XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System本集
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
遗传相似性与遗传祖先作为人类遗传学样本描述符
样本标签研究人员选择适用于下游分析的人类基因组数据形状以及其他人如何解释结果。一些样本标签，例如种族或种族，以模棱两可和不一致的方式应用（Panofsky和Bliss，2017年； Popejoy等人。，2020年； BYEON等人。，2021）。今天，样本描述符通常还包括对样品基因组数据分析的标签。研究人员使用的一个常见的遗传样本描述是“遗传血统群体”：例如，将生活在美国的个体标记为具有“欧洲遗传血统”或“非洲遗传血统”。由于这些标签是基于统计方法，因此它们似乎比根据社会分组分配的标签要少。但是，使用流行基因组学方法来分配人群描述符，其自身相交的挑战。的确，遗传血统标签显然是混乱的根源，范围和遗传标签之间的滑倒与社会标签之间的底漆（参见Mathieson和Scally，2020年； Lewis等； Lewis等，2022年，最近呼吁对我们的遗传血统的含义更加准确。从这个角度来看，我认为人类遗传学的领域应远离使用遗传血统作为样本描述符。这样的术语是不精确的且潜在的误导性，并且对于大多数应用，研究人员都使用它们来指示与某些预定的样本集的遗传相似性或相关性。许多在大多数应用中，人类遗传学家实际上与控制遗传相似性，地理和环境的比较有关，而不是祖先人群的某些模糊概念。
生命第一年的皮肤微生物组及其与特应性皮炎的关联
fi g u r e 2皮肤细菌群落在生命的第一年表现出强烈的时间变化。（a）随着年龄的增长，皮肤细菌门和物种相对丰度的演变的一般概述。门以不同的颜色表示，物种以不同的阴影表示。门显示，所有年龄段的最大相对丰度低于2％的物种被纳入“其他年龄段”。最深的分类分类分类包括在未解决的物种的标签中，而更深的未解决分类学水平则标记为“未知”。（b）在不同年龄观察到的不同皮肤细菌扩增子序列变体（ASV）的数量。（c）对皮肤细菌群落的非金属多维缩放（NMDS）分析，每个年龄段显示了95％的数据椭圆。（d）以香农多样性指数（SDI）为代表的年龄跨年龄的皮肤细菌多样性。（e）跨年龄段所选ASV的相对丰度，显示为稀有，标准化，缩放和对数转换的读数。框图仅在非零值上绘制。所有图都代表跨时间（n = 124）的完整纵向样本集。通过配对Wilcoxon检验评估的统计显着性与使用Benjamini和Hochberg方法进行多次比较的P值进行了评估。ns：p> .05（未显示），*：p≤.05，**：p≤.01，***：p≤.001，****：p≤.0001。
经济学社会研究中的定量和计算方法
首先，近几十年来出现的一组定量和计算方法既大又多样。本集不仅包括经典统计的方法，还包括网络分析，自然语言处理以及与当代数据科学相关的其他计算方法。这些方法今天很容易访问，并且已经在社会科学和人文科学中广泛使用（Weingart，2015； Nelson，2020； Do等，2022； Grimmer等，2022）。它们已用于研究有关经济学的各种问题。这种方法的一个例子是锻炼，它允许对特定的研究领域，期刊，机构和时期进行统计分析（请参阅美国经济协会的Hoover andSvorenčík，2023年； Rossier和Benz，2021年，Swiss经济学家；勒巴伦和Dogan，2020年，在中央银行家）。另一个例子是越来越多地用于映射学科发展和学术领域的相互关系（Claveau and Gingras，2016; Truc，2022）或研究特定经济问题（例如通货膨胀（GoutsMedt，2021）和个人科学贡献（Andrada，2017年））的文献计量方法。网络分析已被证明是研究思想循环（Herfeld and Doehne，2019年），专业关系（Goutsmedt等，2021）以及经济学家与政策机构之间的联系（Helgadóttir，2016; Flickenschild and Afonso，2019年）。最后，诸如文本挖掘之类的工具还为解决经济学社会研究中的研究问题（例如特定概念的发展（Cherrier andSaïdi，2018），《经济学的分散》（Ambrosino等，
人工智能游客引导 | speciAlps 播客系列第 1 集 网页链接：https://soundcloud.com/cipra_international/artifici
人工智能引导游客 | speciAlps 播客系列第 1 集 网页链接：https://soundcloud.com/cipra_international/artificial-intelligence-for-visitor-guidance- episode-1-specialps-podcast-series 文字记录：CIPRA International 的 Michael Gams：大家好，欢迎收听我们的 speciAlps 播客系列“引导游客，保护自然体验”。我叫 Michael Gams，这是 CIPRA International 与阿尔卑斯社区网络 Alliance in the Alps 合作制作的该系列四集播客中的第一集。所有剧集均为英文。此外，每集还将提供阿尔卑斯语言法语、意大利语、德语和斯洛文尼亚语之一的版本。本集我们从斯洛文尼亚语开始。因此，如果您会说斯洛文尼亚语，请随意选择斯洛文尼亚语剧集。人工智能如何帮助保护敏感区域的自然环境？这就是我们将在接下来的半小时内与来自奥地利和斯洛文尼亚的几位专家讨论的内容。迈克尔：当我们探索阿尔卑斯山的自然风光时，我们会在现实世界和数字世界中留下痕迹。这些痕迹可以通过全球导航卫星系统（如 GPS）、自愿地理信息、移动设备数据、社交媒体帖子等进行追踪。在这里，人工智能发挥了作用——例如，它可以帮助引导游客远离敏感区域。但这是如何工作的？这就是我要问今天 speciAlps 播客的第一位嘉宾 Karolina Taczanowska 博士的问题。她在奥地利维也纳自然资源与生命科学大学工作。她的研究领域包括游客监控和游客管理中的数据化。欢迎您，感谢您抽出时间，Karolina！Karolina：感谢您的邀请。
上升学者会议策略学生研究演示文稿尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院尼基沙阿尔辛
上升学者会议策略学生研究演讲尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院nikishaalcindor@gmail.com nikisha alcindor是博士学位。纽约市巴鲁克学院Zicklin商学院的学生。她专门从事战略管理，她的研究通过将人工智能和机器学习应用于决策和风险分析来研究合并和收购的成功率（M＆A）。Nikisha担任埃默里大学（Emory University）的化学学士学位和哥伦比亚商学院的MBA，担任莱昂·库珀曼学者（Leon Coperman Scholar）。摘要：战略管理中的学者长期以来一直表现出对首席执行官（CEO）特征（例如人格）的兴趣，例如合并和收购等战略决策（M＆A）（Chatterjee＆Hambrick，2011; Herrmann＆Nadkarni，2014年）。Upper echelons theory posits that CEOs and Top Management Teams (TMT) directly influence organizational decision-making based on their demographics, values, and personalities (Hambrick, 2007), with recent research focusing on how specific components of personality influence M&A in terms of completion (Aktas, de Bodt, Bollaert, & Roll, 2016; Malmendier & Tate, 2008) as well as post-acquisition performance （Renneboog＆Vansteenkiste，2019年）。但是，尚未全面概述人格的所有不同组成部分如何影响首席执行官的决策，尤其是在并购期间。那么，问题是，追求并购的首席执行官人格影响决策的条件是什么，以及哪些首席执行官人格特质将投资者的反馈纳入决策。本文通过调查CEO人格特质如何影响战略决策以及这些人格特质如何结合投资者的反馈来扩展上层梯队的研究。这项研究借鉴了人格文献，并探讨了个性五因素模型（McCrae＆Costa，1985）如何影响战略决策和并购成果。FFM性格特征是同意，尽职尽责，外向性，开放性和情感稳定性（神经质）。此外，我认为某些人格特征将导致不同的决定，并探讨某些人格对投资者对交易公告的反馈有何反应。随着2019年全球宣布的并购交易总额为3.37万亿美元，2007年宣布了4.9万亿美元的高价（合并，收购和联盟研究所，2020年），了解CEO的决策如何影响M＆A的结果是如何影响M＆A的重要性。使用SDC白金作为数据资源，本研究的样本集包括收购完成并购的美国上市公司的公司首席执行官。按照与Betton，Eckbo和Thorburn（2008）类似的抽样策略，样本集将包括具有多数利息，持续利息或部分利益的收购方。收购方必须在交易前拥有少于50％，并且在交易后处于50％或更多的控制位置。此外，交易规模将大于500万美元，以排除几乎没有影响的小额交易。在此分析中可以接受成绩单的问答部分，因为CEO使用日常语言回答这些问题。开放语言首席执行官人格工具（OLCPT）将使用机器学习和人工智能以7分的规模来衡量CEO人格特质（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2019年）。在问答答案（问答）中，收购方首席执行官的回答将在多年内进行分析，因为中年个性不会随着时间的流逝而变化（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2020年； Roberts，Walton，＆Viechtbauer，＆Viechtbauer，2006年）。该呼叫的这一部分中引起的应力更容易揭示外向性，从而可以很好地测量外向性（Dewaele＆Furnham，1999; Malhotra，Reus，＆Reus，Zhu，＆Roelofsen，2018）。初步结果表明，某些首席执行官人格特质会影响并购结果，并确定投资者反馈的纳入。
通过基于核的 SPD 流形域自适应进行运动想象分类
摘要：背景：记录脑机接口的校准数据是一个费力的过程，对受试者来说是一种不愉快的体验。域自适应是一种有效的技术，它利用来自源的丰富标记数据来弥补目标数据短缺的问题。然而，大多数先前的方法都需要首先提取脑电信号的特征，这会引发 BCI 分类的另一个挑战，因为样本集较少或目标标签较少。方法：在本文中，我们提出了一种新颖的域自适应框架，称为基于核的黎曼流形域自适应 (KMDA)。KMDA 通过分析脑电图 (EEG) 信号的协方差矩阵来绕过繁琐的特征提取过程。协方差矩阵定义了一个对称正定空间 (SPD)，可以用黎曼度量来描述。在 KMDA 中，协方差矩阵在黎曼流形中对齐，然后通过对数欧几里德度量高斯核映射到高维空间，其中子空间学习通过最小化源和目标之间的条件分布距离同时保留目标判别信息来执行。我们还提出了一种将 EEG 试验转换为 2D 帧（E 帧）的方法，以进一步降低协方差描述符的维数。结果：在三个 EEG 数据集上的实验表明，KMDA 在分类准确度方面优于几种最先进的领域自适应方法，BCI 竞赛 IV 数据集 IIa 的平均 Kappa 为 0.56，BCI 竞赛 IV 数据集 IIIa 的平均准确度为 81.56％。此外，使用 E 帧后整体准确度进一步提高了 5.28％。 KMDA 在解决主体依赖性和缩短基于运动想象的脑机接口校准时间方面显示出潜力。
第 4 集 - 出国留学总体规划
第 4 集 - 出国留学总体规划 [开场音乐，在介绍过程中持续播放] 介绍 大家好，欢迎收听第四集《全球，此时此地》 - 本播客重点介绍了普尔管理学院学生参与全球事务的多种方式。我是主持人 Ellen Frost，今天，我们将讨论如何规划未来的出国留学经历。现在，让我们走向全球。 [过渡] 引出主题 在本集《全球，此时此地》中，我们将讨论如何规划出国留学经历。我们将主要关注学期或一年制的课程，因为这些类型的课程比暑期课程有更长的规划和申请流程。但是，无论您在何时何地以何种方式出国留学，我们讨论的大多数主题都值得思考。有这么多的出国留学项目和目的地可供选择，以及出国前要完成的步骤，弄清楚如何开始可能会令人望而生畏。在我们办公室的一点组织和支持下，我们将带您到达您想去的地方！我将重点介绍一些关键主题，无论您是仍在犹豫是否出国留学还是已准备好开始申请，您现在都应该开始考虑这些主题。今天我们将讨论的主题包括学术、时间和地点、资金以及整体申请流程。然后，我们将听取一位出国留学的学生的意见。[过渡音乐] 内容 学术 首先，我们将重点讨论学术。学术是出国留学最重要的组成部分之一。在开始考虑想要去的地方之前，您需要制定一个学术计划。这个学术计划包括考虑在出国留学之前、期间和之后要学习哪些课程。这看起来可能很多，但这是确保您在出国留学期间取得学位和毕业进步的最有效方法。请记住，您不是一个人在做这件事。
社论：疫苗开发的辐射技术
疫苗发育在控制传染病方面是高度优先的。疫苗接种对健康的影响是巨大的；除了提高饮用水质量外，没有其他方法对降低死亡率和人口增长（Rodrigues and Plotkin）有如此重大影响。然而，尽管我们对宿主 - 病原体相互作用的了解以及疫苗设计中各种尖端技术的进步有所提高，但仍缺乏针对许多人类和动物疾病的有效疫苗。需要在较短的时期内设计和生成疫苗，以防止很难通过其他方式控制的新出现和重新出现的病原体对人类和动物福利至关重要。控制当前的SARS-COV-2大流行是一个很好的例子。灭活的整个病毒疫苗是针对SARS-COV-2开发和施用的第一个疫苗，并且仍被广泛使用（约占输送的总疫苗的50％），表明这种传统的疫苗开发方法的价值（1）。目前，化学灭活是杀死病原体进行疫苗制备的最常见方法。然而，在过去的十年中，使用辐射（γ-，X射线，电子束 - 辐照）被认为是疫苗发育的潜在有效替代方案。通过辐射灭活而在化学失活方面具有一些潜在的重要优势。本研究主题的汇编将引起人们对疫苗开发中辐射技术最新技术的关注。在第二篇评论论文中，Unger等。本集中出现的两个迷你评论给出了包括历史发展在内的技术的全面概述。尽管辐射技术仍主要是在研发阶段，但对该领域的兴趣越来越多，如Bhatia和Pillai的审查论文所示，提供了24种专利的代表性清单，这些专利是为人类和动物细菌，病毒，病毒和原生动物疾病创建辐照疫苗的24种专利列表。讨论了针对牲畜疾病的辐照疫苗的开发，并特别提及国际原子能局食品和农业核技术联合核技术中心的动物生产和健康部（APH）的倡议。在本文中，还提供了各种疫苗制剂中使用的辐射剂量的信息。这两篇文章都显示了电离背后的科学
ESG现在播客“洪水时期的资产风险”
成绩单，2024年9月20日，本特利·卡普兰（Bentley Kaplan Hello），欢迎参加每周ESG现在的ESG，该节目探讨了环境，我们的社会和公司治理的效果，并受我们的经济影响。我是本集的主持人本特利·卡普兰（Bentley Kaplan）。在今天的演出中，我们将戴上gumboots或wellies，然后涉水进入洪水泛滥的世界。，因为如果您是资产经理，所有者，银行或保险公司，您已经知道洪水可能是一个昂贵的主张，并且在气候变化下看起来更昂贵。，但可能不太明显的是不同洪水类型的风险如何有所不同，为什么重要的是，但最多像最近的仪表。以及为什么需要对气候模型进行锐化，以便他们可以更好地投射出非常昂贵的风险。，我们将谈论所有这些。所以感谢您坚持下去，让我们这样做。如果您住在海岸线或大河附近，那么也许您会充满信心地进入这一集，甚至是Bravado。“我知道洪水，我最好的一些朋友受到洪水的影响。”但是在这一集中，我们将从单个洪水事件中缩小。我们在这里谈论的是单个洪水事件如何在不同的区域和不同的时间表上加起来。以及这些洪水及其集体损害赔偿的总和如何削弱投资回报并增加投资者的风险。或保险公司，它如何提高索赔的数量和随着溢价提高客户的可能性。，但一个好的起点可能是洪水本身。的确，所有这些金融市场利益相关者都会考虑所有不同类型的自然危害，但是洪水很可能是他们每年损失数千亿美元损失的最昂贵的之一。弄清楚数十亿美元的损失中的多少可能会影响您的投资组合，无论是贷款或保险单或投资，都更加棘手。这样做，我打电话给Matthias Kemter。Matthias对洪水了解很多。他还是MSCI气候风险中心的成员，并在我们的Potsdam办公室外。Matthias最近是一个非常忙碌的人，他最近的一些关于酸性风险和洪水的研究可在MSCI.com上为广阔的世界提供。如有疑问，只需尝试与我们与我们的同事Rob Barnett合着的博客，标题为“导航洪水的财务风险”。不过，真正使马蒂亚斯早上起来的是弄清楚气候变化会影响洪水或洪水风险的方式。首先，马蒂亚斯告诉我，实际上有三种主要的洪水类型。