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Guillaume Lajoie 博士
传记 Guillaume Lajoie 是蒙特利尔大学数学与统计学系 (DMS) 的副教授，也是 Mila - 魁北克人工智能研究所的高级学术成员。他担任 CIFAR 主席（CCAI 加拿大）以及加拿大神经计算和接口研究主席（CRC）。他的研究处于人工智能和神经科学的交叉领域，他开发了工具来更好地理解生物和人工系统中常见的智能机制。他的研究小组的贡献范围从大型人工系统的多尺度学习范式的进步到神经技术的应用。 Lajoie 博士积极参与负责任的人工智能开发工作，寻求在研究和其他领域使用人工智能的指导方针和最佳实践。研究主题：表征学习、深度学习、认知、健康人工智能、科学人工智能。计算神经科学、优化、推理、循环神经网络。动态系统
Guillaume Lajoie 博士 - 神经科学系
传记 Guillaume Lajoie 是蒙特利尔大学数学与统计学系 (DMS) 的副教授，也是 Mila - 魁北克人工智能研究所的高级学术成员。他担任 CIFAR 主席（CCAI 加拿大）以及加拿大神经计算和接口研究主席（CRC）。他的研究处于人工智能和神经科学的交叉领域，他开发了工具来更好地理解生物和人工系统中常见的智能机制。他的研究小组的贡献范围从大型人工系统的多尺度学习范式的进步到神经技术的应用。 Lajoie 博士积极参与负责任的人工智能开发工作，寻求在研究和其他领域使用人工智能的指导方针和最佳实践。研究主题：表征学习、深度学习、认知、健康人工智能、科学人工智能。计算神经科学、优化、推理、循环神经网络。动态系统
基于深度学习的图像分类
摘要：图像分类技术是计算机视觉领域的核心研究方向，随着深度学习技术的发展，研究人员广泛关注的重点。尽管卷积神经网络（CNN）在图像处理方面取得了革命性的进步，但仍然存在诸如过度拟合和处理多种数据集的复杂性之类的问题。本文提出了由卷积神经网络（CNN）模块和时频复合加权模块组成的混合模型。CNN模块有效地执行了深层提取，而时频复合权重模块能够实现更好的性能。通过CIFAR 10的实验验证，本文证明了混合模型在图像分类任务上的出色性能，精度为90％。本文的结果不仅证明了将不同的深度学习体系结构相结合以提高图像分类精度的有效性，而且还为开发未来图像处理技术的开发提供了新的想法和方法。
达到 2024 大脑问题
通过南达科他州一座由金矿改建而成的实验室进入地下深处，研究人员拼凑出了迄今为止最完整的人类脚下神秘而又不寻常的微生物地图。在 CIFAR 研究员 Magdalena Osburn 的带领下，研究人员对近 600 种微生物基因组进行了描述（其中一些是科学界首次发现的），并将它们分为两类：极简主义者，他们通过每天吃同样的东西来简化生活；极端主义者，他们随时准备贪婪地攫取他们能找到的任何资源。这项研究对能源资源的探索以及地下活动（如采矿和碳储存以及资源分配（在气候变化的情况下尤其重要）如何影响或受微生物影响具有重要意义。这项研究还暗示了火星上可能存在生命，因为微生物以岩石和水中的资源为生，这些资源虽然与地表分离，但可能与地表相互作用。
Peter L. McMahon / 简历 / 第 1 页
{ 帕卡德科学与工程奖学金（物理学）（2021 – 2026） 从美国 50 所大学的 100 名提名者中选出 20 名助理教授（其中 4 名是物理学教授）。 { 光：科学与应用光之新星——二等奖（2021） 在全球 40 岁以下光学科学家中并列第二。 { CIFAR Azrieli 量子信息科学全球学者（2020 – 2022） 从全球大学的 184 名申请者中选出 13 名助理教授。 { 谷歌量子研究奖（2019） 授予来自全球大学的 18 名研究人员。 { 斯坦福纳米和量子科学与工程博士后奖学金（2015 – 2017） 每年颁发给一名申请者，涵盖物理、电子工程、应用物理和材料科学与工程系。 { 斯坦福研究生奖学金（2008 – 2011）每年颁发给所有科学和工程学科的约 100 名博士生。教学和指导
CHM 1449H: I 教学团队 II 课程概述
von Lilienfeld 教授是多伦多大学和 Vector 研究所首任 Clark 高级材料教授。他还是 Vector 研究所的加拿大 CIFAR AI 教授。此前，他曾在欧洲多所大学担任教授（维也纳大学物理学教授（2020-2022 年）；巴塞尔大学物理化学教授（2013-2020 年）；布鲁塞尔大学计算化学教授（2016 年））。他还隶属于柏林工业大学的机器学习小组。多年来，他一直教授本科课程，包括“物理化学导论”、“物理化学 IV：电子结构”、“物理化学 I：热力学”、“量子化学：密度泛函理论”和“理论物理 I：经典力学”。他的实验室研究涉及使用量子力学、统计力学和机器学习对化合物空间进行基于第一原理的研究。您可以在 YouTube 频道 Prof von Lilienfeld - YouTube 上找到他部分研究报告和教学播放列表的录音。个人帖子（主要与学术研究和教学活动有关）可以在 Anatole von Lilienfeld (@ProfvLilienfeld) / Twitter 上找到
泛加拿大人工智能战略影响评估报告
2017 年，加拿大政府任命 CIFAR 制定并领导泛加拿大人工智能 (AI) 战略。该战略价值 1.25 亿美元，是世界上第一个国家人工智能战略。得益于该战略，加拿大各地的人工智能中心已经发展成为一个协调、蓬勃发展的生态系统。该生态系统旨在将人工智能研究发现转化为公共和私营部门使用的应用程序。该战略有利于加拿大人工智能生态系统的发展，并在正确的时间推出，以产生动力。随着世界各国投资于自身生态系统的发展，加拿大继续支持该战略的下一次演变非常重要。通过该战略在人工智能方面的进步丰富了该国的许多领域。例如，它通过人工智能的商业化和采用创造经济效益。它推动知识和研发的进步。该战略创造了就业机会。它吸引新的人才并通过教育培养人才。它通过促进人工智能造福和负责任的人工智能计划来改善社会。该战略对这些领域和加拿大地区的影响评估如下。
牵着验证者：利用准线性资源实现可验证委托量子计算的新方案
本文的会议版本发表在第 48 届国际密码技术理论与应用会议 (EUROCRYPT 2019) 的论文集上。∗ 由 AFOSR YIP 奖项编号 FA9550-16-1-0495 和西蒙斯计算理论研究所的量子博士后奖学金资助。† 本工作部分是在 AG 加入 IRIF、CNRS/巴黎大学时进行的，在那里他得到了 ERC QCC 的支持，本工作部分是在 AG 加入 CWI 和 QuSoft 时进行的，在那里他得到了 ERC Consolidator Grant 615307-QPROGRESS 的部分支持。‡ 由 NWO Veni 创新研究基金 (项目编号 639.021.752) 资助； NWO Klein 资助项目编号为 OCENW.KLEIN.061；以及 CIFAR 量子信息科学计划。§ 由 NSF CAREER 资助项目 CCF-1553477、MURI 资助项目 FA9550-18-1-0161、AFOSR YIP 奖励编号 FA9550-16-1-0495 和 IQIM（NSF 物理前沿中心）（NSF 资助项目 PHY-1125565）以及戈登和贝蒂摩尔基金会（GBMF-12500028）提供支持。
甘死了；万岁！
有一个广泛的说法，即甘斯很难训练，文献中的甘恩建筑充满了经验技巧。我们提供了反对这一主张的证据，并在更原则的管理中建立了现代的基线。首先，我们得出了一个行为良好的正规相对论gan损失，该损失解决了以前通过一袋临时技巧解决的模式掉落和非连面问题。我们通过数学分析我们的损失，并证明它可以承认本地融合保证，这与大多数现有的相对论损失不同。第二，我们的新损失使我们能够丢弃所有临时技巧，并替换与现代体系结构共同使用的过时的骨架。以stylegan2为例，我们提出了简化和现代化的路线图，从而导致新的MINI-MILIST基线-R3GAN。尽管很简单，但我们的方法超过了FFHQ，ImageNet，Cifar和堆叠的MNIST数据集的StyleGAN2，并与最先进的gan和扩散模型进行了比较。
生成对抗网络的统一发电机损耗函数
摘要：针对使用规范（或经典的）鉴别损失函数（例如原始GAN（Vanillagan）系统中的一个），引入了统一的α-聚化发生器损耗函数，该双目标生成对抗网络（GAN）。发电机损耗函数基于对称类概率估计类型函数Lα，所得的GAN系统称为Lα -GAN。在最佳歧视器下，表明发电机的优化问题包括最大程度地减少Jensen-fα-差异，这是Jensen-Shannon Divergence的自然概括，其中Fα是以损失函数Lα表示的coNVEX函数。还证明，该Lα -GAN问题在特殊情况下恢复了文献中的许多GAN问题，包括Vanillagan，最小二乘GAN（LSGAN），最小值k thorder gan（L k gan）和最近引入的（αd，αd，αd，αd，αd，αd，αd，αd = 1。最后，为三个数据集（MNAIST，CIFAR -10和堆叠MNIST）提供了实验结果，以说明Lα -GAN系统的各种示例的性能。