硕士研究生(2013-2014)Yin Bangqi新加坡设计与麻省理工学院(2013-2014)Aditya Ranjan新加坡技术与设计与MIT大学(2016-2017)WU TONG MONASH大学(2018-2018-2018-2018-2020)Liu Sheng Sheng Sheng Electronics Designitute(2018-2020-220)加入了Shaoyin Tech。(2020-2023)冯·施豪(Rveng Shihao)加入了Rvbust Tech。(2020年至2023年)郭尤辛加入了香港公共服务部(2021-2024)Jie Yu Master Class of 2024(2021-2024)Jiang Bingfa Master Class of 2024 of 2024(2021-2021-2025) (2022-2025)Xu Ronghan Master Class 2025(Robocon Sustech的团队负责人)(2023-2026)Huang Bangchao Master Class of 2026
拟建的出入口,在此可以看到部分挡球栅栏、球场、商店、凉亭和停车区。伍本格林巷的这一段位于 M40 高速公路大桥和 A40 环形交叉路口之间,不在建筑区内,适用国家限速规定。虽然有人行道,但由于该地区的开发程度有限,行人可能并不多。出入口将是场地内一排植被中相对狭窄的开口,毗邻高速公路。因此,从出入口看到的场地景色通常只是过往车辆的短暂一瞥。因此,拟建设施不会位于显眼的位置,与拟建出入口相关的视觉影响也将很小。
请查看机会,如果您看到一些感兴趣的东西,请单击此处!特殊活动福克斯城市适合挑战Appleton YMCA,E。Lawrence St. Appleton 218,2025年4月12日,星期六,上午8:00 AM有趣且竞争激烈的特殊活动,挑战所有健身领域。CAMP SHIOC清理日N5414 Cluner Rd,Shiocton,WI,5月1日,星期四,上午9:00 AM-2:00 PM协助开放夏季营地。跨越庇护所,地面和池塘区域。提供午餐。nan营业营的工作/清理第18369日,奥基托巷,威斯康星州莱克伍德巷,2025年4月26日,星期六,上午10:00 am-4:00 pm,我们希望在工作日有一个项目愿望清单。如果您有特定的技能,交易或专业知识(例如木工,电气,管道),您想在工作日分享,请在您注册时告诉我们,我们将为您提供一个特殊的项目。我们还需要在夏季的耙开,清洁和夏季营地方面的帮助。虽然没有参加此活动的费用,但我们确实要求您注册,以便我们可以准确地享用午餐。将提供午餐。田径比赛MET MENASHA,5月17日,星期六,体育与娱乐部门需要参加今年5月17日星期六在Menasha的Calder Field举行的今年田径比赛的志愿者。本赛季有近500名运动员参加我们的联赛,我们需要您的帮助才能举办另一个成功的见面!作为志愿者,您可以选择成为计时器/车道助手,也可以在我们的热情/丝带桌上工作。花园清理日苹果溪YMCA,2851 E Apple Creek Rd,Appleton,WI,5月7日9:00-10:30am
郭少东博士实验室的博士后研究员杨万宝博士参加了竞争激烈的 2024 年 NIA 实验衰老研究年度夏季培训课程。这个为期一周的项目由华盛顿大学主办,召集了衰老研究领域的顶尖专家以及 NIA 的项目官员,以培训致力于衰老研究的下一代研究科学家。每年,全国只有 20 名博士后研究员或早期职业教职员工能获选参加这一享有盛誉的机会。杨博士的研究重点是胰岛素抵抗的分子机制、代谢疾病的性别二态性以及与衰老相关的代谢紊乱。在攻读博士学位和博士后期间,他的研究成果已发表在多家知名期刊上,包括《糖尿病》、《糖尿病学》、《衰老细胞》、《自然通讯》和《心力衰竭》。
鉴于这种简单的理论背景,越来越多的文献集中在宏观经济总体(例如产出和通货膨胀)中股票市场的预测作用。Fama(1981,1990),Geske and Roll(1983),Barro(1990),Schwert(1990)和Lee(1992)的早期作品研究了股票市场收益与未来的总体产出,投资,投资或失业率之间的相关性。subsemontonation,文献集中在基于股票的替代预测因子上,其中包括总股利产量(Campbell 1999,Chen和Zhang 2011)。股市波动(Campbell等人2001,郭2002,Andreou,Ghysels和Kourtel-Los 2013);股权风险因素和投资组合收益(Liew and Vassalou 2000,Lamont 2001,Vassalou 2003,Hong,Torfor和Valkanov 2007,Nieto and Nieto and Rubio 2014);或消费率比(Lettau and Ludvigson 2005,Chen and Zhang 2011)。
简介 DP9 Ltd 代表联合威斯敏斯特和 Grey Coat 基金会(“基金会”)对默顿地方规划草案提交了一系列陈述。这些陈述主要涉及 Tamworth Lane 地点(参考 Mi14)及其作为地方规划草案中的分配地点的推广。因此,我们希望就事项 3 进行总体介绍并对问题 (i) 作出答复。 对督察的事项、争议和问题的答复 事项 3 - 问题 (i) 问题 1- 。考虑到框架词汇表中给出的“可开发”的定义: a. 该计划是否包含自采用之日起 6 至 10 年内特定的可开发地点?基金会积极参与地方规划草案审查,于 2018 年 1 月向选址咨询提交了意见,并于 2019 年 1 月、2021 年 1 月和 2021 年 9 月提交了进一步的意见。基金会还与英格兰体育、体育机构和当地体育团体进行了详细对话,充分探讨了在部分场地上提供体育用途的可行性。目前的场地分配是这些讨论的产物。这些讨论仍在继续,我们将继续向各方通报最新情况。塔姆沃思巷场地是地方规划草案中确定的住房场地之一。住房的交付可以促进在部分场地上创建新的公共体育设施。基金会希望重申塔姆沃思巷场地的明确可交付性以及它可以对住房交付数量做出的贡献。这是基于与理事会五年的接触和对这一过程的充分参与。因此,我们支持理事会将该场地纳入其中,这是基于对可用土地的清晰了解以及重要的是其可交付性。因此,它成为了 6-10 年可开发地块名单中的关键地块。
摘要众包信息可用于校准自动和自动驾驶汽车的高级驾驶员辅助系统/自动驾驶(ADAS/AD)参数。但是,在车辆网络中学习此类信息是具有挑战性的。一方面,单个车辆收集的数据可能不足以训练大型机器学习模型。另一方面,将原始数据上传到云服务器同样是不切实际的,这是由于符合通信的带宽要求和数据隐私威胁。本文通过应用联合学习(FL)寻求解决方案。我们旨在提高FL算法稳定性以提高预测准确性。因此,我们提出了一种基于方差的和结构感知的FL(VSFL),其中引入了FL服务器的基于方差的模型聚合方法,以进行最佳模型聚合,并为车辆客户提供了一个结构性模型培训方案,以解决统计异质性,而不会损害性能。我们首先为拟议的VSFL提供了理论分析。然后,我们使用合成数据和实际数据验证VSFL算法对车辆轨迹预测的效果。
发表论文:•Bai,B。*,Dai,H.,Zhang,D.J.,Zhang,F。和Hu,H。(2022)。算法工作分配对公平感和生产力的影响:实验实验的证据。”制造与服务运营管理24(6):3060-3078•Bing,B。*,Dai,H.,Zhang,D.J。和Zhang,F。算法工作分配对公平感和生产力的影响:实验实验的证据。制造与服务运营管理(第1卷24:6)。•Chen,X。*,Feldman,J.,Jung,S.H。和Kouvelis,P。(2022)。联合库存选择和在线资源分配问题的近似方案。生产和运营管理31(8)3143-3159。•Dong,L.,Jiang,P。*和Xu,F。(2023)。可追溯性技术在食品供应链网络中采用的影响。管理科学69(3)1518-1535。•Dong,L.,Shi,D。*和Rashkova,I。(2022)。发展经济体中的食品安全审核:权力下放与集中化,制造和服务运营管理。•Dong,L.,Shi,D。*和Zhang,F。(2021)。3D打印和产品分类策略。管理科学。•郭,X。*,Kouvelis,P。和Turcic,D。(2022)。“以制造商为中心的双通道中的定价,质量和库存决策。”制造与服务运营管理24(4)2116-2133。•郭,X。*,Kouvelis,P。Turcic,D。(2022)。•刘,Y。*,Kouvelis,P.,Qiu,Y。(卷以制造商为中心的双渠道,制造与服务运营管理中的定价质量和放养决策:24(4),2116-2133。*和Turcic,D。(2023)。管理养猪场的运营面向波动市场:库存和销售策略,制造和服务运营管理。25:5)。 •刘,Z。 *,张,D.J。 和Zhang,F。(2021)。 零售平台上的信息共享。 制造与服务运营管理23(3)606-619。 •WI。 X. *,Zhang,F。和Zhou,Y。 (2022)。 品牌溢出作为营销策略。 管理科学68(7)5348-5363。25:5)。•刘,Z。*,张,D.J。和Zhang,F。(2021)。零售平台上的信息共享。制造与服务运营管理23(3)606-619。•WI。X.*,Zhang,F。和Zhou,Y。(2022)。品牌溢出作为营销策略。管理科学68(7)5348-5363。
(2)Zhavoronkov,A.;伊万年科夫,Y.A.; Aliper,A.;维谢洛夫,M.S.;弗吉尼亚州阿拉丁斯基;阿拉丁斯卡娅,A.V.;弗吉尼亚州 Terentiev;波利科夫斯基,D.A.;库兹涅佐夫医学博士;阿萨杜拉耶夫,A.;沃尔科夫,Y.; Zholus,A.;沙亚赫梅托夫,R.R.;热布拉克,A.;米娜耶娃,L. I.;扎格里别尔尼,文学士;李,L. H.;索尔,R.;玛奇,D.;幸,L.;郭,T.; Aspuru-Guzik,A.深度学习能够快速识别有效的 DDR1 激酶抑制剂。纳特。生物技术。 2019,37(9),1038–1040。 https://doi.org/10.1038/s41587-019-0224-x。