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Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的
摘要机器人可能会在我们未来成为重要的社会参与者，因此需要更类似人类的方式来帮助我们。我们指出，Humans和机器人之间的合作是通过两种认知技能来培养的：意图阅读和信任。拥有这些能力的代理人将能够推断他人的非语言意识，并评估他们实现目标的可能性，共同了解他们需要哪种类型和合作程度。出于这个原因，我们提出了一种发展性人工认知体系结构，该建筑构建了无监督的机器学习和概率模型，以使Humanoid Robot与意图阅读和信任能力相同。我们的实验结果表明，这些认知能力的协同实施使机器人能够以有意义的方式进行合作，并以正确的读取模型来实现正确的目标预测，并通过信任组成部分增强了对任务的积极成果的同样。
细胞缺乏单倍型造血干细胞移植抗原受体修饰的T细胞：优化DO
手稿：所有共同作者玛丽亚·格拉西亚·朗卡罗洛（Maria Grazia Roncarolo）手稿写作：沃尔克·威伯金（Volker Wiebking），马修·波特斯（Matthew Porteus）评论Wiebking，Matthew Porteus，Alice Bentaira监督：爱丽丝·伯恩塔（Alice Bentausis）：爱丽丝·贝纳塔（Alice Bnateis）：爱丽丝·伯恩塔（Alice Berainda），马修·托尔特（Matthew） Nathalie Mostrel Off-target analysis: Ciaran M. Lee and Gang Bao Data Matthew Porteus In vitro studies: Volker Wiebking, Premanjali Lahiri In vivo studies: Volker Conception and design: Volker Wiebking, Rasmus Bak, Alice Bertaina and Contributions:
胶原蛋白 - 五型 - 聚合物形式 - 湿液体 -
Franziska Jehle 1,2，Tobias Priemel 1，Michael Strauss 3，Peter Fratzl 2，Luca Bertinetti* 2.4，Matthew J.Franziska Jehle 1,2，Tobias Priemel 1，Michael Strauss 3，Peter Fratzl 2，Luca Bertinetti* 2.4，Matthew J.
无标题 - MyNavyHR
16 小时前 — 上尉 MATTHEW A. HAWKINS。上尉 KIMBERLY MILLER。上尉 MATTHEW C. FREY。指挥官 JOSE L. GARZA。指挥官 MACKIE SINKLER III。指挥官 LISA L. TIFFIN。CWO5 HARRISON WRIGHT III。
利用有机半导体进行微束放射治疗的高空间分辨率组织等效剂量测定
Jessie A. Posar、Matthew Large、Saree Alnaghy、Jason R. Paino、Duncan J. Butler、Matthew J. Griffith、Sean Hood、Michael LF Lerch、Anatoly Rosenfeld、Paul J. Sellin、Susanna Guatelli 和 Marco Petasecca
讲座3：量子机学习和量子计算的应用到HEP
Frank Arute 1，Arya 1，Rami Barends 1，Ropak Biswas 3，Brian 1，Brian Burket 1，Ye Chen 1，Benward Foxen 1，Edward Farhi Keith Guerin 1，Steve Habegger 1，Matthew P. Kafri 1，Julian Kelly 1，Paul v 3,10，Jarrod R. McClean 1， Murphy Yellow 1，Eric Ostby 1，Andrew Petukhov 1，John C. Platt 1，Chris Quintana 1，Eleanor G. 1，Kevin J.Sung 1:13，Matthew D. Trevithck 1，公司村庄1 1：1,14，Theodore White 1，Z. Jamie Yao 1，Sung 1:13，Matthew D. Trevithck 1，公司村庄1 1：1,14，Theodore White 1，Z. Jamie Yao 1，
引用本文：Donald Barron、Graham Ball、Matthew Robins 和 Caroline Sunderland (2020)：使用人工神经网络识别职业足球运动员的比赛天赋，《体育科学杂志》，DOI：10.1080/02640414.2019.1708036
摘要 本研究的目的是客观地确定职业足球中特定位置的关键表现指标，以预测场外球员的联赛地位。样本包括 2008/09 或 2009/10 赛季足球联赛冠军赛期间完成了整场 90 分钟比赛的 966 名场外球员。根据球员在下一赛季完成大部分比赛时间的位置，将他们分配到三个类别（0、1 和 2）之一，然后根据五个比赛位置进行分组。使用逐步人工神经网络方法分析了 340 个表现、传记和自尊变量。模型正确预测了 72.7% 到 100% 的测试案例（模型平均预测值 = 85.9%），测试误差范围从 1.0% 到 9.8%（模型平均测试误差 = 6.3%）。与传球、射门、夺回球权和国际出场有关的变量是预测模型中的关键因素。这非常重要，因为此前从未发表过客观的球员联赛地位位置特定预测指标。该方法可用于帮助识别和比较转会目标，作为职业足球尽职调查过程的一部分。
Matthew J. Fays div>教授Angela Casini -Curriculum Vitae div>教授Angela Casini -Curriculum Vitae div>
化学系 - 慕尼黑大学技术大学。4，85748 GARCHING b。德国美钦。 电话：+49（89）289-13831;电子邮件：angela.casini@tum.de，orcid ID：http：//orcid.org/0000-0000-0003-1599-9542; URL：https：//wwwt3.ch.tum.de/en/faculty/staff/astive-members/c/prof-dr-dr-dr-dr-dr-dr-dr-dr-dr-angela-casini/出生日期：25 - 1973年3月25日至1973年，国籍，国籍：意大利教育摘要和职业安吉拉·卡西尼（Angela Casini自2019年以来。 自2021年以来，她担任药品放射化学临时主席，并且是慕尼黑数据科学研究所（MDSI）的核心成员。 她于2004年在佛罗伦萨大学（意大利）完成了化学博士学位，并作为由瑞士国家科学基金会（Ambizione计划）资助的首席调查员它所搬到了EPFL（瑞士）。 在2011年至2015年之间，她曾担任格罗宁根大学（荷兰）的助理教授，拥有罗莎琳德·富兰克林（Rosalind Franklin）奖学金。 在2015年至2019年之间，她还担任研究生（英国）化学学院的硕士学位主席兼董事，然后才担任目前在TUM的职位。 她的研究兴趣是药用无机和生物无机化学。 具体而言，对金属离子在生物系统中的作用以及有机金属抗癌剂的作用机理的研究是她小组中的积极研究主题。 此外，在化学生物学，药物递送和医学的各个领域还探索了金属化合物和超分子配位络合物的新型应用。4，85748 GARCHING b。德国美钦。电话：+49（89）289-13831;电子邮件：angela.casini@tum.de，orcid ID：http：//orcid.org/0000-0000-0003-1599-9542; URL：https：//wwwt3.ch.tum.de/en/faculty/staff/astive-members/c/prof-dr-dr-dr-dr-dr-dr-dr-dr-dr-angela-casini/出生日期：25 - 1973年3月25日至1973年，国籍，国籍：意大利教育摘要和职业安吉拉·卡西尼（Angela Casini自2019年以来。自2021年以来，她担任药品放射化学临时主席，并且是慕尼黑数据科学研究所（MDSI）的核心成员。她于2004年在佛罗伦萨大学（意大利）完成了化学博士学位，并作为由瑞士国家科学基金会（Ambizione计划）资助的首席调查员它所搬到了EPFL（瑞士）。在2011年至2015年之间，她曾担任格罗宁根大学（荷兰）的助理教授，拥有罗莎琳德·富兰克林（Rosalind Franklin）奖学金。在2015年至2019年之间，她还担任研究生（英国）化学学院的硕士学位主席兼董事，然后才担任目前在TUM的职位。她的研究兴趣是药用无机和生物无机化学。具体而言，对金属离子在生物系统中的作用以及有机金属抗癌剂的作用机理的研究是她小组中的积极研究主题。此外，在化学生物学，药物递送和医学的各个领域还探索了金属化合物和超分子配位络合物的新型应用。在这些领域中，她撰写了270多个出版物（包括12本书章节），H索引为72。自2021年以来，在寻找新型超分子无机材料时，她协调了4年的TUM创新网络（大约400万欧元投资）“人工智能供电的多功能材料设计”（Artemis）。该网络专注于使用机器学习开发新的材料进行能源研究和再生医学。
CS 6476-A：计算机视觉
个性化残差，用于概念驱动的文本对图像生成。Cusuh Ham，Matthew Fisher，James Hays，Nicholas Kolkin，Yuchen Liu，Richard Zhang，Tobias Hinz。 CVPR 2024Cusuh Ham，Matthew Fisher，James Hays，Nicholas Kolkin，Yuchen Liu，Richard Zhang，Tobias Hinz。CVPR 2024
2023-25 年战略计划
马修在都柏林机场警察局工作了 24 年。最初，他是一名消防警察，后来进入全职警察培训，现在担任培训经理。在过去的 11 年里，他还担任过航空养老金计划的受托人。他是一个终身学习者，完成了法学文凭，然后通过了律师资格考试。马修今年开始竞选律师资格，希望在 2024 年完成培训。马修今年加入了 Trim FRC 董事会，因为他对社会公平和平等有着浓厚的兴趣。