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World File Search SystemKersting
Matthew Kersting简历
● Tech-lead for an R&D project providing computer-vision capabilities to aid child exploitation investigations ● Engineered a secure and scalable Spring Boot web application which productionizes a variety of speech technology and machine learning capabilities to aid in investigative triage ● Led a research initiative focused on developing a Data Lakehouse solution for Noblis, including management of data infrastructure, construction of ETL pipelines, and the deployment of a large language model internally ●直接与利益相关者互动，将反馈转化为系统要求，并帮助领导微服务Web应用程序的开发，包括系统设计，前端开发，后端开发，数据建模，数据库设计，机器学习模型集成和CI/CD集成
逻辑马尔可夫决策计划 - 人
在过去的几年中，在扩展具有处理对象的能力的概率和随机框架方面有很多工作，例如。（Anderson等，2002; DˇSeroski等，2001; Friedman等，1999; Kersting＆de Raedt，2001; Kersting等，2003; Muggleton，1996）。从归纳逻辑程序或关系学习的角度来看，这些问题是对使用关系或计算逻辑表示的命题表示的升级。已经报道了这一方向的各种成功。的确，Friedman等人。（1999）以及Kersting和De Raedt（2001）升级贝叶斯网络，Muggleton（1996）升级随机传统语法，Anderson等。（2002）和Kerting等。（2003）升级（隐藏）马尔可夫模型。本文的第一个贡献是一种新颖的形式主义的介绍，称为逻辑马尔可夫决策计划（LOMDPS），该计划将马尔可夫决策过程与计算逻辑相结合。结果是
FEMA P-2090/ NIST SP-1254 / 2021 年 1 月
FEMA 和 NIST 非常感谢项目技术小组为编写本报告原始资料所做出的努力，也非常感谢 Ryan Kersting（主席）、Lucy Arendt、Craig Davis 和 Ron Hamburger 等主要作者的领导。NIST 和 FEMA 还感谢在 STPI 指导下的项目审查小组成员在报告制定的不同阶段提供同行评审和评论。NIST 和 FEMA 还感谢参加由 STPI 在美国五个地点举办的一系列利益相关者研讨会的众多个人的贡献。这些区域讨论的见解有助于形成最终报告的内容。最后，FEMA 和 NIST 感谢应用技术委员会的 Jon Heintz 在意外条件和紧张时间安排下准备这份高质量产品时所表现出的奉献精神。最终报告得益于他的领导和指导。
DNA微粒，用于器官内的时空控制形态释放
DNA Microbeads用于器官中的时空控制的形态学释放，Cassian Fatting＃，Tobias Walther＃，Joachim Wittbrodt*，KerstinGöpfrich*＃＃＃同样贡献了相当*的作者。德国海德堡电子邮件：jochen.wittbrodt@cos.uni-heidelberg.de T. Walther，K。GöpfrichBiophysical Engineing Group of Heidelberg University of Heidelberg University of Heidelberg University for Heidelberg University of Heidelberg Universion Im neuuenheimer Feld felly Feld 329，6229，Heidel Felders，69120 HEIDEL Engineering Grouper， Planck Institute for Medical Research Jahnstraße 29, 69120 Heidelberg, Germany E-mail: k.goepfrich@zmbh.uni-heidelberg.de C. Afting, T. Walther Heidelberg International Biosciences Graduate School HBIGS, Heidelberg, Germany HeiKa Graduate School on "Functional Materials", Heidelberg, Germany
FEMA P-2090/ NIST SP-1254 / 2021 年 1 月
FEMA 和 NIST 非常感谢项目技术小组为编写本报告的原始资料所做的努力，也非常感谢 Ryan Kersting（主席）、Lucy Arendt、Craig Davis 和 Ron Hamburger 等主要作者的领导。NIST 和 FEMA 还感谢 STPI 指导下的项目审查小组成员在报告制定的不同阶段提供同行评审和评论。NIST 和 FEMA 还感谢参加 STPI 在美国五个地点举办的一系列利益相关者研讨会的众多个人的贡献。这些区域讨论的见解有助于形成最终报告的内容。最后，FEMA 和 NIST 感谢应用技术委员会的 Jon Heintz 在意外条件和紧张时间安排下准备这份高质量产品时所表现出的奉献精神。最终报告得益于他的领导和指导。
NIST-FEMA特别出版物FEMA P-2090/NIST SP-1254，建议改善锻炼后重新占领的建筑环境和功能恢复时间
FEMA和NIST非常感谢项目技术小组的努力为开发本报告的原始原始资料的贡献，以及Ryan Kersting（主席），Lucy Arendt，Craig Davis和Ron Hamburger担任首席作者的领导。nist和FEMA还在STPI的指导下承认项目审查小组的成员在报告开发的不同阶段提供同行评审和评论。nist和FEMA也认识到参加美国五个地点的STPI促进的一系列利益相关者讲习班的许多人的贡献。见解有助于塑造最终报告的内容。最后，FEMA和NIST认识到应用技术委员会的乔恩·海因茨（Jon Heintz）在在意外条件和紧迫的安排下准备这种高质量产品时表明的。最终报告受益于他的领导和指导。
欧洲前工业化的法律
《经济史杂志》，第1卷。84，编号2（2024年6月）。 ©作者，2024。 由剑桥大学出版社出版，代表经济史协会。 这是一篇开放式访问文章，根据创意共享归因许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）的条款分发，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和复制，前提是适当地引用了任何媒介。 doi：10.1017/ s0022050724000093 Desiree Desierto是乔治·梅森大学经济学系助理教授，4400 University DR，Fairfax，Fairfax，VA 22030。 div> 电子邮件：ddesiert@gmu.edu。 马克·科亚马（Mark Koyama）是乔治·梅森大学（George Mason University）经济学系副教授，弗吉尼亚州费尔法克斯（Fairfax）4400 DR，弗吉尼亚州22030。 电子邮件：mkoyama2@gmu.edu（通讯作者）。 我们感谢编辑和两个匿名裁判，以及乔治·阿克洛夫（George Akerlof），吉多·阿尔法尼（Guido Alfani），梅丁·科斯格尔（Metin Cosgel），theocharis grigoriadis，Moritz Hinsch，Felix Kersting，Jonathan Krautter，Jonathan Krautter，Jared Rubin，Jared Rubin，Alison Shertzer，Alison Shertzer，Nikolaus Wolf，Emmanuel deos，Emmanuel de dios，以及其他许多其他人和许多其他人。 我们感谢柏林社会和经济历史座谈会上的观众的评论，CGM的虚拟研讨会关于种族和身份经济学的虚拟研讨会系列（匹兹堡大学），华盛顿地区的经济历史研讨会，曼彻斯特大学的了解国家能力会议以及罗切斯特大学。 我们感谢Fernando Arteaga，Josh Bedi，Jacob Hall，Linghui Han，Kang Li，Kang Li，Kashiff Thompson和Alex Taylor提供了出色的研究帮助。2（2024年6月）。©作者，2024。由剑桥大学出版社出版，代表经济史协会。这是一篇开放式访问文章，根据创意共享归因许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）的条款分发，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和复制，前提是适当地引用了任何媒介。doi：10.1017/ s0022050724000093 Desiree Desierto是乔治·梅森大学经济学系助理教授，4400 University DR，Fairfax，Fairfax，VA 22030。 div>电子邮件：ddesiert@gmu.edu。 马克·科亚马（Mark Koyama）是乔治·梅森大学（George Mason University）经济学系副教授，弗吉尼亚州费尔法克斯（Fairfax）4400 DR，弗吉尼亚州22030。 电子邮件：mkoyama2@gmu.edu（通讯作者）。 我们感谢编辑和两个匿名裁判，以及乔治·阿克洛夫（George Akerlof），吉多·阿尔法尼（Guido Alfani），梅丁·科斯格尔（Metin Cosgel），theocharis grigoriadis，Moritz Hinsch，Felix Kersting，Jonathan Krautter，Jonathan Krautter，Jared Rubin，Jared Rubin，Alison Shertzer，Alison Shertzer，Nikolaus Wolf，Emmanuel deos，Emmanuel de dios，以及其他许多其他人和许多其他人。 我们感谢柏林社会和经济历史座谈会上的观众的评论，CGM的虚拟研讨会关于种族和身份经济学的虚拟研讨会系列（匹兹堡大学），华盛顿地区的经济历史研讨会，曼彻斯特大学的了解国家能力会议以及罗切斯特大学。 我们感谢Fernando Arteaga，Josh Bedi，Jacob Hall，Linghui Han，Kang Li，Kang Li，Kashiff Thompson和Alex Taylor提供了出色的研究帮助。电子邮件：ddesiert@gmu.edu。马克·科亚马（Mark Koyama）是乔治·梅森大学（George Mason University）经济学系副教授，弗吉尼亚州费尔法克斯（Fairfax）4400 DR，弗吉尼亚州22030。电子邮件：mkoyama2@gmu.edu（通讯作者）。 我们感谢编辑和两个匿名裁判，以及乔治·阿克洛夫（George Akerlof），吉多·阿尔法尼（Guido Alfani），梅丁·科斯格尔（Metin Cosgel），theocharis grigoriadis，Moritz Hinsch，Felix Kersting，Jonathan Krautter，Jonathan Krautter，Jared Rubin，Jared Rubin，Alison Shertzer，Alison Shertzer，Nikolaus Wolf，Emmanuel deos，Emmanuel de dios，以及其他许多其他人和许多其他人。 我们感谢柏林社会和经济历史座谈会上的观众的评论，CGM的虚拟研讨会关于种族和身份经济学的虚拟研讨会系列（匹兹堡大学），华盛顿地区的经济历史研讨会，曼彻斯特大学的了解国家能力会议以及罗切斯特大学。 我们感谢Fernando Arteaga，Josh Bedi，Jacob Hall，Linghui Han，Kang Li，Kang Li，Kashiff Thompson和Alex Taylor提供了出色的研究帮助。电子邮件：mkoyama2@gmu.edu（通讯作者）。我们感谢编辑和两个匿名裁判，以及乔治·阿克洛夫（George Akerlof），吉多·阿尔法尼（Guido Alfani），梅丁·科斯格尔（Metin Cosgel），theocharis grigoriadis，Moritz Hinsch，Felix Kersting，Jonathan Krautter，Jonathan Krautter，Jared Rubin，Jared Rubin，Alison Shertzer，Alison Shertzer，Nikolaus Wolf，Emmanuel deos，Emmanuel de dios，以及其他许多其他人和许多其他人。我们感谢柏林社会和经济历史座谈会上的观众的评论，CGM的虚拟研讨会关于种族和身份经济学的虚拟研讨会系列（匹兹堡大学），华盛顿地区的经济历史研讨会，曼彻斯特大学的了解国家能力会议以及罗切斯特大学。我们感谢Fernando Arteaga，Josh Bedi，Jacob Hall，Linghui Han，Kang Li，Kang Li，Kashiff Thompson和Alex Taylor提供了出色的研究帮助。We thank Noboru Koyama for compiling data on Japanese sumptuary laws.
第三十七届人工智能不确定性会议（UAI 2021）论文集，PMLR 161：1-11。
Ashish Sabharwal Allen 人工智能研究所 Bo Liu 奥本大学 Aaditya Ramdas、Kun Zhang 卡内基梅隆大学 Sebastien Destercke 法国国家科学研究院 Elias Bareinboim 哥伦比亚大学 Alexander Shekhovtsov 布拉格捷克技术大学 Linda van der Gaag Dalle Molle Molle 人工智能研究所 Dalle Marco | Artificialy Nevena Lazic、Silvia Chiappa、Theophane Weber、Tim Genewein DeepMind Sach Mukherjee DZNE |剑桥大学 Mykola Pechenizkiy、Robert Peharz 埃因霍温理工大学 Christina Heinze-Deml、Fanny Yang、Niao He 苏黎世联邦理工学院 Zoltan Szabo 巴黎综合理工学院 Mats J. Stensrud 巴黎联邦综合理工学院 德国 Magers A 中心 Jausanne |柏林工业大学 Branislav Kveton 谷歌研究中心 Aurelie Lozano IBM 研究中心 Jin Tian 爱荷华州立大学 Vanessa Didelez 不来梅莱布尼茨研究所 Vasilis Syrgkanis 微软研究中心 Rajesh Ranganath 纽约大学 Fabio Ramos NVIDIA |悉尼大学 Johannes Textor、Tom Claassen、Tom Heskes 拉德堡德大学 Qiang Ji 伦斯勒理工学院 Shohei Shimizu 滋贺大学 | RIKEN Mathias Drton 慕尼黑工业大学 Uri Shalit Technion Amir Globerson 特拉维夫大学 | Google Vibhav Gogate 德克萨斯大学达拉斯分校 Alessio Benavoli 都柏林圣三一学院 Kristian Kersting 达姆施塔特工业大学 Anna Helena Reali Costa、Fabio Cozman 圣保罗大学 Piotr Zwiernik 庞贝大学 詹姆斯·席尔瓦大学学院 Davido Fabra Eric Nalisnick 不列颠哥伦比亚大学 詹姆斯·席尔瓦大学学院 Bricardo、欧文·尼尔斯 Richard Hansen 哥本哈根大学 Aapo Hyvarinen、Mikko Koivisto 赫尔辛基大学 Benjamin Marlin 马萨诸塞大学阿默斯特分校 Robin Evans 牛津大学 Marco Valtorta 南卡罗来纳大学 Linbo Wang 多伦多大学 Alex Luedtke、Emilija Perkovic、Thomas Washington S. Richardson 大学
第三次人工智能浪潮
为什么这项关键技术现在为德国和欧洲提供了历史性机遇 作者：Holger Hoos 和 Kristian Kersting 一方面，人类正面临着巨大的挑战——气候变化、流行病、地缘政治变化和人口结构变化。另一方面，也取得了巨大的进步：分子手术刀 CRISPR-Cas9 正在彻底改变精准医疗，引力波已经被探测到，更便宜、可重复使用的太空飞行器正在提供以前难以想象的太空通道。这既令人欣慰又必要，因为我们这个时代的主要问题需要远远超出目前科学和技术可行性的解决方案。人工智能 (AI) 在此背景下发挥着特殊作用，原因有二：首先，这些问题至少在一定程度上是由人类智力的自然局限性造成和加剧的。其次，作为数字化转型的下一阶段，人工智能是一种应用范围广泛的通用技术。令人担忧的是，人们对人工智能到底是什么仍然存在困惑。有时，它被用来指代展现人类智能全谱的机器，从而至少在原则上可以取代或超越人类，其后果令人担忧，这是可以理解的。另一方面，一段时间以来，人们倾向于将人工智能等同于机器学习，或者更狭义地说，等同于使用人工神经网络的所谓深度学习。这两种人工智能概念都是误导性的。所谓的转换器可以根据最少的输入添加或几乎完全编写文本。1956 年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 创造了“人工智能”一词，此后，该词被定义为对能够重现智能（不一定是人类）行为的计算机程序的追求。然而，人工智能的核心问题早在 1950 年就由英国计算机先驱艾伦·图灵提出：机器能思考吗？事实上，人工智能最近取得了令人印象深刻的重要进展，特别是在机器学习领域，无论是在基础研究还是在应用方面。Deep Mind 最近开发的“AlphaFold 2.0”程序已被证明能够以实验室实验的精度预测蛋白质的三维结构，从而有助于更好地诊断和治疗疾病，或设计专门用于产生能量或分解污染物的酶。我们（幸运的是）距离实现涵盖人类智能全部范围的通用人工智能还很远。与此同时，当前的人工智能技术不仅仅涵盖机器学习。除了学习之外，逻辑和数学推理、知识建模等方法和
生日快乐，人工智能！
[本文原德文版于2021年8月2日发表于德国国家日报《世界报》经济版AI专栏“Aus dem Maschinenraum der KI”，第10页。10.][使用www.DeepL.com/Translator（免费版）翻译 - 欧洲制造的AI技术，请参阅https://en.wikipedia.org/wiki/DeepL_Translator，随后由作者进行润色和修改。]来自AI引擎室的消息 生日快乐，AI！人工智能迎来 65 岁生日——是时候祝贺了 作者：Kristian Kersting 人工智能，简称 AI，正在迎来 65 岁生日：1956 年 6 月至 8 月，美国科学家 John McCarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester 和 Claude Shannon 在新罕布什尔州达特茅斯学院组织了“达特茅斯人工智能夏季研究项目”，这被认为是 AI 的诞生。这四个美国人的前提仍然是当今所有 AI 研究的基础：智能的每个方面，而不仅仅是学习能力，都可以被精确地描述，以便计算机可以模拟它。早在 1956 年，人们就开始讨论计算机是否能借助人工神经网络达到大脑的性能。如今，学习这样的网络（现在具有让人联想到大脑三维连通性的分层结构，因此称为深度学习）已带来许多突破 — 最近的一个突破是生物学的一个核心问题：预测蛋白质的三维折叠。对于 2009 年诺贝尔生理学或医学奖获得者伊丽莎白·布莱克本来说，这是革命性的，因为它将使我们能够更深入地了解基因组序列。回到克劳德·香农。他也被认为是数字时代之父，但他抵制了有关他创立的信息理论的炒作（及其后果）。在 1956 年的一篇题为“潮流”的文章中，他将炒作比作一辆被热情但并非总是知识渊博的追随者包围和陪伴的潮流。只要巧妙地将文章中的一些关键词替换掉，例如将“信息理论”替换为“深度学习”，将“控制论”替换为“数字化”，将“解码器”替换为“人工神经网络”，就会发现他的批评非常及时，Krisha Mehta、Charles Frye 和 Toby Walsh 已经注意到了这一点。我真的很惊讶，他在 1956 年的经历与我今天的经历如此吻合。这是我的结果：深度学习在过去几年里已经成为一种科学潮流。它最初是计算机视觉工程师的一种技术工具，在大众和科学媒体中都得到了极大的宣传。部分原因是它与计算机、控制论和自动化等时尚领域的联系；部分原因是它的主题新颖。因此，它的重要性可能已经超出了它的实际成就。我们许多不同领域的科学家同行们被这种宣传和科学分析的新途径所吸引，正在将这些想法应用于他们自己的问题。它被应用于生物学、心理学、语言学、基础物理学、经济学、组织理论等许多领域