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2022 年 6 月 VCAT 会议纪要
Cancino、Janet Chang、Walter Chaudhry、Nikhil* Chukran、Melinda Claussen、Monica Corwin、Kristan David、Lindra Dohne、Kirk Donley、Elizabeth Elwany、Alaa Evans、Heather* Fasolka、Mike* Fato、Hope* Fetsko、Melissa FitzPatrick、Gerald Folk、Alex Forster、Amanda Fung、Juan Gayle、Frank Gillerman、Gordon Glenn、Rachel Gloster、Gerald (Jerry) Goldstein、Barbara Gonzalez、Carlos Greer、Chris Griffith、David Gundlach、David Hanna、Nancy Healy、William (Bill) Hickernell、Robert (Bob) Hight Walker、Angela Hildebrand、Jacqueline Holbrook、Dave Hooker、Stephanie Huergo、Jennifer Ivester、Rob Ivy、Nahla Jahanmir、Said Jones、Christina Kauffman、 Leah Kelsey、Richard Keys、Mirta-Marie Kim、Yekyung Kirby、Brian Kramar、John LaSalle、Connie Liddle、James Lin-Gibson、Sheng Lyford、Chancy Madsen、Mark Mahn、Amy Marshall、Jennifer Materese、Robin
nber 工作论文系列
我们感谢 AEA 会议、波士顿学院、CEPR 激励、管理和组织研讨会、芝加哥布斯商学院、哥伦比亚大学、哥本哈根商学院、ESSEC、哈佛大学、哈佛商学院、伦敦城市大学、伦敦政治经济学院、曼海姆、NBER 组织经济学工作组、NBER 暑期学院、皇后区、巴黎政治学院、斯坦福大学、萨塞克斯大学、犹他大学和耶鲁大学的研讨会参与者，以及 Ajay Agrawal、Ricardo Alonso、Nava Ashraf、Heski Bar-Isaac、Jordi Blanes、Zoe Cullen、Nikhil Datta、David de Meza、Ricard Gil、John Horton、Fabian Lange、Lisa Kahn、Bill Kerr、Bruce Kogut、Ed Lazear、Jin Li、Rocco Macchiavello、Kristof Madarasz、Arnaud Maurel、Ramana Nanda、Amanda Pallais、Luis Rayo、Yona Rubinstein、Scott Schaefer、Kathryn Shaw、Andrei Shleifer 和Nathan Seegert 的有益评论。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
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1。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。 ; Schrauwen，B。 使用卷积神经网络的手语识别。 在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。 ; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。 8925，pp。 572–578 ISBN 9783319161778。 2。 Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。; Schrauwen，B。使用卷积神经网络的手语识别。在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。8925，pp。572–578 ISBN 9783319161778。2。Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Zaki，M.M。; Shaheen，S.I。使用基于新视觉的功能组合的手语识别。模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。3。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。19–24。4。bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。1-7。5。Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Gupta，Nikhil。“字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。6。jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。1-6。7。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。8。1-4。9。3D卷积神经网络，用于动态手语识别。计算机期刊2018，61，1724–1736，doi：10.1093/comjnl/bxy049。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。 在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。 张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。 comp。 Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。comp。Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。
印度能源转型峰会
10:35 am – 10:45 am 印度工商联合会房地产首席执行官委员会联合主席、Mahindra Susten 董事总经理兼首席执行官 Sh. Deepak Thakur 进行背景介绍 10:45 am – 10:55 am Acme Group 首席执行官 Sh. Nikhil Dhingra 就房地产行业发表演讲 10:55 am – 11:05 am 印度政府前钢铁部长、Jindal Steel and Power Ltd. 战略与对外关系总监 Sh. Sanjay Singh 就用户视角发表演讲 11:05 am – 11:15 am 卡纳塔克邦政府能源部额外首席秘书长 Sh. Gaurav Gupta 发表演讲 11:15 am – 11:30 am Sh.印度政府电力和新再生能源部国务部长 Shripad Yesso Naik 上午 11:30 – 11:35 印度工商联合会可再生能源首席执行官委员会联合主席兼 AmpIn Energy Transition 董事总经理兼首席执行官 Sh. Pinaki Bhattacharyya 致闭幕词并致谢 上午 11:35 – 12:00 茶歇
多项式卷积和（有限）自由概率
在1986年在Dan Voiculescu的一系列论文中引入后，自由概率在其理论和应用中都实现了令人难以置信的增长。这包括Nica和Speicher首先引入的自由库群的理论，该理论通过组合镜的镜头提供了一个统一的框架，以理解经典和自由的独立性[27]。它已被用作各个领域的工具，包括随机矩阵理论，组合，对称组的表示，大偏差和量子信息理论。在大多数情况下，上面提到的关系仅在渐近意义上存在，这主要是由于没有非平凡的自由对象存在于实用维度。然而，作者与丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman）和尼克希尔·斯里瓦斯塔瓦（Nikhil Srivastava）的最新作品[18，19，22]表明，有限结构的行为与渐近的“自由”行为非常相似，尽管从技术上讲并不是“自由”。本文的目的是提出一种理论，我们称之为“有限的自由概率”，是一种扩展基本概念和自由概率的见解，以使用多项式卷积为有限的对象。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
Oracle自主健康框架用户指南
贡献者：Aarya Joshi，Alex Wu，Amar Gorla，Anand Pandey，Arjun Upadhyay，Ahwinee Khaladkar，Barry Glees，Barry Glees，Bill Burton，Bob Caldwell，Bryan Vongwell，Bryan Vongrain，Carol Collrain，Carol Collrain，Chandrabhushan，Chandrabhushan纳古尔，克里斯蒂安·迪亚兹（Christian Diaz），达米安·加西亚（Damian Garcia），丹尼尔·塞姆勒（Daniel Semler），丹尼尔·托雷斯（Daniel Torres），迪帕克·塔亚德（Deepak Tayaade），埃里克·门多萨（Erick Mendoza），加雷斯·查普曼（Gareth Chapman），吉尔达里·甘塔亚拉（Girdhari Ghantyala），古尔迪普·萨胡Velazquez，Jorge Flores，Jose Tovany，Jose Carlos Perez Castellanos，Juan Manuel Sanchez，Juigil Kishore，Kamakshi Shi，Kavitha Dhanasekar，Lela Kumaraswamy Luis，Luis，Luis Trujillo, Macharapur Prasanth, Manuel Antonio Garcia Chang, Maximiliano Catalan, Nikhil Nischal, Nishith Khandelwal, Pallavi Kamath, Pedro Cornejo, Pradeep Ganesh Bhandarkar, Praveen Kumar, Rajeev Chaurasia，Ravi Ranjan，Raziel Zavaleta，Refugio Cornejo，Rishabh Vishwakarma，Rohit Juyal，Sarahi Partyda，Shirdivas Dharmabhotla，Srishti Bhatiya，Thomas Herter，Troy，Troy，Troy，Troy，Troy，Troy，Troy，Troy Anthony，Vaishakha R，Vern Wagman，Wataru Miyoshi
疫苗优先排序的经济框架 - Eric Budish
∗ R ⃝ 符号表示作者姓名经过认证的随机顺序，如 Ray R ⃝ Robson (2018) 所述。作者感谢 Susan Athey、P´eter Bir´o、Matthew Cortland、Glenn Ellison、Ezekiel Emanuel、Simon Finster、Drew Fu- denberg、Navid Ghaffarzadegan、Gregg Gonsalves、Anup Malani、Paul Milgrom、Romans Pancs、Parag Pathak、Canice Prendergast、Hazhir Rahmandad、Alvin Roth、Tayfun S¨onmez、Alex Tabarrok、Nikhil Vellodi、Robert Wilson、编辑 (Robert Barro)、多位审稿人以及众多研讨会和会议听众的深刻对话和评论，并感谢 Xiaoyun Qiu 提供的出色研究协助。Akbarpour、Dworczak 和 Kominers 衷心感谢华盛顿公平增长中心的支持。 Akbarpour 非常感谢 Alfred P. Sloan 奖学金的支持。Dworczak 非常感谢欧盟在 ERC 启动基金 IMD-101040122 下提供的支持。但本文表达的观点和意见仅代表作者本人，并不一定反映欧盟或欧洲研究理事会的观点和意见。欧盟和授权机构均不对此负责。本文摘要发表于第 23 届 ACM 经济与计算会议论文集。
混合平台模型：垄断竞争和主导企业
∗ 弗吉尼亚大学和 CEPR。 ∗∗ 欧洲大学研究所、柏林 ESMT 和 CEPR，Via delle Fontanelle 18，佛罗伦萨菲耶索莱，50014；ozlem.bedre@eui.eu。我们感谢编辑 Alessandro Bonatti 和一位匿名审稿人提出的非常有帮助和建设性的评论和建议。我们还要感谢 Maxim P. Engers、Heski Bar-Isaac、Johannes Johnen、Marco Haan、Muxin Lee、Nikhil Vellodi、Paul Heidhues、Jose Luis Moraga、Martin Peitz、Patrick Rey、Guofu Tan、Greg Taylor、Thibaud Vergé 和 Gijsbert Zwart 以及 Carlos 3 Madrid-CEMFI、竞争政策中心、2021 年 CRESSE 会议、东英吉利大学、DERN 第二届年会、法德电子商务研讨会、MaCCI 年会、TSE 平台经济学虚拟研讨会、TSE 数字经济学会议、加州大学鲁汶分校、格罗宁根大学、法兰克福大学、庞培法布拉大学、南加州大学和 2021 年 UniBg IO 冬季研讨会的研讨会参与者提供的非常有帮助的评论。我们感谢 Moonju Cho、Max Schnidman 和 Yang Yu 提供的出色研究协助。本文是“数字平台：定价、多样性和质量供应 (DIPVAR)”项目的一部分，该项目已获得欧洲研究理事会 (ERC) 的资助，属于欧盟“地平线 2020”研究与创新计划（资助协议编号 853123）。ozlem.bedre@eui.eu
卡尔加里大学第十六届年度生物医学工程...
会议 1 - 人类活动 (KNB 214) 会议主席：Karson Fitzsimons 评委：Kirsten Bott 和 Sam Leech 9:20 - 前臂拐杖长度对上肢运动学的影响 演讲者：Amanda Chen 指导老师：Ranita Manocha 博士 9:30 - 周期性负荷中断对牛皮质骨的影响 演讲者：Tudor Muresan 指导老师：Brent Edwards 博士 9:40 - pH 值的变化如何影响肌联蛋白中的应激？演讲者：Nikhil Srivalsan 主管：Walter Herzog 博士 9:50 – 胫骨加速度不是预测肌肉骨骼负荷的有效替代测量指标 演讲者：Jean Tu 主管：Brent Edwards 博士 10:00 – 脑瘫儿童剥皮肌肉纤维的主动力 演讲者：Gavin Thomas 主管：Venus Joumaa 博士和 John Holash 博士 10:10 – 整理支撑：预测马的肌腱拉伤 演讲者：Sammy Patwary 主管：John Bertram 博士 10:20 – 研究免疫荧光标记的骨骼兔腰肌肌节长度不均匀性和力量 演讲者：Dhairya Desai 主管：Walter Herzog 博士 10:30 – 延迟 3 周益生元纤维干预对脂肪的影响雌性斯普拉格道利大鼠股外侧肌的浸润 演讲者：Arman Murani 主管：Walter Herzog 博士