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CSCI5370.pdf - 香港中文大学计算机科学与工程系
课程：CSCI5370 课程 ID：002640 生效日期：2024-07-01 Crse 状态：有效 审批状态：已批准 [ 新课程 ] 量子计算 量子計算 本课程介绍量子计算中的以下主题：1.量子计算和通信模型；2.量子算法及其局限性；3.其他主题（量子通信、量子密码学、量子证明、量子纠错、量子霸权）。
B.SC。 （多媒体和动画） S.编号作者tr Infaction因子1 Chavda，V.P。，Vuppu，... 选定的出版物列表 - 截至2024年10月 基于AI的车辆网络朝6G和IoT 选定的出版物列表-2023 电子工程学院 高级科学学院 vitree（1月）-2025教学大纲 b'' 2024信息手册Vitree（1月）-2025 ... 用于... 的电池管理系统中的硬件 M.Tech智能移动性 B.技术电气和计算机科学工程 B. Tech。土木工程
，目的是以国际标准提供优质的高等教育。它持续寻求并采用创新方法来始终如一地提高高等教育的质量。校园充满了国际化的气氛，来自世界各地的学生。强烈鼓励有经验和学识渊博的老师培养学生。在教学和研究领域设定的VIT的全球标准使我们继续追求卓越。我们对各种国际大学的理解备忘录是我们的主要优势。他们提供了学生和教职员工的交流，并鼓励共同的研究项目，以使这些大学的互惠互利。以稳定的步骤，我们继续前进。我们期待在VIT与您会面。电子工程学院（Sense）
计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。
ADHD指南2024 为可持续燃料的未来提供动力 是计算机科学教学大纲 b'' AES算法步骤示例 Davenport神经科医生Calgary
注意力缺陷/超幼体障碍（ADHD）是影响儿童和青少年的常见神经发育障碍。Amercan儿科学院于2000年首次发布了ADHD的临床实践指南，该指南于2011年进行了修订，并以随附的算法重新发布。最近，2019年的准则已发布。从那时起，已经发布了精神障碍的诊断和统计手册，第五版（DSM-5），发育和行为儿科学会出版了复杂多动症的临床实践指南。尽管有些变化是不必要的，但已经进行了；例如，DSM-5标准降低了年龄较大的青少年和患有多动症的成年人的诊断阈值。2019年指南还为使用多动症的合并条件添加了建议。此外，还发布了国家和欧洲准则，其中包括在冠状病毒大流行期间管理多动症的指南。要有效地管理初级保健中的多动症，必须提供和审查最新的临床准则和更新。关键词：多动症的注意力缺陷障碍；精神障碍的诊断和统计手册；练习指南。一项研究检查了成人的遗传结构和与注意力缺陷多动障碍（ADHD）相关的遗传结构和认知领域。研究人员使用多基因风险评分来研究多动症对各种结果的影响。他们发现具有高多基因风险评分的个体更有可能患有多动症症状。但是，必须仔细管理这些风险，尤其是在患有心血管疾病的人中。该研究还讨论了成人人群中多动症的流行率，引用了国家合并症调查复制和其他研究的研究。此外，它提到了成年人准确诊断和评估方法的重要性。审查的其他研究包括检查不同诊断工具的有效性的研究，例如Conners的成人ADHD评级量表和世界卫生组织成人ADHD自我报告筛查量表。研究人员还研究了自我报告措施和基于绩效的测试的实用性，以诊断成人的多动症。总体而言，该研究旨在完善我们对多动症的遗传结构及其对认知领域的影响的理解，同时还强调了准确诊断和评估方法对这种情况的重要性。本综述研究了与成人注意力缺陷多动障碍（ADHD）有关的各种研究和指南。它考虑了多动症中认知和行为症状夸大的研究，神经认知测试在评估中的作用，神经心理学评估的多维损害标准，在大学生中检测假ADHD的检测，对厌恶症的衡量措施（非媒介措施）的元素疗法（元素）疗法（cighations）的行为疗法（cighations anta）。多动症。此外，它还包括有关不同年龄段的多动症，心理药理学和心理治疗的药物的比较功效和耐受性的信息，用于治疗成年人的ADHD，ADHD中兴奋剂药物的临床效果以及成人ADHD药物治疗的最新情况。###此外，该评论还涉及大学生中处方药物的非医学使用，以及通过提及国家调查和慢性疼痛管理指南的更广泛的滥用药物滥用背景。在这里给出文本内容，他们的生活质量是患有多动症的成年人的主要关注点，而指南旨在解决与药物相关的风险和收益。老年人可能会因合并症而面临独特的挑战，而从业者与来自各种专业的同事合作至关重要。当前的证据表明，许多患有多动症的老年人在有效治疗时改善了生活质量。临床医生经常忽略女孩和女性的多动症症状的独特表现，导致误诊或诊断延迟。为了解决这个问题，临床医生需要教育认识症状表现的差异并提供准确的诊断。2020年的专家共识声明为女孩和妇女的多动症的识别和治疗提供了指导，强调了采取寿命方法的重要性。APSARD工作队正在努力完成成人指南，预计将在2024年进行选秀。一旦发布，这些准则将扩展，以解决特定的人群和专业，并计划与其他机构合作以教育提供者。
职位名称：计算机科学系博士后研究员，以“ Dirac Labs Innovation
关于阿育大学：阿索卡大学 - 印第安纳大学的主要跨学科教学与研究大学。自成立以来不到10年就已经成为学术卓越的灯塔。在Ashoka，我们鼓励您拥抱新的，推动持续学习的界限，并适应一个不断变化的世界，因为我们相信每个Ashokan都有能力成为思想领袖。作为我们繁荣而坚定的劳动力的一部分，您将：以任务为导向：冠军跨学科学习，创新的教学法和学术在进行严格的严格性，以改变印度高等教育。策略性地思考：与有远见的思想合作，通过战略计划和前瞻性的方法来塑造高等教育的未来。真实地行动：拥抱真实性和正直，促进了每个声音都被重视的包容性和支持性的环境。接受责任：拥有自己的工作并推动积极的变化，作为一个寻求做出有意义贡献的人的能力。建立协作：体验团队合作和各种观点的力量，共同朝着我们的共同目标努力。提供卓越：在各个方面努力卓越，维护最高的学术卓越水平，学生支持和专业发展机会。在Ashoka University，我们的使命是重新定义高等教育，并在创新和协作蓬勃发展的地方创造了一个非凡的空间。 我们的哲学围绕着护理，福祉和联系，它们深深地嵌入了我们所做的一切中。在Ashoka University，我们的使命是重新定义高等教育，并在创新和协作蓬勃发展的地方创造了一个非凡的空间。我们的哲学围绕着护理，福祉和联系，它们深深地嵌入了我们所做的一切中。作为跨学科学习的开创性力量，我们不断成长并适应着卓越教育的最前沿，重点是包容性和均等机会。当您加入我们的社区时，您将成为非凡旅程的一部分，在该旅程中，您可以发挥自己的潜力并产生有意义的影响。教育赋予创新蓬勃发展以及卓越和谦卑共存的地方。我们真正相信，当目标进步时，世界将变得丰富。
