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贝叶斯数据分析
请在我们身份验证您的情况下等待...2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。 但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。 例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。 Berger，J。2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。Berger，J。一些研究人员提出了各种技术来提出专家判断以告知先前分布的技术。，例如，O'Hagan等。（2006）提供了先前启发的综合指南，包括技术和潜在的陷阱。其他研究的重点是开发使用贝叶斯先验的专家的信念的方法（例如，Johnson等，2010）。此外，还有各种可用的在线资源可以帮助进行贝叶斯分析。例如，Van de Schoot的在线统计培训提供了有关高级统计主题的教程和练习。总的来说，在组织科学中使用贝叶斯方法的使用变得越来越重要，但是它需要仔细考虑先前的分布和启发技术，以确保准确的结果。注意：我已经删除了一些特定的参考，并重点介绍了要点。让我知道您是否希望我保留更多原始文本！van de de Schoot-Hubeek，W.，Hoijtink，H.，Van de Schoot，R.，Zondervan-Zwijnenburg，M。＆Lek，K。评估专家判断引发程序，以相关性和应用于贝叶斯分析。客观的贝叶斯分析：对主观贝叶斯分析的案例，批评和个人观点。Brown，L。D.经验贝叶斯和贝叶斯方法的现场测试，用于击球平均赛季预测。Candel，M。J.，Winkens，B。Monte Carlo研究在纵向设计中多级分析中的经验贝叶斯估计值的性能。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。darnieder，W。F.贝叶斯方法依赖数据依赖的先验。＆Chen，F。权力先验：具有统计功率计算的理论和应用。Muthen，B。，Asparouhov，T。贝叶斯结构方程建模：使用数据依赖性先验对实体理论的更灵活的表示。Rietbergen，C.，Klugkist，I.，Janssen，K。J.，Moons，K。G.＆Hoijtink，H。将历史数据纳入随机治疗试验的分析中，以及基于系统文献搜索和专家精力提示的知识的贝叶斯PTSD-Traigntory分析。van der Linden，W。J.在自适应测试中使用响应时间进行项目选择。Wasserman，L。使用数据依赖性先验对混合模型的渐近推断。请注意，我保留了您的消息的原始语言而不翻译。给定文本：释义此文本：数据（版本V1.0）。Zenodo（2020）。元素Google Scholar Chung，Y.，Gelman，A.，Rabe-Hesketh，S.，Liu，J。＆Dorie，V。层次模型中协方差矩阵的点估计值较弱。J.教育。行为。Stat。40，136–157（2015）。Google Scholar Gelman，A.，Jakulin，A.，Pittau，M。G.＆Su，Y.-S。 logistic和其他回归模型的弱信息默认分布。ann。应用。Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。 B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. 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Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.82，528–540（1987）。本文解释了当直接计算感兴趣参数的后验密度时，如何使用数据扩展。马尔可夫链蒙特卡洛手册（CRC，2011年）。本书对MCMC及其在许多不同的应用中的使用进行了全面评论。Gelman，A。Burn-in MCMC，为什么我们更喜欢“热身”一词。元建模，因果推理和社会科学（2017）。Gelman，A。＆Rubin，D。B.使用多个序列从迭代模拟中推断。Stat。SCI。 7，457–511（1992）。 一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.SCI。7，457–511（1992）。一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。J. Comput。图。Stat。7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。（2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。（2017）。关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。（2015），Liang等。 Q.（2015），Liang等。Q.Q.新方法利用排序差异，折叠和本地化技术来增强\（\ hat {r} \）的准确性。此外，本综述强调了贝叶斯建模中变异推理方法的重要性，尤其是随机变体，这些变体是大型数据集或复杂模型的流行近似贝叶斯推理方法的基础。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。 （2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。（2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2008），Forte等。（2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。（2014）。用于回归分析中的稀疏信号。该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J.＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。咨询。临床。Google Scholar Smith，M.，Pütz，B。，Auer，D。＆Fahrmeir，L。Neuroimage（2003）中还讨论了通过空间贝叶斯变量选择评估大脑活动。Google Scholar此外，检查了Zhang，L。，Guindani，M.，Versace，F。＆Vannucci，M。Neuroimage（2014）的时空非参数贝叶斯变量选择模型用于聚类相关时间课程。判断中信息处理的研究采用了各种方法，如Bolt等人的研究中所见，他们探讨了两种戒烟剂在联合使用的有效性，理由是J.Psychol。80，54–65，2012）。在类似的脉中，Billari等。基于贝叶斯范式内的专家评估（人口统计学51，1933–1954，2014）开发了随机人群预测模型。其他研究已经深入研究了暂时的生活变化及其对离婚时间的影响（Fallesen＆Breen，人口统计学53，1377-1398，2016）。同时，Hansford等人。分析了美国律师将军在最高法院的政策领域的位置（Pres。螺柱。49，855–869，2019）。此外，研究重点是使用健康行为综合模型来预测限制“自由糖”消耗（Phipps等人，食欲150，104668，2020）。此外，研究还将贝叶斯统计数据引入了健康心理学，并强调了其在该领域的潜在好处（Depaoli等人，Health Psychol。修订版11，248–264，2017）。Psychol。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。 数学。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。数学。贝叶斯估计的应用已显示在各种情况下取代传统的t检验，包括认知建模和生态研究（Kruschke，J。Exp。Psychol。55，1-7，2011）。此外，层次结构的贝叶斯模型已在生态学中用于建模种群动态和推断环境参数（Royle＆Dorazio，生态学的分层建模和推断）。通过包括Gimenez等人在内的各种研究人员的工作进一步开发了这种方法。（在标记人群中建模的人口统计过程中，3）和King等。（贝叶斯分析人群生态学）。研究还研究了贝叶斯方法在生态学中的使用，例如使用汉密尔顿蒙特卡洛（Monnahan等人，方法ECOL。Evol。8，339–348，2017）。贝叶斯对生态学的重要性的重要性已被埃里森（Elison）等研究人员（ecol。Lett。 7，509–520，2004）。 最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。 也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。 Soc。 系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。Lett。7，509–520，2004）。最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。Soc。系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。系列C 57，609–632，2008）。在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。- Dennis等。-McClintock等。总而言之，对判断中信息处理的研究以及贝叶斯统计在各个领域的应用，使人们对这些概念及其对决策和人口建模的影响有了更深入的了解。这些作品涵盖了种群建模的各个方面，包括贝叶斯估计，综合人群模型和遗传关联研究。关键论文包括： - King and Brooks（2008）关于贝叶斯对具有异质性和模型不确定性的封闭种群的估计。（2006）使用生态数据估计密度依赖性，过程噪声和观察误差。（2012）基于多阶段随机步行开发了一个一般的离散时间框架，用于动物运动。-Aeberhard等。（2018）对渔业科学的州空间模型进行了综述。其他值得注意的贡献包括： - Isaac等。（2020）讨论了大规模物种分布模型的数据集成。-McClintock等。（2020）提出了一种使用隐藏的马尔可夫模型来发现生态状态动力学的方法。- King（2014）审查了统计生态及其应用。- Andrieu等。（2010）引入了粒子马尔可夫链蒙特卡洛方法，用于复杂的种群建模。这些研究表明，从人口生存能力分析到遗传关联研究，在理解生态系统中采用的统计技术的多样性，强调了该领域数据整合和高级建模方法的重要性。提出一种利用转移学习以提高数据质量的方法。基因组学，统计和机器学习的交集在理解复杂的生物系统中变得越来越重要。最近的研究探索了多摩智数据集的整合，以发现对人类健康和疾病的新见解。由Argelaguet等人建立了整合多派数据集的框架，该框架采用贝叶斯方法来识别生物学过程的关键因素。该方法已应用于包括单细胞转录组学在内的各个领域，如Yau和Campbell的工作所示，他们使用贝叶斯统计学习来分析大型数据集。研究的另一个领域涉及在英国生物库中对跨树木结构的常规医疗数据进行遗传关联的分析。诸如Stuart和Satija的研究表明，将单细胞分析与基因组学相结合以揭示有关复杂生物系统的新信息的潜力。深层生成模型的发展也促进了单细胞转录组学的进步，如Lopez等人的工作所证明的那样，后者应用了深层生成模型来分析大型数据集。此外，与Wang等人一起，对单细胞转录组学中数据降解和转移学习的研究已显示出令人鼓舞的结果。最近的研究还强调了科学研究中可重复性和公平原则（可访问，可互操作和可重复使用）的重要性。这包括诸如癌症基因组图集和Dryad＆Zenodo之类的举措，旨在促进开放研究实践。提出了功能性变分贝叶斯神经网络。机器学习技术（包括变异自动编码器）的应用也在理解复杂的生物系统方面变得越来越重要。正如Paszke等人的评论中所述，变化自动编码器为将基因组学和统计数据与深层生成模型的整合提供了有希望的方法。总体而言，多摩智数据集，机器学习技术和统计分析的进步的整合已经开辟了新的途径，以理解复杂的生物系统并揭示了对人类健康和疾病的新见解。概率建模的最新进展导致了几种将深度学习与贝叶斯推论相结合的技术的发展。该领域的一个关键概念是变异自动编码器（VAE），它通过将其映射到较低维度的空间中来了解输入数据的概率分布。Hinton等人引入的Beta-Vae框架将VAE限制为学习基本的视觉概念。研究人员还探索了贝叶斯方法在神经网络中的应用，例如高斯过程和周期性随机梯度MCMC。例如，尼尔在神经网络上的贝叶斯学习方面的工作突出了神经网络与高斯过程之间的联系。此外，已证明将深层合奏用于预测不确定性估计在各种任务中都是有效的。最近的预印象提出了新的新技术，包括功能变分贝叶斯神经网络和细心的神经过程。后者使用注意机制从输入数据中学习相关特征。res。另一项研究的重点是开发更可扩展和可解释的模型，例如标准化流量和周期性随机梯度MCMC。该领域在理解深度学习的理论基础上，包括神经网络与高斯过程之间的联系，也看到了重大进展。Mackay和Williams的作品为贝叶斯倒退网络提供了一个实用的框架，而Sun等人。总的来说，这些进步有助于我们理解概率建模及其在深度学习中的应用。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。 No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。 J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. 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普里什蒂纳大学“哈桑普里什蒂纳”学院......
第 4 周 讨论公司的结构。阅读与学习” 中级学期 听力。词汇。口语-演示：介绍一家公司。写作：演示笔记。第 3 单元，第 21-25 页 第五周/第 4 单元 - 跨文化管理“商务英语”第 5 周 讨论文化差异的重要性 研究” 中级学期 不同国家和大洲之间的差异。阅读与学习” 听力。词汇。口语-角色扮演：欢迎美国同事第 4 单元，第 26-29 页。写作：自传文本。第一周/第 5 单元 - 招聘“商务英语”第 6 周 讨论招聘流程。阅读与学习” 中级学期 听力。词汇。口语-角色扮演：工作面试。写作：简历或履历。第 5 单元，第 30-37 页 第二周/第 6 单元 – 商界女性 “商务英语”第 7 周 讨论女性在商界的重要性。 中级学期 阅读和听力。 词汇。 口语 - 角色扮演：做学生用书。 E 我们需要更多女性经理吗？ 写作：备忘录或电子邮件。 第 6 单元，第 38-41 页 同一周复习和测试。 M 第三周/第 7 单元 - 经济的不同部门 “商务英语”
财务信息报告 - 2024 年 3 月 31 日
姓名 薪酬 费用 总计 Abbasi, Reza 116,401.20 - 116,401.20 Abid, Shahima 116,401.20 - 116,401.20 Aboofazeli, Mohammad 118,400.24 857.34 119,257.58 Addison-Jones, Brenda 117,263.60 360.03 117,623.63 Affolder, Jennifer 115,117.78 2,360.24 117,478.02 Akhtary, Shahram 87,573.00 236.25 87,809.25 Alcock, Kimberley 115,745.00 2,616.76 118,361.76 弗洛里卡·亚历山德鲁 117,071.46 4,921.50 121,992.96 克雷格·阿尔弗雷德森 109,442.04 13,190.06 122,632.10 马哈茂德·胡迈米迪 117,343.52 - 117,343.52 丽莎·艾伦 78,072.09 - 78,072.09 肯·安德森 116,557.20 - 116,557.20 威廉·安吉尔贝克 118,306.53 7,343.81 125,650.34 奥比·阿尼塞夫 124,299.97 199.05 124,499.02 Arasanipalai Kandhadai, Padmapriya 119,525.20 - 119,525.20 Arding, Alicia 116,401.20 157.50 116,558.70 Ariafar, Arezoo 123,939.07 - 123,939.07 Arndt, Jacqueline 115,699.77 62.91 115,762.68 阿德里安娜·阿罗亚夫 95,227.72 - 95,227.72 珍妮特·阿什 116,401.20 3,110.00 119,511.20 西沃恩·阿什 116,401.20 572.50 116,973.70 莱维阿吞117,639.29 - 117,639.29 阿曼霍特阿特瓦尔 116,931.98 1,579.92 118,511.90 桑迪普阿特瓦尔 113,167.09 - 113,167.09 卡林奥德特 116,401.20 - 116,401.20 伊丽莎白·巴钦斯基 116,024.01 4,039.82 120,063.83 戴维·巴赫拉 116,401.20 137.86 116,539.06 谢拉·巴达尼奇 116,401.20 - 116,401.20 巴德，苏赫温德尔 116,401.20 - 116,401.20 阿曼贝恩斯 118,188.07 - 118,188.07 达吉特贝恩斯 87,435.00 - 87,435.00 黎明贝恩斯 112,095.50 - 112,095.50 安尼什巴尼亚 116,401.20 2,100.00 118,501.20 詹妮弗·巴克 117,476.00 62.80 117,538.80 杰奎琳·巴雷罗 105,082.86 198.68 105,281.54 巴里·巴林顿 116,953.20 - 116,953.20 詹姆斯·巴顿 116,065.92 2,013.50 118,079.42 巴希尔，梅赫维什 126,206.09 - 126,206.09 贝茨，罗伯特 116,654.32 - 116,654.32 巴特拉，库什布 78,355.39 3,748.88 82,104.27 贝克尔，劳伦斯 116,474.89 1,057.34 117,532.23 贝克威斯，劳里 117,336.88 - 117,336.88 比奇，道格拉斯 117,540.78 - 117,540.78 贝宁格，卡林 109,904.22 2,386.87 112,291.09朗达·本克 118,680.37 217.80 118,898.17 马丁·贝雷扎加 95,701.77 - 95,701.77 特鲁迪·布特尔 81,320.41 163.98 81,484.39 尼基尔·巴德瓦吉 116,401.20 - 116,401.20
拉什大学实习生研究日
致谢 在实习生研究日期间，请花点时间向所有帮助组织此次活动的人说声“谢谢”。院长： o Jason S. Turner，博士，MAE，健康科学学院临时院长 o Christine M. Kennedy，博士，RN，FAA，护理学院院长 o Cynthia Brincat，医学博士，博士，FACOG，拉什医学院代理院长 负责研究的副院长： o Lauren M. Little，博士，OTR/L，健康科学学院研究副院长 o Barbara A. Swanson，博士，RN，FAAN，ACRN，护理学院研究副院长 o Lena Al-Harthi，博士，拉什医学院临时研究副院长 RUSH 服务： o Antonio Mendoza，快速复印 o 500 室工作人员 o Laurie Ann Bender，注册办公室 o RUSH 摄影组 志愿者：致我们回归的志愿者，特别是 David Gerald、Stephanie McCarthy 和 Charlene Gamboa 博士，以及所有新志愿者。
通过遗憾最小化计算纳什均衡
现在我们知道如何计算纳什均衡了：只需使用遗憾最小化算法对每个玩家运行上述重复博弈，策略的均匀平均值就会收敛到纳什均衡。图 1 展示了课程中迄今为止教授的遗憾最小化算法在通过定理 1 计算零和矩阵博弈的纳什均衡时的性能。性能显示在 3 个随机矩阵博弈类中，其中 A 中的条目根据以下条件进行采样：100×100 均匀 [0, 1]、500×100 标准高斯和 100×100 标准高斯。所有图均在每个设置的 50 个游戏样本中取平均值。我们展示了一个加法算法以供参考：镜像邻近算法，它是一种离线优化算法，以 O 1 的速率收敛到纳什均衡
卡什县 - 全县综合计划
1860 年是 Cache Valley 的“繁荣”时期。由于农业和水资源潜力巨大，大量新移民涌入山谷。1859 年，Peter Maughan 写信给《沙漠报》描述了山谷。Brigham Young 补充道：“该地区没有其他山谷能与此相提并论。自从我第一次看到这个山谷以来，我就一直这么认为。”这种增长在很大程度上刺激了当今许多社区的发展。领土测量员 Jesse Fox 为大多数 Cache 县社区测量了城镇和田地。随着 Cache 县人口不断增长，Jared Martineau 进行了额外的测量。大部分勘测工作将 1860 年的堡垒改造成了 1865 年的城市。这些新社区包括洛根、普罗维登斯、门登、海伦、史密斯菲尔德、里士满、米尔维尔、富兰克林、克拉克斯顿、韦斯顿和天堂，它们的勘测方式与盐湖城类似，将 10 英亩的地块细分为 10 个一英亩的地块。
纳什维尔大都会机场管理局
2018 年 11 月 26 日 致纳什维尔大都会机场管理局董事会， 在此提交纳什维尔大都会机场管理局（简称管理局或 MNAA）截至 2018 年 6 月 30 日财政年度的综合年度财务报告 (CAFR)。 数据的准确性以及呈现的完整性和公平性（包括所有披露）的责任由管理局财务部承担。 据我们所知，随附数据在所有重要方面均准确无误，并且以公平呈现管理局财务状况和经营成果的方式报告。 已包含所有必要的披露，以便读者了解管理局的财务活动。 管理局是根据州法规于 1970 年 2 月 9 日成立的大都会机场管理局，是田纳西州的一个独立政治分支机构。管理局的主要目的是运营、融资和开发纳什维尔国际机场 (BNA) 和通用航空辅助机场约翰·C·图恩机场 (JWN)。管理局还拥有田纳西州非营利性公司 MNAA Properties Corporation (MPC)，其目的是支持和促进管理局的运营并帮助周边地区的经济发展。管理局拥有政府实体实现其目标所需的所有权力
阿什西的第三个十年战略计划
当我们进入第三个十年时，在全球大流行和经济动荡之后，我们更加了解领导力和创新的教训，我们必须教非洲的年轻人。我们将战略计划集中在非洲年轻人可以利用未来可持续增长的关键机会上。与企业，公共部门和学术界的利益相关者合作，我们确定了六个定义的机会来指导我们的目标和工作以实现这一目标。