卡尔加里大学和艾伯塔省卫生服务局医学系教授兼前主管 - 加拿大卡尔加里和地区。 他接受了医学培训,当时是传染病专家,并且是加拿大传染病学会的前任主席,加拿大抗生素抵抗委员会的前任主席以及加拿大专家药物咨询委员会的先前副主席。 目前,他是卡尔加里大学Snyder慢性病研究所的联合导演,加拿大抗菌抗性抗药性专家咨询小组的成员,也是WHO抗菌抗药性综合监视的WHO咨询小组的成员。 他发表了300多篇论文,并在教学,研究,指导,创新和服务方面获得了多种职业荣誉,包括罗纳德·克里斯蒂(Ronald Christie)在加拿大对学术医学的杰出贡献,是艾伯塔省医学协会的杰出奖项,该奖章是对加拿大医学专业的杰出个人贡献以及加拿大对加拿大勋章的杰出贡献以及在加拿大的命令中,从事抗抗抗菌抗体的抗抑郁剂的抗抗病性,Innerov Innerov ninnov Innerov ninnov Innerov ninnov Innerov ninnov Innrevation ninnov Innrevation ninnov ninnov。 他继续担任临床感染疾病的积极顾问,目前兴趣着重于抗菌素抵抗和管理,预防医院获得的感染以及医疗保健领域的新创新。卡尔加里大学和艾伯塔省卫生服务局医学系教授兼前主管 - 加拿大卡尔加里和地区。他接受了医学培训,当时是传染病专家,并且是加拿大传染病学会的前任主席,加拿大抗生素抵抗委员会的前任主席以及加拿大专家药物咨询委员会的先前副主席。目前,他是卡尔加里大学Snyder慢性病研究所的联合导演,加拿大抗菌抗性抗药性专家咨询小组的成员,也是WHO抗菌抗药性综合监视的WHO咨询小组的成员。他发表了300多篇论文,并在教学,研究,指导,创新和服务方面获得了多种职业荣誉,包括罗纳德·克里斯蒂(Ronald Christie)在加拿大对学术医学的杰出贡献,是艾伯塔省医学协会的杰出奖项,该奖章是对加拿大医学专业的杰出个人贡献以及加拿大对加拿大勋章的杰出贡献以及在加拿大的命令中,从事抗抗抗菌抗体的抗抑郁剂的抗抗病性,Innerov Innerov ninnov Innerov ninnov Innerov ninnov Innerov ninnov Innrevation ninnov Innrevation ninnov ninnov。他继续担任临床感染疾病的积极顾问,目前兴趣着重于抗菌素抵抗和管理,预防医院获得的感染以及医疗保健领域的新创新。
[正如我第14周讲座所述,变压器学习了输入的注意力图。忽略批处理轴,如果您在其输入中喂食[n w,m]张量,其中n w是元素的数量(令牌,补丁等)在每个元素的嵌入矢量表示的大小中,变压器的输出也将被形成[N W,M],但有所不同。当您将学习的Q和k t张量乘以最终输出时,您将获得一个N W×N W数组,该数组是输入序列的N W元素上的注意力图。注意力图数组的元素(i,j)指示输入中的ith元素在同一输入中的j th元素中何种程度。 ]
Tuohy,Ella,Gallagher,Pamela,Rawdon,Caroline,Murphy,Nuala,Swallow,Veronica和Lambert,Veronica(2023)。 关于与父母谈判1型糖尿病的自我管理责任的青少年观点。 患者教育和咨询,109:107629。 [文章]Tuohy,Ella,Gallagher,Pamela,Rawdon,Caroline,Murphy,Nuala,Swallow,Veronica和Lambert,Veronica(2023)。关于与父母谈判1型糖尿病的自我管理责任的青少年观点。患者教育和咨询,109:107629。[文章]
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术,用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式,从而促进了各种功能,例如文档组织,内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本,但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力,包括孟加拉语,这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语,但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA(一种混合主题建模的方法),应用于孟加拉新闻语料库,其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配(LDA)是一个概率模型,将每个文档表示为主题的混合,而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富,结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势,我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明,所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术,从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。
1。H. Wright,W。Zhi,M。Johnson-Roberson,T。Hermans。 “通过利用检索增强的先验来重建强大的贝叶斯现场”。 RA-L的评论,2024年。 2。 H. Wright,W。Zhi,M。Johnson-Roberson,T。Hermans。 “ V-Prism:未知桌面场景的概率映射”。 2024年IEEE/RSJ国际智能机器人与系统会议(IROS),2024年。 (8个引用)H. Wright,W。Zhi,M。Johnson-Roberson,T。Hermans。“通过利用检索增强的先验来重建强大的贝叶斯现场”。RA-L的评论,2024年。2。H. Wright,W。Zhi,M。Johnson-Roberson,T。Hermans。 “ V-Prism:未知桌面场景的概率映射”。 2024年IEEE/RSJ国际智能机器人与系统会议(IROS),2024年。 (8个引用)H. Wright,W。Zhi,M。Johnson-Roberson,T。Hermans。“ V-Prism:未知桌面场景的概率映射”。2024年IEEE/RSJ国际智能机器人与系统会议(IROS),2024年。(8个引用)
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言,这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式,可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是,这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调,通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差,以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中,我们提出了一个新颖的模块化检索模型,该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习,并有效地转移到各种语言,从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能,这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明,我们的模块化方法具有高度的数据效率,有效地适应了分布数据,并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度,Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变,从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。
他是 GREMI“生物医学应用等离子体”团队的负责人,也是法国网络“HAPPYBIO”的负责人,该网络汇集了 40 个与等离子体、脉冲电场和动态光疗在生物学中的应用研究相关的团队。他是国际等离子体医学学会和国际等离子体化学学会的董事会成员。
在这项研究中,我们引入了StructMRNA,这是一种新的基于BERT的模型,该模型旨在详细分析mRNA序列和结构。DNABERT在理解具有双向编码器表示的非编码DNA的复杂语言方面的成功扩展到具有structMRNA的mRNA。这个新模型使用了一种特殊的双级掩蔽技术,该技术涵盖了序列和结构以及条件掩蔽。这使结构mRNA能够通过利用在广泛的数据集进行广泛的预培训期间学到的复杂序列结构相关性来熟练地生成有意义的mRNA序列嵌入mRNA序列。与诸如斯坦福大学OpenVaccine项目中的著名模型相比,结构mRNA在重要的任务中表现更好,例如预测RNA降解。因此,结构mRNA可以通过预测看不见的mRNA序列的二级结构和生物学功能来告知更好的基于RNA的治疗方法。通过严格的评估,进一步证实了该模型的熟练程度,揭示了其前所未有的跨各种生物体和条件的能力,从而在治疗设计的mRNA的预测分析中标志着显着进步。通过这项工作,我们旨在为mRNA分析设定新的标准,从而有助于更广泛的基因组学和治疗性发展领域。
Referee: American Economic Journal: Applied Economics, American Economic Journal: Microeconomics, American Economic Review, Canadian Journal of Economics, Canadian Public Policy, Econometrica, Eco- nomic Modelling, Energy Economics, European Economic Review, International Economic Review, Inter- national Journal of Industrial Organization, Journal of Air Transport Management, Journal of Business & Economic Statistics, Journal of Economics and Management Strategy, Journal of Industrial Economics, Journal of Labor Economics, Journal of Law and经济学,政治经济学杂志,管理和决策经济学,管理科学,定量营销与经济学,兰德生态学杂志,区域科学与城市经济学,经济研究评论,经济学和统计评论,工业经济学评论,系列。
Teaching Assistant CS 166: Computational Cameras, Caltech 2024 Teaching Assistant CS 101C: Machine Learning Projects, Caltech 2022, 2023 Volunteer Tutor Caltech Y 2019 Lab TA SML 201: Intro to Data Science, Princeton 2019 Teaching Assistant IW06: Deep Learning for Audio Synthesis, Princeton 2018 Lab TA & Grader Introductory CS Courses, Princeton 2018 Tutor Princeton麦格劳教学与学习中心2017–2018