XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAkin
自治AKIN- 2024年5月
©2024 Akin Gump Strauss Hauer＆Feld Llp。保留所有权利。律师广告。本文档仅用于信息使用；它不构成法律建议，不应这样使用。先前的结果不能保证类似的结果。收到此信息不会创建律师 - 客户关系。在不寻求专业顾问的情况下，不要对这些信息采取行动。所有内容均由Akin提出，未经明确书面同意就无法复制或重新播放。AKIN是Akin Gump LLP的实践名称，Akin Gump LLP是纽约有限责任合伙企业，由律师监管局授权和监管267321。可以在伦敦E1 6EG的十个主教广场的八楼进行合作伙伴列表。有关Akin Gump LLP，Akin Gump Strauss Hauer＆Feld LLP以及Akin网络在全球运行的其他相关实体的更多信息，请参阅我们的法律通知页面。更新您的首选项|订阅|退订|转发给朋友|法律通知|隐私政策此电子邮件发送给：2001 K Street，N.W。，华盛顿特区，20006-1037
引用本文：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：20 世纪 90 年代：
摘要 医护人员 (HCW) 对疫苗的看法会影响患者和社区的疫苗决策。在疫苗犹豫不决日益加剧的时代，了解 HCW 的疫苗信心至关重要。本系统评价旨在回顾已验证的用于衡量 HCW 疫苗信心的工具。我们于 2023 年 6 月在五个数据库中进行了搜索。数据是描述性合成的。纳入了描述 10 种不同工具的 12 篇文章。大多数工具包括疫苗知识 (n = 9)、安全性 (n = 8)、疫苗有用性 (n = 8)、推荐行为 (n = 8) 和自我接种实践 (n = 7) 的维度或项目。除一项研究外，所有研究均在高收入国家进行。验证过程的质量存在差异。关于 HCW 疫苗信心工具的开发和验证的现有文献有限。根据目前可用的工具，Pro-VC-Be 工具的验证最为充分。进一步的研究需要包括低收入和中等收入环境。
Toye Akinwumi，MEnt.，PMP，DASM 办公室 H
4. 教学方法 本课程将采用混合学习和同伴学习的方式。课程将侧重于简短讲座、真实公司和各个行业的案例研究分析、视频、问题分析、模拟、关键概念的实际应用、客座演讲以及涉及制定价值主张和商业计划的学期作业。课程形式通常为每周三小时的课堂会议。每周课堂都有必读内容和/或任务。由于该课程是高度体验式的，因此您需要在课间积极与潜在客户交流，在课堂上展示和讨论您的发现并向同学提供反馈，以及与客座演讲者交流。请注意：本课程使用卡尔顿大学的学习管理系统 Brightspace。要访问 Brightspace 上的课程，请访问 http://carleton.ca/Brightspace 。如有任何问题，请致电 613-520-3700 或发送电子邮件至 ccs_service_desk@carleton.ca 联系计算和通信服务 (CCS)。由于本课程将大量使用在线资源，因此您需要携带一台最新的笔记本电脑来上课。如果您在课堂上不当使用无线/笔记本电脑，将会被记录下来，并影响您的成绩。
使用对抗性条件变异自动编码器 /作者= kojima，keisuke的二维自由形式的逆设计； Toshiaki的Koike-Akino；王，你们； Jung Minwoo;品牌，Matthew /CreationDate = 2023年1月31日 /受试者=人工智能，电子和光子设备，机器学习< /div>
使用对抗性的条件变量自动编码器Keisuke Kojimaa，Toshiaki Koike-Akinob，Ye Wangb，Minwoo Jungb，C，C和Matthew BrandB BrandB Aboston Quantum Photonics Llc，588 Bost Post rd＃315， Bmitsubishi电力研究实验室，201号百老汇，马萨诸塞州剑桥市02139，美国cdepartment of Adryics，康奈尔大学，纽约州伊萨卡，纽约州14853，美国。abract用于元设计和元城的逆设计，已经广泛探索了生成的深度学习。大多数作品都是基于条件生成的对抗网络（CGAN）及其变体，但是，选择适当的超级参数以进行有效的训练很具有挑战性。另一种方法是一种对抗性的条件变化Au-Toencoder（A-CVAE），尚未探索Metagrats和MetaSurfaces的逆设计，尽管最近它对Planar Nananophotonic vaveguide wavelguide Power/波长偏开剂的平面设计表现出了很大的希望。在本文中，我们讨论了如何将A-CVAE应用于二维自由形式的Metagratings，包括培训数据集准备，网络的构建，培训技术以及反向设计的元群的性能。
EEG-GAT：用于脑电图 (EEG) 信号分类的图形注意力网络 /作者=Demir, Andac；Koike-Akino, Toshiaki；Wang, Ye；Erdogmus, Deniz /创建日期=2022 年 9 月 17 日 /主题=人工智能、机器学习、机器人技术、信号处理
摘要 图神经网络 (GNN) 是深度学习社区中一个新兴的框架。在大多数 GNN 应用中，数据样本的图拓扑结构在数据集中提供。具体而言，图移位算子 (GSO) 是先验已知的，它可以是邻接、图拉普拉斯或它们的规范化。然而，我们通常不了解现实世界数据集背后的真实图拓扑结构。其中一个例子是从生理脑电图 (EEG) 中提取主体不变特征来预测认知任务。以前的方法使用电极位点来表示图中的节点并以各种方式连接它们来手工设计 GSO，例如，i) 每对电极位点连接以形成完整图，ii) 特定数量的电极位点连接以形成 k 最近邻图，iii) 仅当欧几里得距离在启发式阈值内时，每对电极位点才连接。在本文中，我们通过使用多头注意机制对 GSO 进行参数化来克服这一限制，以探索不同电极位置之间在认知任务下的功能性神经连接，同时结合图卷积核的参数学习无监督图拓扑结构
用于生理生物信号的解缠对抗性迁移学习 /作者=Han, Mo；Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 7 月 21 日 /主题=人工智能、人机交互、机器学习、信号处理
摘要 可穿戴传感器的最新发展为以有效和舒适的方式监测生理状态带来了希望。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习的问题，该问题是由不同用户或同一用户的不同记录会话中的生物信号域不一致引起的。我们提出了一种对抗性推理方法进行迁移学习，以从生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示，以进行压力状态水平评估。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗性迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。
通过对抗性推理从 EEG 中学习不变表征 /作者=Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 4 月 18 日 /主题=人工智能、机器学习
摘要 在基于脑电图 (EEG) 的分类任务中发现和利用共享的、不变的神经活动对于跨受试者或 EEG 记录会话的解码模型的通用性具有重要意义。虽然深度神经网络最近成为通用的 EEG 特征提取器，但这种迁移学习方面通常依赖于先前的假设，即深度网络自然表现为受试者（或会话）不变的 EEG 特征提取器。我们建议在模型训练期间以系统的方式进一步实现 EEG 深度学习框架的不变性。我们引入了一种对抗性推理方法来学习在判别设置内对受试者间变异不变的表示。我们使用公开的运动想象 EEG 数据集和基于卷积神经网络的 EEG 解码模型在提出的对抗性学习框架内进行实验研究。我们展示了跨学科模型转移场景中的结果，展示了学习网络的神经生理学解释，并讨论了对抗性推理为不断发展的 EEG 深度学习领域提供的潜在见解。
NASA 系统工程手册 SP-610S - Dave Akin
本手册的内容和风格体现了教学导向。本手册旨在配合 NASA 正式的系统工程培训课程，而非作为 NASA 系统工程的独立综合视图。作者认为，系统工程不能简单地从明确的起点开始，无缝地从一个主题过渡到另一个主题。相反，它是一个吸收了许多工程学科和其他知识领域的领域。界限并不总是很清晰，而且有许多有趣的知识分支。因此，本手册旨在作为系统工程学科的顶级概述；简洁的阐述和提供指向其他书籍和文档的指针以获取详细信息被视为重要准则。
NASA 系统工程手册 SP-610S - Dave Akin
本手册的内容和风格体现了教学导向。本手册旨在配合 NASA 正式的系统工程培训课程，而非作为 NASA 系统工程的独立综合视图。作者认为，系统工程不能简单地从明确的起点开始，无缝地从一个主题过渡到另一个主题。相反，它是一个吸收了许多工程学科和其他知识领域的领域。界限并不总是很清晰，而且有许多有趣的知识分支。因此，本手册旨在作为系统工程学科的顶级概述；简洁的阐述和提供指向其他书籍和文档的指针以获取详细信息被视为重要准则。