1。Kerbl,B.,Kopanas,G.,Leimkühler,T.,Drettakis,G。:3d高斯脱落,进行实时辐射场渲染。 图形上的ACM交易42(4)(2023)2。 Turki,H.,Ramanan,D.,Satyanarayanan,M。:Mega-nerf:可扩展的大规模nerfs nerfs,用于虚拟飞行。 in:IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。 pp。 12922–12931(2022)3。 Xu,L.,Xiangli,Y.,Peng,S.,Pan,X.,Zhao,N.,Theobalt,C.,Dai,B.,Lin,D。:网格引导的大型城市场景的神经辐射场。 在:IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。 pp。 8296–8306(2023)4。 Zhenxing,M.,Xu,d。:Switch-nerf:与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。 in:第十一国际学习表征(2022)Kerbl,B.,Kopanas,G.,Leimkühler,T.,Drettakis,G。:3d高斯脱落,进行实时辐射场渲染。图形上的ACM交易42(4)(2023)2。Turki,H.,Ramanan,D.,Satyanarayanan,M。:Mega-nerf:可扩展的大规模nerfs nerfs,用于虚拟飞行。 in:IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。 pp。 12922–12931(2022)3。 Xu,L.,Xiangli,Y.,Peng,S.,Pan,X.,Zhao,N.,Theobalt,C.,Dai,B.,Lin,D。:网格引导的大型城市场景的神经辐射场。 在:IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。 pp。 8296–8306(2023)4。 Zhenxing,M.,Xu,d。:Switch-nerf:与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。 in:第十一国际学习表征(2022)Turki,H.,Ramanan,D.,Satyanarayanan,M。:Mega-nerf:可扩展的大规模nerfs nerfs,用于虚拟飞行。in:IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。pp。12922–12931(2022)3。Xu,L.,Xiangli,Y.,Peng,S.,Pan,X.,Zhao,N.,Theobalt,C.,Dai,B.,Lin,D。:网格引导的大型城市场景的神经辐射场。在:IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。pp。8296–8306(2023)4。Zhenxing,M.,Xu,d。:Switch-nerf:与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。in:第十一国际学习表征(2022)
作者还要感谢同行评审员对本文的投入、指导和贡献。本文的内容和结论(包括任何错误和遗漏)均由作者独自负责,同行评审员的投入并不意味着他们支持或认可这项工作。同行评审员包括 Agora Industry 的 Julian Somers 和 Niklas Wagner、清洁空气工作组的 Jonathan Lewis、清洁能源集团的 Abbe Ramanan、地球正义的 Raghu Murthy 和 Rebecca Barker、环境保护基金的 Morgan Rote、Greenlining 研究所的 Fatima Abdul-Khabir、国际清洁交通理事会的 Hussein Basma 和 Nikita Pavlenko、自然资源保护委员会的 Pete Budden、忧思科学家联盟的 Julie McNamara、劳伦斯伯克利国家实验室的 Amol Phadke 和 Nathan Iyer。
Julie C. Ullman 1†,Kevin T. Melem 1†,Yannan XI 1†,Vyas Ramanan 1,Hanne Merritt 1,Rebeca Choy 1,Tarunmeet Gujral 1,Lyndsay E.A.Young 2,3 , Kerrigan Blake 1 ‡, Samnang Tep 1 , Julian R. Homburger 1 , Adam O'Regan 1 , Sandya Ganesh 1 , Perryn Wong 1 , Terrence F. Satterfield 1 , Baiwei Lin 1 , Eva Situ 1 , Cecile Yu 1 , Bryan Espanol 1 , Richa Sarwaikar 1 , Nathan Fastman 1 , Christos Tzitzilonis 1,帕特里克·李(Patrick Lee 1),丹尼尔·里顿(Daniel Reiton)1,维维安·莫顿(Vivian Morton)1¶,帕姆·圣地亚哥(Pam Santiago)1,沃尔特(Walter)1,汉娜·鲍尔斯(Hannah B. 5,6,Matthew S. Gentry 5,Christopher Sinz 1,Ryan A. Dick 1,Sarah B. Noonberg 1,David T. Beattie 1,David J. Morgans Jr. 1,Eric M. Green 1 *
会议记录宾夕法尼亚大学受托人执行委员会的虚拟会议于2024年7月31日上午11:02通过Zoom举行。Trustees participating : Bonnie Miao Bandeen, Michael L. Barrett, David S. Blitzer, James G. Dinan, Osagie O. Imasogie, J. Larry Jameson, Marc F. McMorris, Dhananjay M. Pai, Julie Beren Platt, Ramanan Raghavendran, Alan D. Schnitzer Administrators and other guests participating : Antony Appleyard, Holly Auer, Neema Baddam, Sarah Banet-Weiser, Jackson Betz, Laura Brennan, Pierce Buller, Craig R. Carnaroli, Michael Citro, Mary Correll, Russell Di Leo, Mark Dingfield, Lee J. Dobkin, Jonathan Epstein, Dmitriy Fedorenko, Alisha George, Fran Grady, Richard Herendeen, Scott Hoeflich, John L. Jackson, Jr., Brianne Jeffrey, Antoine Jones, Michelle Lai, Trevor C. Lewis, Stephen J. MacCarthy, Kevin Mahoney, Chris Masotti, Alison McGhie, Medha Narvekar, Laura Nickrosz, Laura Perna, Lizann Boyle Rode, Alexander Romango, Paul Rothenberger, Michael Scales, Tom Sontag, John Swartley,Corey Wallace,Denene Wambach,Beth A. Winkelstein,Kevin Zhu,Seth Zweifler在会议期间通过的决议的完整文本已附加到本文件中,并被视为这次会议正式记录的一部分。主席报告主席拉马南·拉格文德兰(Ramanan Raghavendran)致电会议命令并欢迎与会者。Raghavendran先生说,会议的目的是考虑一项关于批准资产转让和知识产权转让给富兰克林Biolabs和Gemma Biothapeutics的决议,并补充说,决议的全文可以在会议材料中找到。他说,宾夕法尼亚医学委员会执行委员会已审查并批准了此行动,现在需要受托人的批准。他将会议移交给了临时总统拉里·詹姆森(Larry Jameson),以介绍这一行动。Jameson博士感谢Raghavendran先生,并介绍了宾夕法尼亚大学卫生系统临时执行副校长Jonathan A. Epstein,并介绍了Perelman医学院的临时院长,以总结解决方案。爱泼斯坦博士很高兴为董事会提供有关Penn Medicine的基因疗法计划的令人兴奋的新篇章的信息,称为GTP。他报告说,在吉姆·威尔逊教授的领导下,在过去的几十年中,GTP推动了基因治疗领域的重大进步,通过发现和发展基因 -
壳牌 Andy McGinn,上游技术部署经理,路线图第 4 阶段负责人 Gregg Cremer,油气投资组合经理 Sven Kramer,高级战略顾问 Douwe Sickler,技术战略经理 Lucie Girard,技术部署分析师 Frans van den Berg,技术负责人,第 2/3 阶段 Arun Agrawal,企业规划负责人 Raghu Yabaluri,路线图战略顾问 Anveshan Chaudhary,高级业务顾问 Neeti Tandon,高级商业智能顾问 Bharat Ramanan,政府关系专家 William Epping,首席油田开发规划师 Gertjan Ouwerling,地震处理经理 Pierre Kriesels,新型钻井和材料团队负责人 Chris Nicholls,碳酸盐储层团队负责人 Mark Emdin,组织效率顾问 Saule Zhonkebayeva,组织效率 Kees Jan Bender,组织效率 Mitch Winkler,全球技术专家 – 北极 Guillermo Pastor,企业支持经理 Martin Jagger,技术第一阶段测绘主管 Gerwin Karman,第一阶段技术测绘 Vidar Øverlie,油井技术,壳牌挪威
Hari Ramanan,董事总经理,于2019年加入该公司。 Hari是Neuberger Berman的投资组合经理和CIO研究基金,并领导了该公司以研究为中心的核心和主题基金的投资活动。 在加入Neuberger Berman之前,Hari是Valarc Holdings的执行合伙人,Valarc Holdings是一家长期偏见的对冲基金,并以捐赠基金和基金会为支持,以投资于该集中的全球交易股票投资组合,该公司看上去拥有多年。 此外,该公司在全球各个公司中都在机会上占据了短期职位。 在2014年成立Valarc之前,他曾担任Eminence Capital的投资组合经理和国际股票负责人,这是一家耗资70亿美元的股票长期投资公司,在全球质量公司投资。 他于2007年加入Eminence,其任务是率领该公司的国际投资工作。 在杰出之前,哈里(Hari)曾是康涅狄格州多策略投资公司Basso Capital的董事总经理兼投资组合经理,他专注于欧洲股权和不良债务投资。 Hari在纽约的Lehman Brothers Private Equity部门开始了他的职业生涯。 随后在伦敦的全球私募股权公司Advent International工作,专注于欧洲收购。 Hari在2000年获得了诺克斯学院的数学和经济学学士学位。。 他是诺克斯学院董事会成员,并在其投资委员会任职。Hari Ramanan,董事总经理,于2019年加入该公司。Hari是Neuberger Berman的投资组合经理和CIO研究基金,并领导了该公司以研究为中心的核心和主题基金的投资活动。 在加入Neuberger Berman之前,Hari是Valarc Holdings的执行合伙人,Valarc Holdings是一家长期偏见的对冲基金,并以捐赠基金和基金会为支持,以投资于该集中的全球交易股票投资组合,该公司看上去拥有多年。 此外,该公司在全球各个公司中都在机会上占据了短期职位。 在2014年成立Valarc之前,他曾担任Eminence Capital的投资组合经理和国际股票负责人,这是一家耗资70亿美元的股票长期投资公司,在全球质量公司投资。 他于2007年加入Eminence,其任务是率领该公司的国际投资工作。 在杰出之前,哈里(Hari)曾是康涅狄格州多策略投资公司Basso Capital的董事总经理兼投资组合经理,他专注于欧洲股权和不良债务投资。 Hari在纽约的Lehman Brothers Private Equity部门开始了他的职业生涯。 随后在伦敦的全球私募股权公司Advent International工作,专注于欧洲收购。 Hari在2000年获得了诺克斯学院的数学和经济学学士学位。。 他是诺克斯学院董事会成员,并在其投资委员会任职。Hari是Neuberger Berman的投资组合经理和CIO研究基金,并领导了该公司以研究为中心的核心和主题基金的投资活动。在加入Neuberger Berman之前,Hari是Valarc Holdings的执行合伙人,Valarc Holdings是一家长期偏见的对冲基金,并以捐赠基金和基金会为支持,以投资于该集中的全球交易股票投资组合,该公司看上去拥有多年。此外,该公司在全球各个公司中都在机会上占据了短期职位。在2014年成立Valarc之前,他曾担任Eminence Capital的投资组合经理和国际股票负责人,这是一家耗资70亿美元的股票长期投资公司,在全球质量公司投资。他于2007年加入Eminence,其任务是率领该公司的国际投资工作。在杰出之前,哈里(Hari)曾是康涅狄格州多策略投资公司Basso Capital的董事总经理兼投资组合经理,他专注于欧洲股权和不良债务投资。Hari在纽约的Lehman Brothers Private Equity部门开始了他的职业生涯。 随后在伦敦的全球私募股权公司Advent International工作,专注于欧洲收购。 Hari在2000年获得了诺克斯学院的数学和经济学学士学位。。 他是诺克斯学院董事会成员,并在其投资委员会任职。Hari在纽约的Lehman Brothers Private Equity部门开始了他的职业生涯。随后在伦敦的全球私募股权公司Advent International工作,专注于欧洲收购。Hari在2000年获得了诺克斯学院的数学和经济学学士学位。他是诺克斯学院董事会成员,并在其投资委员会任职。
机器学习中的中心假设是观察结果是独立的,并且是分布的(i.i.d.)关于固定但未知的概率分布。在此假设下,已经提出了对高级算法设计中模型的可学习性或导致的阐述(Boser等,1992)。但是,在许多实际应用中,收集的数据可以取决于I.I.D。假设不存在。社区中有关数据的依赖性以及如何依赖的方式进行了广泛的讨论(Dehling和Philipp,2002; Amini and Usunier,2015年)。使用相互依存的数据学习。近年来建立依赖设定的概括理论已引起人们的兴趣(Mohri和Rostamizadeh,2008,2009; Ralaivola et al,2010; Kuznetsov and Mohri,2017)。在这个方向上的一项主要研究线模拟了各种类型的混合模型的数据依赖性,例如α-混合(Rosen- Blatt,1956年),β-混合(Volkonskii和Rozanov,1959年),φ -Mixing(ibragimov,1962)和η-混合(Kontorovich(Kontorovich),以及2007年,以及2007年,以及2007年,以及2007年)。混合模型已在统计学习理论中使用,以建立基于Rademacher复杂性(Mohri和Rostamizadeh,2009,2010; Kuznetsov and Mohri,2017)或算法稳定性(Mohri和Ros-Tamizadeh和Ros-Tamizadeh,2008,2008,2008; He Hean,2008; He Hean Indepental commution and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont,技术(Yu,1994)。在这些模型中,混合系数在数据之间测量了数据之间的依赖性。另一项工作线(称为脱钩),通过分解一组依赖性随机变量来研究复杂系统的行为
[2]男性C,Andersson NG,Rafowicz A,Liesner R,Kurnik K,Fischer K等。抑制剂在未选择的先前未经治疗的患者B:PEDNET研究中。Hae-Matologica。 2021; 106:123 - 9。 [3] Fischer K,Iorio A,Hollingsworth R,Makris M,Euhass合作者。 FVIII抑制剂根据浓度的开发:Euhass注册中心的数据不包括与其他研究重叠。 血友病。 2016; 22:E36 - 8。 [4] Fischer K,Lassila R,Peyvandi F,Calizzani G,Gatt A,Lambert T等。 根据浓缩物的抑制剂发展:欧洲血友病安全监测(EUHASS)项目的四年结果。 血栓止血。 2015; 113:968 - 75。 [5] Gouw SC,Van der Bom JG,Ljung R,Escuriola C,Cid AR,Claeyssens- Donadel S等。 因子VIII产品和严重血友病的抑制剂发育。 2013; 368:231 - 9。 [6] Peyvandi F,Mannucci PM,Garagiola I,El-Beshlawy A,Elalfy M,Ramanan V等。 对因子VIII和中和抗体的随机试验A. 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