroth, R. (2022).오토인코더와 애플리케이션을 사용한 차원 추정.딥 러닝 애플리케이션, (3판). 스프링거 자연.
Mahindre, Karkare, R., Paffenroth, R., & Jayasumana, A.(2021년, 12월 15~18일).소셜 네트워크에서 거리를 예측하기 위한 사전 훈련 Oracle. 2021 IEEE 빅데이터 국제 컨퍼런스(빅데이터), 4126–4135. https://doi.org/10.1109/BigData52589.2021.9671784
저우, C., 파펜로스, R.C. (2017년 8월 13~17일).강력한 딥 오토인코더를 통한 이상 탐지. 지식 발견 및 데이터 마이닝에 관한 제23차 ACM SIGKDD 국제 컨퍼런스 진행, 665-674. https://doi.org/10.1145/3097983.3098052