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总裁 - UC董事会的办公室
本项目寻求批准在首席投资官年度激励计划（OCIO-AIP）办公室中增加长期激励（LTI）组件。由于这将是对计划文件的实质性更改，因此需要投资委员会的批准。OCIO-AIP将参与者重点放在最大程度地提高收益超过规定的绩效基准的所有资金，同时假定适当的风险水平。旨在支持团队合作，以便CIO办公室的成员作为一个有凝聚力的团体运作，以达到和/或超过与董事会和首席投资官设定的战略投资目标一致的关键目标。这种方法为扩展内部管理提供了一个平台，该平台利用了OCIO投资团队的专业知识，仅占外部货币经理成本的一小部分。投资团队方法的成功很明显，因为在过去的十年中，UC的资产已接近一倍，从2015年6月的950亿美元增加到截至2024年3月的1760亿美元，即通过正确和被动管理的正确组合。奖励奖励是根据主动管理UC资产提供的增加价值而获得的奖励奖励，当时投资组合绩效超过了摄政投资政策中设定的行业基准。该计划的年度短期激励（STI）组成部分为参与者提供了机会，有机会根据大学的总投资组合，资产类别和/或职能团体的表现，由个人参与者和个人参与者的定性绩效获得年度非基础建筑现金激励。长期激励（LTI）组件将为参与者提供一个机会，以获得非基础建筑现金激励措施，旨在鼓励和奖励投资团队通过多年的战略投资目标增加价值的实现。
2023-24 年度综合报告
2024 财年对行业来说是艰难的一年，但在逆境中，我们发现了不仅能坚持下去，而且能超越的机会。作为由前 LTI 和 Mindtree 合并而成的全球数字化转型巨头，我们利用变革之风重塑业务，通过将最优化的情报、见解、创新和投资置于价值核心来释放新的可能性。我们的战略实力，即使在最动荡的时期也能始终如一地提供稳健的业务成果，凸显了我们为利益相关者创造无与伦比价值的坚定承诺。随着每个季度的过去，我们巩固了作为推动客户和客户变革的先驱者的地位，催化了更快过渡到下一个充满可能性的时代。
2024-2025 综合教育计划 (CEP)
当学校制定目标、制定关键策略并规划行动步骤时，它们为所有儿童提供了达到 NYSED 规定的熟练和高级学生学业成就水平的机会。这些包括基于证据的教学策略，这些策略可满足历史上服务不足的人群的教育需求并解决结构性不平等问题。学校表明该计划如何通过制定学校的语言分配政策 (LAP) 和 Title III 申请（如果适用）以及语言翻译和口译 (LTI) 计划（作为 CEP 的一部分）来满足多语言/英语语言学习者 (ML/ELL) 的需求。学校还通过计划中的优质个性化教育计划部分满足残疾学生 (SWD) 的需求。SLT 还制定了一项计划来解决和减少长期旷课问题。
2024-2025 综合教育计划 (CEP)
当学校制定目标、制定关键策略并规划行动步骤时，它们为所有儿童提供了达到 NYSED 规定的熟练和高级学生学业成就水平的机会。这些包括基于证据的教学策略，这些策略可满足历史上服务不足的人群的教育需求并解决结构性不平等问题。学校表明该计划如何通过制定学校的语言分配政策 (LAP) 和 Title III 申请（如果适用）以及语言翻译和口译 (LTI) 计划（作为 CEP 的一部分）来满足多语言/英语语言学习者 (ML/ELL) 的需求。学校还通过计划中的优质个性化教育计划部分满足残疾学生 (SWD) 的需求。SLT 还制定了一项计划来解决和减少长期旷课问题。
2021 年支出审查 高科技药物支出审查
本文是作为 2021 年支出审查的一部分起草的。本分析中使用的数据主要来自两个来源：总体药品支出数据来自 HSE 初级保健报销服务部门定期制作的内部报告。支持 HTD 安排详细分析的数据由 PCRS 通过卫生部 IGEES 部门提供。这包括在药房级别为支付药房费用而生成的个人交易数据。这些数据涵盖了 2012 年至 2020 年，包括与交易日期、提供的药品（品牌名称和化学名称）以及匿名唯一患者标识符有关的信息。对于参与 GMS、LTI 或 DPS 计划的患者，还提供了其他患者信息，例如性别和出生日期。数据集的构建是一个广泛的过程，数据的采购和链接需要几个月的时间。该数据集的使用构成了
pan -
{ Computer Science: Programming (Python, C++, C, Matlab, Verilog, Assembly, Perl, TCL, Julia, GO), Machine Learning (Pytorch, Tensorflow, JAX, Pytorch3d, Pytorch Geometric), Data Structures & Algorithms, Operating System, Natural Language Processing, Computer Vision, Convex Optimization, Meta Learning, Reinforcement Learning, Convex Optimization, Advanced ML Theories & Techniques, Others (Bash, Git, Linux) { Robotics: Dynamics & Simulation, Computer Vision (traditional geometric-based & learning-based), Locomotion, Linear & Nonlinear Control (PID, Feedback Linearization, LTI, Optimal Control, etc), Localization, Mapping, Motion Planning, Navigation, Manipulators, ROS, worked with KUKA, Franka manipulator武器，模拟器（Guazebo，Mujoco，V-Rep，Gym）{数学：微积分，线性代数，ODE，ODE，数值分析，概率和统计，一阶逻辑，拓扑，拓扑，物理和工程：控制系统，控制系统，动态，经典和量子和量子，电力和磁性，结构和材料，机构，型号，差异， drigus＆dift>
分布式观察者设计用于跟踪连接和自动驾驶汽车的排
摘要 - 智能运输系统（ITS）旨在推进与不同运输，交通管理和自动驾驶汽车不同的创新策略。本文研究了连接和自动驾驶汽车（CAV）的排，并提出了一个分布式观察者以跟踪CAV动力学状态。首先，我们通过LTI互连系统对CAV动力学进行建模。然后，提出了一种基于共识的策略，以通过车辆通信网络来推断基于本地信息交换的CAV动态状态。对块 - 二角观察者增益设计采用了线性 - 矩阵 - 质量（LMI）技术，使得该增益以分布式方式并在本地与每辆车相关联。然后显示分布式观察者误差动力学遵循系统动力学的Kronecker矩阵乘积和CAV网络的邻接矩阵的结构。在本文中进一步讨论了可生存的网络设计和冗余观察者方案的概念，以解决链接和节点故障的弹性。最后，我们通过数值模拟来验证我们的理论贡献。索引条款 - 分布的估计，排，观察者设计，连接和自动驾驶汽车
结构化稳健综合在灵活飞机颤振抑制中的应用
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本，从而产生仅包含动态不确定性的不确定系统阵列。然后在这个不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器之间的交替。控制器调整使用结构化控制设计技术执行。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真模型和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现稳健稳定。所提出的结构化设计方法产生了一个单一的、低阶的、线性时不变 (LTI) 控制器，可将颤振速度提高 15%。提供了额外的稳健性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
结构化稳健综合在柔性飞机颤振抑制中的应用
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本，从而产生一组仅包含动态不确定性的不确定系统。然后在此不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及交替为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器。控制器调整是使用结构化控制设计技术执行的。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真度和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现鲁棒稳定性。所提出的结构化设计方法产生了一个低阶线性时不变 (LTI) 控制器，可将颤振速度提高 15%。提供了额外的鲁棒性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
结构化稳健综合在柔性飞机颤振抑制中的应用
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本，从而产生一组仅包含动态不确定性的不确定系统。然后在此不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及交替为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器。控制器调整是使用结构化控制设计技术执行的。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真度和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现鲁棒稳定性。所提出的结构化设计方法产生了一个低阶线性时不变 (LTI) 控制器，可将颤振速度提高 15%。提供了额外的鲁棒性分析和高保真模拟来评估控制器性能。