XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKamath
Amita Kamath
·表明，缺乏现有的VL组成性研究，因为它们仅研究了对模型输入（“硬否负”）的改变标签的影响，而不是驱动标签的扰动（“硬质”）。·策划了坚硬的积极因素的基准，并表明模型的性能很差。此外，改善硬质底片模型性能的方法加剧了硬质阳性的绩效差。·通过大规模产生并将其纳入填充性，改善了硬积极性和硬质量的模型性能。[ECCV 2024]
底物诱导的大面积单层MOS 2 Ashish Soni 1,2，Nagendra S. Kamath 1,2，Yun-Yang Shen 3，
二维（2D）过渡金属二分法（TMD）的内在特性受其界面条件的深刻影响。工程TMD/底物接口对于在设备应用中利用2D TMD的唯一光电特性至关重要。这项研究深入研究了单层（ML）MOS 2的瞬态光学特性如何受底物和膜制备过程的影响，特别是集中在光激发载体的产生和重组途径上。我们的实验和理论分析表明，转移过程中诱导的应变和缺陷在塑造这些光学特性中起关键作用。通过飞秒瞬态吸收测量值，我们发现了ML MOS 2中载体捕获过程的底物改变的影响。此外，我们研究了激子 - 外激体歼灭（EEA），表明EEA速率随不同的底物而变化，并且在低温（77 K）时会显着降低。这项研究为通过战略接口工程定制TMD的光电特性铺平了道路，有可能导致创建高效的电子设备，例如光电记忆，光发射二极管和光电探测器。
研究文章，促进诱导多能干细胞依赖性细胞替代疗法Alan B. Moy 1,2，*，Anant Kamath 1，S
1个蜂窝工程技术，Inc。IN.Coralville，IA，52241 2 John Paul II医学研究所，Coralville，IA 52241 *通讯作者：moya@celleng-tech.com摘要诱导的多能干细胞（IPSC）代表了一些令人兴奋的令人兴奋的再生型细胞疗法，例如较高的细胞疗法，例如较软性的状态，或心肺疾病，癌症，神经退行性疾病和代谢性疾病。IPSC治疗剂的领域目前存在于开发的早期阶段。有几个重要的利益相关者在内，包括学术界，行业，监管机构，金融机构和致力于推进该领域的患者。然而，与更具成熟的治疗方式（如小分子）不同，IPSC疗法在安全性，效能，遗传稳定性，免疫原性，肿瘤性，细胞可重复性，可伸缩性和植入率方面构成了重大独特的挑战。本评论文章的目的是强调在IPSC技术完全实现为细胞替代疗法之前需要解决的独特技术挑战。此外，该手稿还提供了一些潜在的解决方案，并确定了应考虑的重点领域，以使IPSC领域实现其诺言。本文的范围涵盖了以下领域：（1）不同IPSC重编程方法对免疫原性和肿瘤性的影响； （2）遗传不稳定性对细胞再现性和分化的影响； （3）生长因子和翻译后修饰在分化和细胞可伸缩性上的作用； （4）基因编辑在改善IPSC分化中的潜在用途； （5）自体和同种异体细胞疗法之间的优点和缺点； （6）开发可行且可再现的细胞产品的监管考虑； （7）局部组织炎症对细胞植入和细胞活力的影响。
用于机器学习的变压器；深度潜水
名称：Kamath，Uday，作者。标题：用于机器学习的变压器：深度潜水 / Uday Kamath，肯尼斯·L·格雷厄姆（Kenneth L.描述：第一版。| Boca Raton：CRC出版社，2022。|包括书目参考和索引。标识符：LCCN 2021059529 | ISBN 9780367771652（精装本）| ISBN 9780367767341（平装）| ISBN 9781003170082（电子书）主题：LCSH：神经网络（计算机科学）。|计算智能。|机器学习。分类：LCC QA76.87 .K354 2022 | DDC 006.3/2--DC23/ENG/20220218 LC记录可从https://lccn.loc.gov/2021059529
fei Xia
使用图形本地化网络进行视觉导航的行为方法。RSS 2019。 [28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。 2019年Rebomb的最佳纸张奖。 [29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。 自然通讯。 [30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。 理解gans：LQG设置。 [31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。 NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。 NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。RSS 2019。[28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。2019年Rebomb的最佳纸张奖。[29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。自然通讯。[30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。理解gans：LQG设置。[31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。NIPS 2017。[32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。生物信息学，2017年。[33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。基因组研究第27卷2017年。[34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。ISIT 2016。[35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。通过潜在空间分解进行复合形状建模。ICCV 2019。ICCV 2019。
2023 年 OP 第 29 号和第 30 号中的共同命令
这两份请愿书已于 2023 年 10 月 31 日在本委员会进行最终听证，由请愿人律师 Sri. S. Vivek Chandra Sekhar 的代表律师 Smt. Rashmi G Kamath 和被告人常设律师 Sri. P. Shiva Rao 出席，在听取了两位律师的意见并仔细考虑了记录在案的材料后，本委员会作出以下决定：
自主垂直起降技术会议日程表 9Jan25.xlsx
8:00 - 8:30 AM Wenlong Zhang (亚利桑那州立大学) 抗碰撞无人机 - 高逼真度模拟和精确控制研究 8:30 - 9:00 AM Jeffery Lusardi (美国陆军) 陆军垂直升力系统的飞行动力学、控制和自主性 9:00 - 9:30 AM Nate Isbell (SkyGrid) AAM 空域整合的作战概念 9:30 - 10:00 AM 10:00 - 10:30 AM Archit Krishna Kamath (新加坡南洋理工大学) 通过增强 eVTOL 飞机的容错能力和偏航控制
避免经济焦虑 - 安迪·霍尔丹（Andy Haldane）的言语
此处表达的观点不一定是英格兰银行或货币政策委员会的观点。我要感谢杰克的意思和安德烈·莫雷拉（Andre Moreira）在准备文本方面的帮助。我要感谢安德鲁·贝利（Andrew Bailey），弗朗西斯·卡西迪（Frances Cassidy），艾伦·卡斯尔（Alan Castle），湿婆·乔拉（Shiv Chowla），利亚姆·克劳利·里德（Liam Crowley-Reidy），乔恩·库利夫（Jon Cunliffe），哈维·丹尼尔（Harvey Daniell），帕文迪普·达米斯道格拉斯·伦德尔（Douglas Rendle），迈克尔·桑德斯（Michael Saunders），米歇尔·斯特尔马奇（Michal Stelmach）和扬·弗里格（Jan Vlieghe）发表了评论。所有演讲均可在www.bankofengland.co.uk/news/speeches和@boe_pressoffice
阿拉吉尔综合征（ALGS）的影响
1. 美国国家罕见疾病组织。罕见疾病数据库：阿拉吉尔综合征。网址：https://rarediseases.org/rarediseases/alagille-syndrome。访问日期：2025 年 1 月。2. 美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所。阿拉吉尔综合征的定义和事实。网址：https://www.niddk.nih.gov/health-information/liver-disease/alagille-syndrome/definition-facts。访问日期：2025 年 1 月。3. Leonard, LD, 等人。2014 年。阿拉吉尔综合征 (ALGS) 临床实用基因卡。Eur J Hum Genet。22(3):435-435。4. 美国肝脏基金会。阿拉吉尔综合征。网址为：https://liverfoundation.org/liver-diseases/pediatric-liver-disease/alagille-syndrome。访问日期：2025 年 1 月。5. Vandriel, SM 等人 (2022)。大型国际 Alagille 综合征儿童队列的肝病自然史：来自 gala 研究的结果。Hepatol。77(2):512-529。6. Ben AS 等人。2016。Alagille 综合征儿童胆汁淤积性瘙痒的治疗：病例报告和文献综述。Archives de Pédiatrie，23(12):1247-1250。7. Kamath, BM 等人。2018。系统评价：Alagille 综合征的流行病学、自然史和负担。J Pediatr Gastroenterol Nutr。 67(2):148-156。8. Kamath, BM 等人。2020 年。Alagille 综合征儿童期胆汁淤积的结果：一项多中心观察性研究的结果。Hepatol Commun。4(3):387-398。9. Sanchez P 等人。2021 年。Alagille 综合征的治疗发展。Front Pharmacol。12(704586):2-10。10. Alagille 综合征联盟。为每个人而设的研究。由 Albireo 和 Mirum 在第 10 届 Alagille 综合征国际研讨会和科学会议的研究圆桌会议上提出。2022 年 6 月。
CTX-009 和 COMPANION-002 研究简介
致谢：我们要感谢以下首席研究员对本研究的贡献：Ursa Brown-Glaberman、Nashat Grabrail、Ian Hu、Olivia Aranha、Mohamedtaki Tejani、Aparna Kalyan、Chih-Yi Liao、Lingling Du、Howard Hochster、Umair Majeed、Nguyen Tran、Gregory Heesstand、Anthony El-Khoueiry、 Priyadarshini Pathak、Saikrishna Gadde、Suneel Kamath、Efrat Dotan、Ilyas Sahin、Rachna Shroff、Renuka Iyer、Fernand Bteich、Meredith Pelster、Donald Richards、Vivan Cline、David P. Cosgrove、Amir Faridi、Sujatha Nallapareddy 和 Nathan M. Shumway。特别感谢 Thomas Schuetz、Karin Herrera、Patricia Gonzalez、Sarah Pilgrim、Kelly Ocasio Norat、Anna Gifford 和 Nicole Gampp。最重要的是，我们要感谢曾经或正在参与这些研究的患者及其家属。