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PPOL 5240：公共政策的高级分析方法
讲师：Pengyu Zhu教授办公室：4616C，公共政策部电话：2358-2847电子邮件：pengyuzhu@ust.ust.hk办公室时间：9：00-12：00（或任命）教学助理：Yuqing Guo办公室：Yuqing Guo办公室：lg4 rpg Hub hub equine：yguob email：yguobhect。 13：00-16：00（或通过预约）课程说明本课程将基于核心方法和数据分析课程，并使学生能够发展出使用一系列不同的分析方法来进行与政策相关的研究，决策和评估的能力。重点是政策问题中的应用，重点是处理复杂性和不确定性。课程中介绍的方法将包括流行和高级的定量方法，并将使用建模练习进行教授。该课程还为学生提供了熟练使用广泛用于分析定量数据的计算机软件的机会。课程目的本课程的目的是向学生介绍与政策相关的研究和决策制定的先进分析技术和框架，并特别关注不确定性和复杂性问题。学习目标
使用计算机视觉进行攀爬等级分类-CS231N
月球板是攀岩社区中的标准化攀岩板弹出板，攀岩概率分为离散类别。当前，没有完美的分类器来确定概率的等级。在这里，我们提出了一种新颖的方法，用于通过提供爬升的图像作为视觉模型的输入来攀登月板攀爬。为此，我们制定了一个数据集，其中每个攀登都有一个相应的图像，其中可用。然后，我们训练了定制的CNN和预定型模型，以将这些攀爬分类为正确的难度。我们在测试数据集上实现了40％的性能，这与先前的非视觉方法相当。由于数据集显着不平衡，因此我们试图通过平均加权不同类别来平衡学习。在以这种方式平衡学习的同时，并不能改善总体结果，但导致平均班级准确性的显着提高。这里提出的另一个新颖的方法是将这个问题构建为回归而不是分类：这导致稍差的恢复，但批判性地，逐一的准确性（我们也认为，当问题放在邻近的困难中时，它是正确分类的）。最后，我们显示了显着图，以指示模型用于分类的特征，以及对错误分类问题的定性讨论。
2024 年就业报告 - 高级分析研究所
这些数字不包括签约奖金、年度奖金、股权或期权、搬迁津贴或签约后保证的其他形式的一次性补偿。一份工作取决于通过安全审查。MSA 是 STEM 合格学位。国际毕业生有资格参加可选实习培训 (OPT)。毕业典礼通常在 5 月的第一个周末举行，早于大学的正式毕业日期。为了保持一致性，每年 5 月 15 日左右报告就业结果。
解开阿根廷的经济迷宫：提高价格以阻止通货膨胀 Ernesto Talvi | 埃尔卡诺皇家研究所高级分析师 | @ernesto_talvi 所以
在哈维尔·米莱总统任职的三个月里，通货膨胀率攀升了 100 个百分点，年增长率为 270%，经济陷入深度衰退。但金融变量却出现了积极的变化：蓝元趋于稳定，官方和平行（或蓝元）美元之间的差距暴跌至 30%，国际储备增加了 25%。如何解释这种“经济上不好，金融上好”的非典型组合？米莱上任后，价格扭曲全部或部分消除：官方汇率贬值 100%，管制价格放开，公用事业价格大幅调整。这些措施对价格水平的影响是巨大的。在仅仅三个月的时间里，CPI 上涨了 1.7 倍（年化通胀率为 800%）。这种价格水平的冲击稀释了阿根廷中央银行（BCRA）的货币负债（即实际价值缩水），使其在 2023 年 11 月至 2024 年 2 月期间减少了 38%。货币负债稀释导致的严重流动性不足使 BCRA 能够以大幅降低的利率发行其计息负债，并迫使市场向 BCRA 出售美元，以确保稀缺的比索流动性。当然，流动性的收缩也给经济带来了强大的衰退压力。价格水平的跃升也导致公共支出大幅稀释：今年前两个月的实际基本支出与去年同期相比下降了 33%。支出稀释使政府能够采取行动
以纳米级分辨率重建的人类大脑皮层千万亿像素碎片
原理：获取人类神经回路的一个关键障碍是获取高质量的人脑组织。器官活检为许多人体器官系统提供了有价值的信息，但除了检查或切除肿瘤肿块外，很少在脑部进行活检，因此大多数活检对于研究正常的人类大脑结构都有问题。一种尝试是使用由人类细胞制成的脑器官，但目前，它们并不接近脑组织的结构（例如，不存在皮质层）。一种直接的方法是绘制神经外科手术后获得的人类标本中的细胞和回路，以用于神经系统疾病，在这种疾病中，皮质的某些部分会被丢弃，因为它们会阻碍进入病理部位。我们假设，神经外科手术的副产品——人脑组织——可以用来研究正常的——以及最终紊乱的——人类神经回路。
低分辨率上的鱼类鉴定 - 一项具有增强的超级分辨率生成对抗网络（ESRGAN），YOLO和VGG -16
迫切需要对摄像机镜头的鱼类物种的智能检测和识别模型，因为填充物有助于世界经济的很大一部分，这些高级模型可以大规模帮助填充。这种包含拾取机器的模型可以有益于在不干预的情况下批量排序不同的鱼类，这显着降低了大规模杂种行业的成本。现有用于检测和识别鱼类物种的方法具有许多局限性，例如有限的可伸缩性，检测准确性，未能检测到多种物种，以较低分辨率降解性能，或者指出了最佳位置的确切位置。可以使用具有预训练的权重的引人注目的深度学习模型的头部，即VGG-16，可用于检测曲面的物种，并通过实现修改的YOLO来找到图像中的确切位置，以结合边界盒回归标题。我们提出了使用ESRGAN算法和提出的神经网络来扩大图像分辨率4的因子。使用此方法，已经获得了96.5％的总体检测准确性。该实验是根据分布在9种的9460张图像的基础上进行的。进一步改进了模型后，可以集成拾取机器以根据其物种在不同大规模的工业中的物种快速分类。
通过分级对颗粒材料进行高级分析...
摘要本研究研究了粒状材料（例如沙子，砾石和工业粉末）范围内的分级熵和统计熵的概念。它提出了一种新型方法，该方法利用了自动非线性模型拟合，并使用参数误差估计和插值来分析粒度分布及其在这些材料中的固有随机性。这种方法的核心在于其在不同条件下预测颗粒材料的行为和特性的能力，这对于土木工程和材料科学等领域的进步至关重要。分级和统计熵理论的整合，以及复杂的非线性模型拟合和插值技术，构成了对颗粒材料进行全面分析的坚实基础。这可以更好地了解其复杂行为，从而增强了它们在科学和工程应用中的实际使用。采用这些先进的方法，表示预测的精度和数据利用效率在颗粒材料分析中的效率取得了重大进步。它突出了
容错百万量子比特级分布式量子计算机
百万量子比特级量子计算机对于实现量子霸权至关重要。现代大型量子计算机集成了位于稀释制冷机 (DR) 中的多台量子计算机，以克服每个 DR 的不可扩展冷却预算。然而，大型多 DR 量子计算机带来了其独特的挑战（即缓慢且错误的 DR 间纠缠、量子比特规模增加），并且它们通过增加门操作的数量和 DR 间通信延迟来解码和纠正错误，从而使基线错误处理机制无效。如果不解决这些挑战，就不可能实现容错的大型多 DR 量子计算机。在本文中，我们提出了一种百万量子比特级分布式量子计算机，它使用一种新颖的错误处理机制来实现容错的多 DR 量子计算。首先，我们应用低开销的多 DR 错误综合征测量 (ESM) 序列来减少门操作的数量和错误率。其次，我们应用可扩展的多 DR 错误解码单元 (EDU) 架构来
MRSEF 2024高级分区获奖者
MRSEF 2024 Senior Division Place FirstName LastName School Category Division Floor_Code 1st Conan Lin Alabama School of Math and Scienc Animal & Plant Sciences Senior 100008SR 2nd Lindsey Stallworth Alabama School of Math and Scienc Animal & Plant Sciences Senior 100009SR 3rd Stan Blejwas Davidson High School Animal & Plant Sciences Senior 100004SR 1st Serika Patel Alabama School of Math and Scienc Behavioral & Social Science Senior 200001SR 2nd Jewel McCrary UMS-Wright Preparatory School Behavioral & Social Science Senior 200003SR 3rd Matthew Ngo Davidson High School Behavioral & Social Science Senior 200002SR 1st Graham West Davidson High School Chemistry Senior 400006SR 2nd Linden Berte Davidson High School Chemistry Senior 400007SR 3rd Evelyn Frey Davidson高中化学高级400005SR 1号Madeline Borchert Alabama数学和科学计算与生物信息信息科学学院高级1200001SR 2 YU-WEI LIN DAVIES LIN DAVIES HIGH HIGH SHICOM COMPUTITATY和BIOINICONTICAL 1200002SR 1st Esha Patel Alabama数学与科学与环境科学与环境工程高级700001SR 1st Yunseo Ha Alabama数学和Scienc Engineering高级500002SR 1st Sewel McCrary McCrary McCrary McCrary Ums-Wight ums-wight School preporation Schoolative School stictistic第三柯南·林·阿拉巴马州数学和科学统计奖高级100008SR 1st Graham West Davidson高中最佳Show Show Show Show高级400006SR 2 Yunseo Ha Alabama Math and Scienc Best-In-Show-Show Shore Shorion 500002SR 500002SR 1st Madeline Borchert Borchert Alabama Alabama Alabama Alabama Alabama Alabama Math and Scienc Best-spir-divip
用于超级分辨率的自旋发射器
我们使用Spintronic Thz发射器研究了局部THZ场的生成，以增强微米大小的成像的分辨率。远面成像，波长高于100 l m，将分辨率限制为该数量级。通过使用光学激光脉冲作为泵，可以将Thz Field Genert固定在激光束聚焦的区域。由于激光束聚焦而引起的生成的THZ梁的差异要求成像的物体在THZ场波长以下的距离处靠近生成位。我们根据自旋电流在COFEB/PT异质结构中通过FS-LASER脉冲产生THZ辐射，并通过商业低温种植-GAA（LT-GAAS）Auston Switches检测到它们。通过应用具有电动阶段的2D扫描技术来确定THZ辐射的空间分辨率，从而可以在子微米计范围内进行台阶尺寸。在近距离限制内，我们在千分尺尺度上在激光斑点大小的尺寸上实现空间分辨率。为此，在由300 nm SiO 2间隔层隔开的旋转发射器上蒸发了金测试模式。将这些结构相对于飞秒激光斑点（生成THZ辐射）允许测定。刀边方法在1 THz时产生的全宽半宽度梁直径为4：9 6 0：4 l m。在简单的玻璃基材上沉积自旋发射器异质结构的可能性使它们在许多成像应用中具有近距离成像的候选者。