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Kevin M. Koch PhD课程CV
2009 - 2014 Member, Magnetic Resonance Patent Evaluation Board, GE Healthcare 2014 - Present member, MRI Safety Committee, Medical College of Wisconsin 2015 - 2020 Member, Institutional Review Board, Medical College of Wisconsin 2017 Member, Office of Technology Transfer Director, Search Committee, Medical College of Wisconsin 2019 - Present Grant Reviewer, Pilot Grant Review Committee, CTSI of Southeastern Wisconsin 2019 - Present Member, Medical Physics医学院放射学系居住委员会
凯文·J·刘（Kevin J.
9。W。Wang，A。Hejasebazzi，J。Zheng和K. J. Liu，“建立一个更好的引导程序，RAWR将击败您家门的随机途径：重新审视的系统发育支持估计”，第24届分子生物学智能系统会议的过程（ISMB）智能系统（ISMB）和欧洲20号会议（ISMB）会议（ISMB）和计算中的第202个会议（ECB）会议论文发表于《生物信息学》，第1卷。37，问题补充1，第1页。 I111 – I119，2021，doi：10.1093/bioinformatics/btab263。接受率为18.6％。
2026财政部执行预算州长J. Kevin Stitt
请找到您2026财政年度执行预算的封闭式。日历年2024年是俄克拉荷马州的又一个强大的一年，该州财政部的总收入达到了近170亿美元。该高管预算包括俄克拉荷马州州财务状况的概述，详细介绍了相关的财务状况和趋势，包括该州储蓄的快照。您已经说明了2026财政年度的明确优先事项，1）有效，有效地利用纳税人美元，2）减少税款，3）使俄克拉荷马州成为最有业务友好的州，以及4）保障国家储蓄。12月均衡委员会表明，稳定的经常性收入，考虑了政策优先级的全部影响，例如个人和公司所得税减免，消除杂货税的州部分以及创建学校选择税收抵免。2026财政年度的拟议支出水平反映了您既定的目标，以策略性地部署国家资源。与前几年一样，您提出了一致的资金水平，以鼓励代理商领导力现代化运营并投资于俄克拉荷马人最大回报的优先事项。该预算再次优先考虑俄克拉荷马州人的所得税减免，鼓励立法机关加入“一半和道路”，这是2026财政年度的0.5％的国家所得税减少，并采用零州所得税的道路。虽然该预算没有将拨款用于收入稳定基金，但它支持保持至少40亿美元的储蓄。我们重视他们的专业知识，并非常感谢他们的辛勤工作和奉献精神。恭敬，强大的储备对俄克拉荷马州的财务状况至关重要，并且您在担任州长的时代已经优先考虑州储蓄的增长。保护国家储蓄将使俄克拉荷马人几代人受益，减少对波动收入来源的依赖，并创造可持续的财务未来。建议的预算是平衡的，在经过一定的调整之后，与上一年一致的政府服务保持了反复的资金水平，并为所有俄克拉荷马人提供了税收减免，同时保留了州储蓄。感谢管理和企业服务预算员工和分析师，他们花了无数小时准备高管预算。请找到2026财年俄克拉荷马州执行预算簿。
建议引用：Bauer，Kevin；辛兹，奥利弗；范德阿尔斯特，威尔； Weinhardt, Christof (2021)：Expl(AI)n It to Me – 可解释的人工智能和信息系统研究，商业与信息系统工程，ISSN 1867-0202，Springer Fachmedien Wiesbaden，威斯巴登，第 63 卷，Iss。 2，第 79-82 页，https://doi.org/10.1007/s12599-021-00683-2
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识
Ronan Thenault、Kevin Kaulanjan、Thomas Darde、Nathalie Rioux-Leclercq、Karim Bensalah 等人。人工智能在前列腺癌管理中的应用——可以期待哪些改进？系统评价。应用科学，2020 年，10 (18)，�10.3390/app10186428�。�hal-02996051�
1 IRSET, 35000 雷恩, 法国; romain.mathieu@chu-rennes.fr 2 雷恩大学医院泌尿外科服务部，Hôpital Pontchaillou, 2, rue Henri Le Guilloux, 35000 Rennes, France； kevin.kaulanjan@chu-rennes.fr (KK); nathalie.rioux-leclercq@chu-rennes.fr (NR-L.); karim.bensalah@chu-rennes.fr (KB); marie.mermier@chu-rennes.fr (MM); zine-eddine.khene@chu-rennes.fr (Z.-eK)； benoit.peyronnet@chu-rennes.fr (BP) 3 SciLicium, 5 la hurbinais, 35850 Gévezé，法国； thomas.darde@scilicium.com 4 维也纳医科大学综合医院泌尿外科，奥地利维也纳 1090； sfshariat@gmail.com 5 德克萨斯大学达拉斯西南医学中心泌尿外科，美国德克萨斯州达拉斯 75390 6 威尔康奈尔医学院泌尿外科，美国纽约州纽约 10065 7 卡尔·兰德斯坦纳研究所，奥地利维也纳 1090 8 约旦大学约旦医院特殊外科部泌尿外科分部，约旦安曼 11942 9 谢切诺夫大学泌尿外科和生殖健康研究所，俄罗斯莫斯科 119991 10 查理大学第二医学院泌尿外科，捷克共和国布拉格 15006 11 图尔中央大学泌尿外科系，法国图尔 37000 boulevard Tonnell é电话：+ 33-299-284-321 (RT)
Kevin Nguyen
●Landslo（日落） - 通过AI驱动的SMS聊天机器人使房地产能够获得资格和温暖的潜在客户●CREWSCOPE S-通过奖励计划授权建筑人员，以达到其里程碑，同时尊重他们的自主工作来执行工作。●MEDIBANX-罕见病患者数据平台，以帮助使用AI -Chat界面来帮助制药和生物技术骨料和查询纵向患者数据。●addie-节省高中学校辅导员的时间，并为所有接受大专教育的学生创造一个更公平的世界●解开陷阱 - 在IT票证数据之上建立智能系统。取消陷阱并从IT票务系统中的多种非结构化数据中组织见解，将它们变成可行的见解。
DOC 1 - Kevin Roose，人工智能生成的图片赢得了艺术奖。艺术家们不高兴，摘自纽约时报，2022 年 9 月 2 日
2) 道德问题/负面反应 - 艺术的价值受到质疑：每个人都可以成为艺术家，那么为什么人们要为艺术付费？ - 艺术家担心人工智能会取代他们。 - 剽窃问题：人工智能在未经艺术家同意的情况下使用已经存在的图像。
生成品牌选择-Kevin Lee
预测对新产品的需求在市场上是一个重要且具有挑战性的问题，尤其是对于品牌是主要驱动力的产品类别而言。在这些设置中，观察到的产品属性不能很好地解释选择模式，这使得预测新产品的销售是营销组合变量可棘手的变量。为了解决这个问题，我开发了一个可扩展的框架，该框架丰富了具有大语言模型（LLM）的结构需求模型，以预测新品牌的消费者偏好。在使用结构模型估算了现有品牌的偏好之后，我使用LLM从品牌和消费者的文本描述中对这些品牌实用程序进行预测。在对这些数据进行微调时，我表明，调整后的LLM能够推广到以前看不见的品牌，这些品牌被排除在培训样本之外。相比之下，基于文本嵌入的常规模型返回与实际实用程序无关的预测，并且通用LLM也是无信息的。我的微调LLM的预测与固定偏好的相关性是0.52的相关性，而相互信息的相关性是基于嵌入的模型的相关性。即首次可以从文本中对新品牌的消费者偏好做出丰富的预测。要了解为何调整LLM工作的原因，我修改了LLM的各种组件，并测量预测误差的变化。然而，LLM的参数适应的方式至关重要，我通过理论分析支持。着眼于LLM从文本中提取有用的功能及其主观先验的能力，这些功能是从功能到结果的映射的，我发现在预先训练的LLM以初始训练的LLM初始初始化的值改善了功能和结果映射。最后，我将仪器变量方法的价格效应的因果估计与LLM预测相结合，以实现与定价相关的反事实。通过将LLM的强大概括能力与原则性的经济建模相结合，我的框架可以使新产品的营销组合获得明智的决定。更广泛地说，这种方法说明了如何通过使用现代LLM的能力系统地将定性数据的丰富性与定量数据的精确度相结合，如何回答新的问题。