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World File Search System图埃勒
汤姆·贝克勒 -
1。（2023，Neurips Conference）Will，G。Behrens，J。Busecke，N。Lose，C。Stern，T。Beucler等。：攀登：用于混合物理机器学习气候仿真的大型多尺度数据集。神经信息处理系统的进步。“ Oustanding数据集和基准测试”奖。2。（2023年，Neurips Workshop）Lin，J.，M。A. Bhouri，T。Beucler，S。Yu＆M。Pritchard：在看不见，温暖的气候下，应对混合物理学机器学习气候模拟的压力测试。2023神经信息处理系统会议。3。（2021，Neurips Workshop）Mangipudi，H.，G。Mooers，M。Pritchard，T。Beucler＆S。Mandt：使用多通道VAE分析高分辨率云和对流。2021神经信息处理系统会议。4。（2020年，Igarss）Beucler，T.，M。Pritchard，P。Gentine＆S。Rasp：迈向物理上一致的数据驱动的对流模型。IEEE国际地球科学和遥感研讨会2020年。5。（2020年，气候信息学）Mooers，G.，J。Tuyls，S.Mandt，M。Pritchard＆T。Beucler：大气对流的生成建模。第十届国际气候信息学会议的会议记录，98-105。6。（2019年，ICML研讨会）Beucler，T.，S。Rasp，M。Pritchard＆P。Gentine：在气候建模中实现神经网络模拟器中的能量保护。2019年国际机器学习会议。
本杰明·斯托勒
human path prediction experiments with realistic perception, contributing a novel error correction module • Leveraged Unity for scene recreation and deep generative modeling for multi-modal, variational predictions TrajAir Aug 2021 – May 2022 • Researched machine learning methods for predicting aircraft trajectories in non-towered airspaces • Utilized clustering and vector field methods to capture movement patterns and infer pilot intent University of密歇根州EFES实验室|密歇根州安阿伯，2019年9月 - 2020年5月•设计和构建了一个系统，可以通过使用符号执行来查找应用程序中的持续记忆错误•在Oracle的NVM直接框架上进行LED调查和实验，发现和报告23个新错误专业经验stack AV |宾夕法尼亚州匹兹堡，2024年3月 - 2024年8月研究软件工程师实习生
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
图 2：教学手册
有时索赔人选择向其保险公司提出索赔，要求立即完成维修。保险公司可能会向政府提出索赔，以收回他们已支付的费用。您的免赔额不会自动支付给保险公司；您必须向他们提供书面授权，授权他们代表他们收取这笔款项或为此提出单独的索赔。*上述内容是索赔人向美国空军 (USAF) 提出索赔的指南。本文件中的任何内容均不应被视为美国空军的法律建议，也不会产生任何诉讼原因，也不会对本文件中说明的任何内容对美国空军施加任何责任。这些说明或任何美国空军人员的声明均不应被解释为索赔（如果提交）将获得批准。文件的类型和数量因索赔而异，但此引用符合《联邦法规法典》（CFR）第 28 章第 14.4 部分的规定。
