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统计自适应傅里叶分解 (SAFD)
摘要：本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解（SAFD）。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist（TM）系统为训练集建立学习模型，在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法，它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统，引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来，其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先，在学习过程中会自动检测和提取特征。其次，所有参数都由算法自动选择。最后，将学习到的特征以数学形式表示出来，并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明，该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
加拿大心脏和中风基金会补助金 (GIA) ...
● 补助金 - 提供运营资金以支持心脏病和/或中风领域的研究。 ● 人员奖 - 向在心血管或脑血管研究博士和博士后培训期间表现出色的个人提供工资支持。 ● 新研究员奖 - 向在博士和博士后培训中表现优秀并希望建立自己独立研究事业的新研究员提供工资奖励。 ● 女性人员奖 - 支持在培训阶段（博士）早期和过渡期（博士后）成为独立研究人员期间对女性心脏和大脑健康进行投资的年轻学者。 ● 土著学者人员奖 - 通过支持土著学生攻读研究生，促进土著社区心脏和大脑健康科学的战略增长。 ● 黑人学者人员奖 - 通过支持黑人学生攻读研究生，促进黑人社区心脏和大脑健康科学的战略增长。 ● 心脑影响奖 - 推动研究突破，旨在产生新知识并加速将其转化为行动，帮助患有心脏病、中风和血管性认知障碍 (VCI) 等影响心脏和大脑的疾病的人。 ● 中风临床研究催化剂资助计划 - 提高加拿大临床中风研究的能力，旨在通过临床研究减轻中风负担、预防复发和改善患者预后，从而提高我们对中风的认识并推进中风护理。 ● 主席和教授职位 - 指定的捐赠或合作伙伴关系，提供薪水和基础设施支持，使领先的研究人员能够在加拿大大学开发特定的心脏病和中风研究重点。 ● 女性心脏和/或大脑健康卓越研究网络 - 支持在 2024/2025 竞赛年在加拿大建立两个 (2) 个新的研究网络，致力于女性心脏和/或大脑健康。 ● 先天性心脏病团队资助 - 旨在汇集多机构、跨学科的健康研究团队与多位合作者，创造和调动知识，改善先天性心脏病 (CHD) 患者、他们的家人和护理人员的健康和保健。
供应基金会基金会CPM.PDF
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数据科学算法基础，春季25
•本课程旨在针对研究生和高级本科生。•课程将快节奏。•联系（alperen.ergur@utsa.edu）如果您有疑问是否有招生。•本课程不会为您提供数据科学家的工作，但是它会使您更加更好。只是不要说出我的话 - 来倾听行业专家，了解该课程如何使您在学术和行业角色中受益。
导航和解决基础模型的数据问题（DPFM），ICLR 2024研讨会
本研讨会旨在将开拓者和从业人员汇集到研究问题上的研究问题，以讨论其新的范式并寻找路线图，从而促进对新兴研究问题的理解，从而引起广泛的兴趣并以方向向前发展交流见解。我们努力在这个基本主题背后建立一个社区，并提供平台，共享想法，探索共识并创造协作机会。值得一提的是，基础模型的当前数据实践在很大程度上是不透明的1。本研讨会的一个使命是在预处理阶段本身就开源数据工作进行社区努力。随后的努力包括创建数据集，基准（例如MLCommons和Dataperf）以及专门的场所（例如DMLR）来促进基础模型数据问题的研究，并最终促进FMS在社交技术方面的广泛部署，从而为大体而提供受益的型社会技术。
附属学院的NEP法规2023-24
教育中的四年综合计划 - B.Sc.，B.Ed.。和B.A.，B.Ed。旨在整合包括三年自由科学的一般研究-B.Sc.和文科 - 学士学位一方面和专业研究。由教育基础，学校学科的教育学以及与学校老师的任务和职能相关的实践。它在理论与实践，一致性和融合之间保持平衡，代表了中学老师的广泛知识基础。在该计划期间，学生老师应为只有10堂课的教学做好准备，但他们应自动有资格在获得相关学科的毕业后学位后，在高级/高级阶段教学。通过该计划的学生将有资格攻读本迪切里大学的各个学科硕士学位，以及在UGC认可的任何其他大学中的学位。