XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加利福尼亚大学
加利福尼亚大学，伯克利大学电气工程与计算机科学系EECS EECS 40秋季摘要
加利福尼亚大学伯克利工程学院2003年秋季第40周的第8周摘要（通过Farhana Sheikh）电路分析涉及非线性元素§§由于PN连接在本质上是非线性的，因此由PN连接分析产生的电路元素很复杂：例如。i d = i s [exp（qv d /kt）-1]§我们通常通过采用简化的非线性设备模型来简化分析（例如< /div>理想的二极管模型，大信号二极管模型）§图形方法还可以帮助用非线性元素完美整流器模型（理想二极管）分析电路的I-V特征，用于完美的直流或理想二极管的I-V特征。如果相对于所示的参考方向跨二极管施加了负电压，则二极管不会导致任何电流，并且二极管的行为作为开路。二极管被称为“反向偏见”。如果将正电流应用于二极管相对于参考方向，则二极管的行为作为短路，并通过零电压下降的任何电流。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
2023 PCL加利福尼亚大学摄政
上面的排放强度。与UC Clean Power计划的投资组合相关联的未捆绑的REC是从符合条件的可再生能源（例如太阳能，风，水力发电，生物塑料，生物量或地热能）中采购的。有关与UC Clean Power计划联合退休的未捆绑的Recs的更多信息，请通过电子邮件
Cory T. Miller，加利福尼亚大学博士，圣地亚哥9500 Gilman Dr.＃0109 La Jolla，CA 92093 PH 858 822 2267 corymiller@ucsd.ucsd.edu http：// MillerlabCory T. Miller，加利福尼亚大学博士，圣地亚哥9500 Gilman Dr.＃0109 La Jolla，CA 92093 PH 858 822 2267 corymiller@ucsd.ucsd.edu http：// Millerlab
2019年 - 匹兹堡大学，神经生物学系（宾夕法尼亚州匹兹堡）2019年 - 马萨诸塞大学阿默斯特大学，神经科学与行为行为术语系列（马萨诸塞州阿姆斯特，阿默斯特），2020年 - INAV - INAV - INAV - ITAL-ITALIAD CONICTIAT-NIH IH IH IH IH IH IH IH IH-NIH IHIH-NIH IH IH IH IH IHIH INH-NIH NIH IHIH IHIH IHIH INH 2020年 - 麦吉尔大学，心理健康研讨会神经科学（加拿大蒙特利尔） - 将于2020年Covid-1920年的虚拟研讨会 - 纽卡斯尔大学（英国纽卡斯尔） - 由于Covid-19
UC护理计划 - UCNET-加利福尼亚大学
本福利手册中使用的许多单词具有特殊的含义（例如，涵盖的服务和医学上必要的）。这些词是大写的，并在“定义”部分中定义。请参阅这些定义，以了解所陈述的内容。在整个福利手册中，您也可能会看到对“我们”，“我们”，“我们的”，“你”和“你”的引用。 “我们”，“我们”和“我们的”一词是指索赔管理员Anthem。该计划管理员是加利福尼亚大学健康福利计划执行指导委员会，该计划已将某些职责委托给Anthem Blue Cross Life and Health Insurance Company（Anthem）或我们的任何子公司，分支机构，分包商或指定人员。本小册子解释了该计划的规定以及管理这些计划的政策和规则。计划管理员有权解释有争议的规定。“您”和“您的”一词是指成员，员工和每个涵盖的依赖。本福利手册中的所有大写字母均在第92页的定义部分中。
A3.PDF- UC董事会 - 加利福尼亚大学
执行摘要本项目提供了有关实施2021年5月的14个建议的进度最新信息，该报告摄政工作组关于创新转移和企业家精神的报告，概述了UC创新生态系统的整体观点，并提出了解决UC Innovation转移策略，实践，实践，技术和技术构建中所面临的挑战的建议。此项目是2023年8月与创新转移和企业家特别委员会共享状态报告的后续介绍，其中包括有关知识产权管理解决方案（IPMS）替代项目以及利益冲突以及承诺政策冲突的最新信息。它还包括有关总统企业家网络委员会的概念证明（POC）基金的更新。
Yujie Men -UCR概况 - 加利福尼亚大学，河滨大学Yujie Men -UCR概况 - 加利福尼亚大学，河滨大学
➢ NSF: A BioFoundry for Extreme & Exceptional Fungi, Archaea and Bacteria (Ex-FAB) (Senior personnel, 2024 – 2030) ➢ SERDP: Screening, Design, and Optimization of Novel Biocatalysts for C-F Bond Cleavage of Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PI, $1,058,539, 2024 – 2028, Project No.：ER23-0225）➢NSF-ECS：CAS：对生物核酸化 - 氯氟烷基物质的机械理解（PI，600,000美元，2024 - 2024 - 2027年，奖励号，奖励>：2404351）➢USEPA：可伸缩的催化和辅助技术，用于有效的氢氟碳破坏（Co-Pi，PI：Fudong Liu：Fudong Liu，UC，UC，Riverside，Riverside，2024 - 2029）➢使用PA：使用PFA与PFA相关的PFA和MITAGE-PFAS的污水处理和污水处理（Co co efflus-efflus-files in Co efflus-efflus in Co.-pie co offlus-fipi efflus offlus ofsove（ pi：韦伊郑，伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 香槟分校，2024年至2027年）➢USDA：囊泡相关的抗生素耐药性基因：对农业水重复使用抗生素抗生素抗生素细菌的命运，转移和贡献：2024-67019-42681）➢USEPA：一项多层研究，旨在建立可归因于市政废水和生物固体的地表水中AMR的风险评估框架（Co-Pi，PI：pi：xu li：xu li，内布拉斯加州大学，内布拉斯加州大学，2024 - 2027年的tracker tracser crockerterperter， “永远的化学品”的生物催化降解（Co-Pi，Pi：Chao Zhou，Geosyntec，奖励号24C0020，2024-2025）➢USDA-NIFA-AFRI：使用多层生物炭的抛光技术来缓解灌溉农业中的抗菌抗药性2023-68015-39269，2023-2027）➢SERDP：使用基于活性的基于活性的基于活性的PFA前体和PFA的生物转化速率估计，PFAS前体和PFAS序列化的生物量序列化估计估计微生物生物量（co-pi，abl）（co-pi：jacob chuy＆jaley chuy＆jaley＆jaley＆jaley＆jaley＆jaley＆jaley， ER23-3796，2023-2025）➢SERDP：使用原位缩影评估AFFF的地下水中的多氟烷基物质转化（Co-Pi，Pi：John Xiong：John Xiong，Haley＆Aldrich，Inc.在AFFF IMPACT的土壤和地下水中，有毒性的氧化过渡区。（Co-Pi，Pi：D。Wang，ER23-3620，2023-2027）➢NSF：Erase-PFAS：具有高度极化的氧化还原环境的可调真空 - 硫化物辐射系统，用于处理per和多氟烷基物质。（Co-Pi，Pi：H。Liu，奖励编号：2131745，2022-2024）➢NSF-Career：在非抗生素微量造影剂暴露下对抗生素抗性的加速出现和传播的系统理解。（PI，奖励编号：2045658，2021-2026）➢NIEHS：协同物质 - 微生物界面的更快，更深和耐耐空气的还原性去呼其相。（Lead Pi，Pi：C。Liu，奖励编号：R01ES032668，2021-2025）➢USDA-NIFA：农业环境中人为引起人为诱导的抗菌抗性的风险。（Co-Pi，Pi：Ashworth，赠款编号：2021-68015-33505，2020-2024）➢SERDP：还原性脱氟化微生物的识别，表征和应用。
Jichen Li - - UCR概况 - 加利福尼亚大学，河滨大学
[8] J. Yao，X。Zhang，Y。Xia，Z。Wang，A。K. Roy-Chowdhury和J. Li，“ Sonic：具有自适应的保形的推理和约束的强化性的安全社会导航”，已提交给IEEE EEEE机器人和自动化信（RA-L）。[7] J. li *，C。Hua *，H。Ma，J。Park，V。M. Dax和M. J. Kochenderfer，“具有多代理动态关系推理的社会机器人导航”，在修订版中提交了有关机器人技术的IEEE交易。[6] Z. Wu*，Y。Wang*，Z. Wang*，H。Ma，Z。Li，H。Qiu，H。Qiu和J. Li，“ CMP：具有多代理通信的合作运动预测”，审查。[5] J. Li，J。Li，S。Bae和D. Isele，“自适应预测合奏：改善动作预测的分布外通用”，已提交给IEEE机器人技术和自动化信（RA-L），正在审查中。[4] B. Lange，M。Itkina，J。Li和M. J. Kochenderfer，“自主驾驶的自我监管的多未来占用预测”，已提交给IEEE机器人技术和自动化信（RA-L），正在审查中。[3] M. Arief*，M。Timmerman*，J。Li，D。Sele和M. J. Kochenderfer，“在高度互动环境中对智能代理的重要性采样引导的元训练”，审查提交给IEEE机器人和自动化信（RA-L）（RA-L）。[2] V. Dax，Z。Li，X。Zhang，H。Shekhar，J。Li和M. J. Kochenderfer，“整合了时空推理的图形和复发性神经网络”，在IEEE交易中，在IEEE交易中，在审查中。[1] V. Dax，J。Li和M. J. Kochenderfer，“本地无序的GNN的概括差距”，已提交给机器学习，正在审查中。
f4.pdf- UC董事会 - 加利福尼亚大学
UC Merced提出了一项多重计划计划，以解决关键公用事业基础设施需求，同时评估新兴技术以利用可用的州和联邦融资机会。这项计划工作的主要目标是确定将通过相关的财务分析来满足校园基础设施需求的选择，以使UC Merced能够确定该项目的解决方案和平差。校园综合实用程序解决方案（CIUS）项目分为两个阶段。第一阶段将识别并实施短期公用事业基础设施解决方案，这些解决方案将集成到长期，可扩展的公用事业基础设施解决方案的第二阶段。加利福尼亚州已拨款州普通资金，以支持外部融资，以支持包括该项目在内的UC Merced Campus扩展。1要求摄政王批准：（1）CIUS项目的完整初步计划资金：第1阶段，短期解决方案和部分初步计划资助CIUS项目：第2阶段，长期解决方案，9,925,000美元的长期解决方案，以$ 9,925,000的价格和（2）外部融资为$ 9,925,000 $ 9,925,000。要求的资金支持阶段的计划，财务分析和采购，以及第1阶段的示意图。校园预计将根据《加利福尼亚环境质量法案》第1期项目的行动，返回摄政王，并在2025年春季对第1阶段的采购策略进行讨论。2025年晚些时候，校园将返回批准长期解决方案的示意图设计的剩余初步计划资金。