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2024年5月10日，亲爱的董事长科尔和排名成员Delauro：我要求设备收购资金，以提高功能性精确precision Medici
2024年5月10日，亲爱的董事长科尔和排名成员Delauro：我要求用于设备获取的资金，以推动2025财政年度难以治疗的癌症的功能精密医学方法和成像研究。获得该项目资金的实体是佛罗里达州国际大学（FIU），位于佛罗里达州迈阿密SW 8街11200号。资金将用于FIU为精密医学计划购买设备和成像材料，该计划为个体患者的肿瘤细胞提供个性化和功能性的药物测试，以指导临床决策，并为没有其他选择的儿科癌症患者提供新的治疗选择。该项目适当地使用纳税人资金，因为针对癌症返回并耗尽标准治疗方案的患者的治疗仍是全国各地未满足和重大挑战，每年导致60万人死亡。fiu占据了良好的领先地位，主要是针对难以治疗的癌症（尤其是在少数人群中）更快地识别个性化治疗方案的方法，以识别个性化治疗方案的方法。该项目具有联邦联系，因为所提供的资金是由NIST的使命授权的目的，并与美国法典第15条第272条所述的一个或多个功能和活动保持一致。我证明我对这个项目没有经济利益，而直系亲属也没有。真诚，
Ashby技术的整合和Pahl-Beitz的定量排名用于铁路轴材料选择
摘要。铁路轴是火车车轮及其车身之间的重要连接。但是，循环载荷和高速可以引起铁路轴的疲劳，这可能导致损害人体安全。因此，重要的是要找到具有最低重量和成本的良好机械性能的材料。在本文中，已经执行了一种使用Ashby图表的综合方法，以选择铁路轴的候选材料。这些方法从确定问题，目标函数和约束来开始分析功能开始。之后，使用PAHL和Beitz定量加权方法对所获得的结果进行排名。结果表明，铁路轴的最佳五个候选材料分别是TI-6AL-4V，AISI 4130，EA16碳钢，Bismaleimide Matrix CFRP和7000 AL。
使用灵活的点击模型
使用先前部署的策略记录的数据评估新的排名策略需要一个反事实（非政策）估计器，以纠正演示和选择偏见。某些估计器（例如，基于位置的模型）通过对用户行为做出有力的假设来执行此校正，如果不满足假设，这可能会导致高偏差。其他估计器（例如，项目位置模型）依靠随机化来避免这些假设，但它们通常会遭受较高的差异。在本文中，我们开发了一种称为Interpol的新的反事实估计器，该估计器在其做出的假设中提供了可调节的权衡，从而提供了优化偏见差异权衡的新颖能力。我们在理论上和经验上分析了估计量的偏差，并表明它在合成数据集上都比基于位置模型和项目位置模型的误差较低。准确性的提高不仅使排名策略的离线评估受益，而且我们还发现，当用作学习级别的培训目标时，Interpol会改善对新排名政策的学习。
2024 年 5 月 3 日 尊敬的汤姆·科尔 尊敬的罗莎·德劳罗 主席 众议院拨款委员会排名成员 众议院拨款
2024 年 5 月 3 日 尊敬的汤姆·科尔 尊敬的罗莎·德劳罗 主席 排名成员 众议院拨款委员会 众议院拨款委员会 华盛顿特区 20515 华盛顿特区 20515 尊敬的科尔主席和排名成员德劳罗， 我请求为 2025 财年马萨诸塞州特纳斯福尔斯的谢亚戏剧艺术中心项目提供资金。该项目的资助实体是谢亚戏剧艺术中心公司。这笔资金将用于翻新富兰克林县唯一的大型公有表演艺术场所。这包括建筑的内部和外部改进，这将有助于振兴特纳斯福尔斯市中心。该项目具有联邦联系，因为它是根据《综合农场和农村发展法》第 306 条（7 美国法典第 1926(a) 条）授权的。我保证我或我的直系亲属均无此项目的经济利益。
偏好对人对齐的优化优化
大型语言模型（LLMS）通常包含误导性内容，强调需要使它们与人类价值观保持一致以确保安全的AI系统。从人类反馈（RLHF）中学习的强化已被用来实现这一路线。然而，它包括两个主要的抽签：（1）RLHF表现出与SFT相反的对超参数的复杂性，不稳定和对超参数的现象。（2）尽管进行了大规模的反复试验，但多次抽样却降低为配对的对比度，因此缺乏宏观角度的对比度。在本文中，我们提出优先排名优化（PRO）作为有效的SFT算法，以直接对人类对齐进行微调。pro扩展了逐对的骗局，以适应任何长度的偏好排名。通过迭代对比候选人，Pro指示LLM优先考虑最佳响应，同时逐步对其余响应进行排名。以这种方式，Pro有效地将Human对齐方式转换为LLM产生的N重点的概率排名与Humans对这些响应的偏好排名。实验表明，Pro的表现优于基线算法，通过基于自动的，基于奖励的GPT-4和人类评估，与CHATGPT和人类反应取得了可比的结果。
![Ph.D.招生手册[2024年1月]
国家机构排名框架Ph.D.招生手册[2024年1月]国家机构排名框架](/simg/4/4a09b8364644b6180cb7dc97e9a6ed524a072b73.webp)
一项研究对人进行排名的预处理公平干预方法
摘要。公平干预措施在对人员进行排名时，由于限制访问敏感信息的法律限制，很难使用。预处理公平干预措施来创建更多公平的培训数据，以鼓励模型在不访问推理期间访问敏感信息的情况下产生公平的预测。对招聘环境中预处理公平干预的表现知之甚少。为了模拟实际场景，我们在预处理的表示上训练排名模型，而推断期间对敏感信息的访问受到限制。我们根据个人的公平和群体公平评估预处理公平干预方法。在两个现实世界数据集上，发现预处理方法可改善对性别的排名多样性，而单个公平不受影响。此外，我们讨论了在实践中使用预处理公平干预措施对人进行排名的优势和缺点。
