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杰森·帕切科
同行评审出版物 [1] E. Mohammadreza、J. Pacheco、W. Li、J. Lee Hu、H. Chen。“使用离散动作空间中的强化学习对静态恶意软件检测器进行二进制黑盒攻击。” IEEE S&P 深度学习和安全研讨会。2021 年 5 月。 [2] SJ Lee、D. Suri、P. Somani、CL Dean、J. Pacheco、R. Stoner、I. Perez-Arriaga、JW Fisher III、J. Taneja。“概率电力需求预测如何加速清洁可靠电力的普遍使用。” 能源促进经济增长。2021 年 [3] S. Zheng、DS Hayden、J. Pacheco、J. Fisher III。“具有可变成本结构的顺序贝叶斯实验设计。”神经信息处理系统进展。 2020 年。[4] DS Hayden、J. Pacheco、J. Fisher III。“使用李群动力学进行非参数对象和部件建模。”计算机视觉与模式识别会议。2020 年。[5] J. Belden、MM Mansoor、A. Hellum、SR Rahman、A. Meyer、C. Pease、J. Pacheco、S. Koziol 和 TT Truscott。“视觉如何控制密集骑行车队的集体行为。”皇家学会界面杂志。2019 年。[6] J. Pacheco 和 J. Fisher III。“序列决策的变分信息规划。”人工智能与统计国际会议。2019 年。[7] S. Zheng、J. Pacheco、J. Fisher III。“一种稳健的序列信息理论规划方法。”机器学习国际会议。 2018。[8] D. Milstein、J. Pacheco、L. Hochberg、J. Simeral、B. Jarosiewicz、E. Sudderth。“皮质内脑机接口的多尺度半马尔可夫动力学。”神经信息处理系统进展。2017。[9] J. Pacheco 和 EB Sudderth。“蛋白质、粒子和伪最大边际：一种子模块化方法。”国际机器学习会议。2015。[10] J. Pacheco、S. Zuffi、MJ Black 和 EB Sudderth。“保留模式和消息
切尔姆斯福德本地计划
a）保护和增强有价值的景观，生物多样性或地质价值和土壤的地点（以与其法定地位或开发计划中确定的质量相称的方式）； b）认识到乡村的内在特征和美丽，并从自然资本和生态系统服务中受益，包括最佳和最通用的农业用地的经济和其他好处，以及树木和林地； c）保持未开发的海岸的特征，同时在适当的情况下改善公众访问； d）最大程度地减少对生物多样性的影响并提供净收益的影响，包括建立对当前和未来压力更具弹性的连贯的生态网络； e）防止新的和现有的发展对土壤，空气，水或噪声污染或土地不稳定的不可接受水平的不利影响，或受到不利影响的风险或不利影响。开发应在可能的情况下帮助改善当地环境条件，例如空气和水质，并考虑到河流流域管理计划等相关信息； f）在适当的情况下，修复和缓解被遣散，退化，废弃，被污染和不稳定的土地
西切斯特校园
对于被诊断出患有胰腺癌的人来说，未来变得更加光明，这在一定程度上要归功于在UC Health进行的研究。Sohal博士和Ahmad博士最近完成了他们最新的合作：150例胰腺癌患者的开创性临床试验。 “我们专注于通过在手术前预先接受化学疗法来以一种新的方式治疗胰腺癌，” Sohal博士说。 “传统方法一直是首先去手术室。 我们的目标是为每位通过我们的门的患者提供临床试验。 我们进行的临床试验跨越广泛，重点是化学疗法药物，放疗和肿瘤基因组测序。 我们治疗所有类型的胰腺癌，目的是提供更好的，有针对性的疗法。”Sohal博士和Ahmad博士最近完成了他们最新的合作：150例胰腺癌患者的开创性临床试验。“我们专注于通过在手术前预先接受化学疗法来以一种新的方式治疗胰腺癌，” Sohal博士说。“传统方法一直是首先去手术室。我们的目标是为每位通过我们的门的患者提供临床试验。我们进行的临床试验跨越广泛，重点是化学疗法药物，放疗和肿瘤基因组测序。我们治疗所有类型的胰腺癌，目的是提供更好的，有针对性的疗法。”
康涅狄格州科尔切斯特
1. 露天焚烧仅限于许可证持有人居住的住宅物业上焚烧灌木丛。仅可焚烧灌木丛（定义为灌木、植被或修剪物，其最宽处的直径不超过三英寸）。禁止在未划定或归类为住宅的物业上焚烧。2. 焚烧必须按照镇消防局任何成员、消防部门任何官员、负责执行露天焚烧法律和法令的任何指定市政官员或州能源和环境保护部任何官员的指示停止。3. 焚烧期间，应采取一切合理措施确保完全燃烧并减少过多烟雾。4. 焚烧期间任何时候都不得让火无人看管。5. 焚烧期结束时，必须将所有余烬和煤炭熄灭并弄湿，以防止闷烧和灰烬逸出。 6. 应采取一切合理的安全预防措施，包括清除燃烧区域的草木、弄湿周围区域以及放置灭火器和水管。7. 燃烧期间，现场必须随时有此许可证。8. 燃烧只能在晴天或部分晴天的上午 10:00 至下午 5:00 之间进行，风速在每小时 5 至 15 英里之间。燃烧堆必须在下午 5:00 之前完全熄灭，所有余烬和煤都必须熄灭并弄湿（见上文条件 5）。9. 燃烧不得对附近的财产造成滋扰。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
