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CHET 2024 年春季简讯
虽然这句话的起源存在争议（一些人认为是弗朗西斯·安妮·肯布尔在 1809 年的一首诗中使用它；其他人提到亚伯拉罕·林肯、詹姆斯·洛厄尔或玛丽·丘奇·特雷尔；还有 CS 刘易斯的“向前向上！去纳尼亚和北方！”；以及 2009 年对超级英雄漫画启发的动作片《铁壁阿童木》的模糊提及），但这句话与健康公平转型中心的定位产生了共鸣。在 CHET，我们一直期待并相信更光明的未来。我们认识到并受到世界众多挑战的激励，通过创造性的学术研究、协作交流、负责任和包容性的培训以及真诚的参与，共同迈向新的明天。可以看到 CHET 的教职员工和学生在社区活动中倡导更好的健康，撰写影响发现的有影响力的文章，部署新的教学和方法工具，提供催化变革的领导力；所有这些都具有诚信和建设性参与的精神。
fréchet谎言小组
求解普通微分方程的非自主系统导致考虑文献中称为⋆产物的双变量分布的新产品。该产品与卷积产品不同，最近已被用来建立有关非自治差异系统的结构结果，但其正式的未限制仍然不清楚。我们证明了它在r 2的紧凑子集上平滑函数空间的弱闭合。我们确定该弱闭合的子集具有Fréchet空间的结构d。⋆产物源于该空间内态的组成。d的可逆元素形成了它的密集子集，并且为操作的fréchetLie组构成了。该产品概括了卷积，第一类和第二种类型的Volterra组成，并引起了Schwartz的支架。
发展影响的分析和建模
当我还是个孩子的时候，我就对那些探索金字塔或进入神秘的亚原子粒子世界的科学家很着迷。很自然地，我的学习就转向了科学和研究领域。当我面临是否要转到舞台的另一边并开始撰写论文的问题时，与我未来的导师 Fabien Perdu 和 Yves Bréchet 的会面很快打消了我所有的疑虑。法比安、伊夫，我由衷感谢你们给我机会研究这个令我着迷的主题。我也感谢你们给予我的信任和自主权。我感谢从您那里学到的一切。你们是真正的导师。
Wencan Jin | CDN 计算机工程 - CDN
13。启用Mote 2替代的结构和电子相，D。Rhodes，D。A. Chet，B。E. Janicek，C。N. N. N. N. N. N. N. N. N. N. N. N. N. N. N. Nyby，W。Jin，d。 M. Chin，Y.-C。 Chiu，W。Zheng，Zhang，F。Ernst，J。I. Dadap，X.Tong，J。Ma，R。Lou，S。Wang，T。 Hone和L. Balicas Nano Letters 17，1616-1622（2017）。
黎曼流形上的差分隐私
在这项工作中，我们考虑了发布驻留在黎曼流形上的差分隐私统计摘要的问题。我们提出了拉普拉斯或 K 范数机制的扩展，该机制利用了流形上的固有距离和体积。我们还详细考虑了摘要是驻留在流形上的数据的 Fréchet 平均值的特定情况。我们证明了我们的机制是速率最优的，并且仅取决于流形的维度，而不取决于任何环境空间的维度，同时还展示了忽略流形结构如何降低净化摘要的效用。我们用两个在统计学中特别有趣的例子来说明我们的框架：对称正定矩阵的空间，用于协方差矩阵，以及球面，可用作离散分布建模的空间。
人类IRF1控制巨型IFN
y's Rossiness，1.2， * Annas Needus，1.2.52 je的je je's Re´my My My My My My，chet，4.52 Tehuil True，8.52o½T - 9.52 Mathieu Bourgey，15.52.52.52 Letle le voyer，1.22 Antonine Ge's，16.52 bast 1.52.52.1.52 bast。 Moncada-Veve-Vez´s Marce, 4.52 Jiun 4.53 Sentent Hong, 5 Andrew Cheunge, 5 Writing C. 3 B Babara C. Mahmad Ata, 19 Mahbbu N. Jesshis, 10.20.21 Younger Seeethner, 1.2 Roelenz, 26.27 Lorenzo Lorenzo, Sourier, 31.32.33
通过准确率和召回率评估生成模型
生成模型的最新进展引起了人们对统计差异作为模型比较手段的研究兴趣。常用的评估方法，例如 Fréchet 初始距离 (FID)，与样本的感知质量有很好的相关性，并且对模式下降很敏感。然而，这些指标无法区分不同的失败案例，因为它们只产生一维分数。我们提出了一种新的分布精度和召回率定义，将差异分解为两个独立的维度。所提出的概念直观，保留了理想的属性，并自然而然地产生了一种可用于评估生成模型的有效算法。我们将这个概念与总变异以及最近的评估指标（如初始分数和 FID）联系起来。为了证明所提出方法的实用性，我们对生成对抗网络和变分自动编码器的几种变体进行了实证研究。在大量实验中，我们表明所提出的指标能够将生成样本的质量与目标分布的覆盖范围区分开来。
玻璃碳微电极阵列启用电压 -
作者的完整列表：Elisa Castagnola；匹兹堡大学生物工程；圣地亚哥州立大学工程学院Thongpang，Sanitta；华盛顿大学，电气与计算机工程系，康复医学，生理学与生物物理学Hirabayashi，Mieko；圣地亚哥州立大学，纳米牛布。SDSU实验室，乔治机械工程系；加利福尼亚大学河滨大学，机械工程deparment，材料科学与工程计划Nimbalkar，Surabhi；圣地亚哥州立大学，纳米牛布。SDSU实验室，机械工程系Nguyen，Tri；圣地亚哥州立大学，纳米牛布。SDSU实验室，桑德拉机械工程系；圣地亚哥州立大学，纳米牛布。SDSU实验室，Alexis机械工程系；圣地亚哥州立大学，纳米牛布。SDSU实验室，詹姆斯机械工程部Bunnell；圣地亚哥州立大学，纳米牛布。SDSU实验室，机械工程系Moritz，Chet；华盛顿大学电气与计算机工程系，康复医学以及生理学与生物物理学Kassegne，Sam；圣地亚哥州立大学，纳米牛布。SDSU实验室，机械工程系
下一代微电子的先进计量技术
2024 年 5 月 28 日上午 10:30 至中午 12:00，在科罗拉多州丹佛市举办了“下一代微电子计量技术发展中的挑战和机遇”特别会议，作为 2024 年 IEEE 第 74 届电子元件和技术会议的一部分。会议由 NIST 的 Ran Tao 和宾汉姆顿大学的 Benson Chan 共同主持，TechSearch International 的 Jan Vardaman 主持了小组讨论。五位杰出演讲者，CHIPS for America 的 Paul Hale、英特尔公司的 Gaurang Choksi、台积电的 Zhihua Zou、ASE 集团的 CP Hung 和 KLA 公司的 Chet Lenox，分享了他们对当今半导体行业在供应链各个环节面临的计量挑战和机遇的看法和见解。会议以每位小组成员的单独演讲开始，随后是主持小组讨论和互动问答环节。
M3：飞行轨迹间空间关系的视觉探索
摘要 异常值检测与聚类是轨迹分析的重要内容。尽管目前已有许多算法被提出来解决这些问题，但它们缺乏与可视化的结合，无法将人类智能融入分析过程。我们提出了一个可视化框架M3，该框架通过三个相互协调的视图将数据挖掘算法与可视化技术相结合：地图、MST和FSDMatrix。地图视图显示轨迹的空间信息。MST是一棵最小生成树，它表示轨迹之间的关系。在MST中，每个节点代表一条轨迹；节点之间的边表示轨迹之间的Fre´chet距离。FSDMatrix显示一个成对的自由空间图矩阵，以协助检测异常值和聚类轨迹。这三个视图相互影响。通过案例研究，我们讨论了该框架的适用性并展示了它带来的便利。