XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIISA
科学计划
2024年12月21日，亲爱的会议参与者和委员会成员，我代表董事会和美国统计协会的成员带来了问候和最良好的祝愿，当时您会召集2024年在喀拉拉邦高奇举行的2024年国际印度统计协会（IISA）会议。我们重视与IISA的合作，并很高兴支持IISA主持的杰出会议。您对您组织的综合计划印象深刻，其中包括四位杰出的全体演讲者，包括R. R. R. Bahadur纪念演讲，六个特别邀请的演讲和100多个受邀的会议。增加了两门创新的短课程，学生论文和海报竞赛表明了培养下一代统计学家的承诺。会议，包括来自学术界和行业的领导者的演讲者，反映了我们领域的广度和深度。您的会议结构鼓励我们职业不同领域的合作和知识交流 - 学术界，工业和研究机构。拥有来自世界各地的400多名预期与会者，该会议将为建立新的联系并加强我们全球统计社区中的现有联系。祝贺创建一个庆祝统计科学的重要性和多样性的程序。最好的祝福，
催化热解作为支持循环碳经济的平台技术
循环碳经济 Cody J. Wrasman 1 、A. Nolan Wilson 1 、Ofei Mante 2 、Kristiina Iisa 1 、Abhijit Dutta 1 、Michael S. Talmadge, 1 David C. Dayton 2 、Sundararajan Uppili 3 、Michael J. Watson 4 、Xiaochun Xu 3 、Michael B. Griffin 1 、Calvin Mukarakate 1 、Joshua A. Schaidle 1,* 和 Mark R. Nimlos 1,* 1 国家可再生能源实验室, 2 RTI International, 3 埃克森美孚技术与工程公司, 4 庄信万丰, *通讯作者：Joshua.schaidle@nrel.gov； mark.nimlos@nrel.gov 摘要 催化热解是一种结合了热解和气相催化升级的工艺，是一种多功能技术平台，能够将生物质和废塑料直接液化成中间体，从而实现化学品和/或运输燃料的脱碳生产。最近，催化热解引起了大量研究和商业化的关注，仅在过去十年中就发表了 15,000 多篇期刊文章和专利。从这个角度来看，我们通过确定关键的短期和长期技术障碍，为废塑料和生物质的商业规模催化热解规划了一条道路。在拟议的发展路线图中，通过解决这些障碍，催化热解可以从示范规模发展到综合生物精炼网络，每年生产 0.1 至 10 亿吨碳的燃料和塑料前体。
wreetabrata kar cv
2021•战略定位和客户响应的联合模型。IISA 2021会议，2021 2020•机器学习营销组件效果：将因果林应用于有针对性的电子邮件促销。决策科学会议，2020年（也是会议主席）2019年•用于研究营销活动中促销效果的大型贝叶斯建模。数据和统计科学会议的创新，2019年•量化销售代理人出发的间接成本：关系，努力和道德危害如何促进收入损失。数据和统计科学会议的创新，2019年2018年•当足够的广告足够时：谁容忍而谁不容忍？营销科学2018•量化靶向电子邮件对客户转换的影响：一种结构性方法。营销动态会议，2018年•建立更好的电子邮件促销：量化促销和语义选择对电子邮件开放率的影响。2018年电子商务会议中的统计挑战；数字营销和机器学习会议，CMU，2018 2017•基于内容消费的相似性的用户段标识； IEEE ISM 2017 2016•线性广告在多个在线视频上的动态分配；市场科学会议，2016年•受众群体验证来自人口组合和个人数据不足； IEEE ISM 2016•线性在线视频广告的选择，订单和定价；市场科学会议，2016年2015年•试验如何影响消费者选择：软件行业的研究；市场科学会议，2015年•选择和订购线性在线视频广告；第9届ACM推荐系统会议，2015年•在线视频中线性广告的新质量度量；与ACM Recsys 2015的Recsystv上的第二届研讨会。
用于...
1。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。 ; Schrauwen，B。 使用卷积神经网络的手语识别。 在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。 ; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。 8925，pp。 572–578 ISBN 9783319161778。 2。 Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。; Schrauwen，B。使用卷积神经网络的手语识别。在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。8925，pp。572–578 ISBN 9783319161778。2。Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Zaki，M.M。; Shaheen，S.I。使用基于新视觉的功能组合的手语识别。模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。3。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。19–24。4。bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。1-7。5。Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Gupta，Nikhil。“字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。6。jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。1-6。7。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。8。1-4。9。3D卷积神经网络，用于动态手语识别。计算机期刊2018，61，1724–1736，doi：10.1093/comjnl/bxy049。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。 在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。 张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。 comp。 Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。comp。Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。