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引用：罗伯特·奥尔德姆·扬（Robert Oldham Young）。 “为捍卫沸石排毒：解决问题并加强其在健康和环境中的作用的案例
36。Breck D W.“沸石分子筛子：结构，化学和使用”。Wiley。布雷克的书是一本关于沸石的化学和结构的综合文本，详细介绍了它们作为分子筛子的用途。本书提供了对沸石在催化，吸附和分离过程等领域的工业应用的见解（1974）。
CV -Robert HoehndorfCV -Robert Hoehndorf
[5] Stenton，St.L.，O'Leary，M。C Singer-Berk，M.，Weisbur，B.，Wilson，M.，Austin-Tse，C.，Abdelhakim，M.，Althagaafi，A.，Babbi，G.，G.，F.，F.，F.，F.，F.，F.，F.，F.，F.，F.，F.，F.，F. M.，M.，M.，M.，R.，Jacobsen，J.O。B.，Joseph，T.，Kamandula，A.，P.，Kint，C.，Lichtarge，O.，Limongeli，I.，Lu，Y. Pham，Pham，T。H. C.，Podda，M。S .. W.，Tiwari，N.，Wang，Xang，Wang，Williams，A. Luria，A。 “对稀有项目很少令人讨厌的诊断优先级方法的批判性评估”。 in：基因组学人18.1（4月 2024）。B.，Joseph，T.，Kamandula，A.，P.，Kint，C.，Lichtarge，O.，Limongeli，I.，Lu，Y. Pham，Pham，T。H. C.，Podda，M。S .. W.，Tiwari，N.，Wang，Xang，Wang，Williams，A. Luria，A。“对稀有项目很少令人讨厌的诊断优先级方法的批判性评估”。in：基因组学人18.1（4月2024）。
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在2016年至2022年在同一中心进行的内窥镜Dacriocistinosomies固有的Alavà数据收集大学研究活动负责人。研究主题：内窥镜DCR与DCR AB-Externe。研究对象：通过LAC-Q对工作室中的人群进行比较和分析。
Charlie RobertsCharlie Roberts
表演是我奖学金的重要组成部分；他们俩都推动了我的大部分研究，并提供了另一种背景。有时，我的研究可能很难在口头表现中完全传达。通过与我的研究成果进行表演，我既可以提高对我的研究的理解，又可以鼓励其他人可能与之互动。下面我将自己的表演分为陪审表演（通常是单盲同行评审），并邀请 /非紧张的表演。在某些数字艺术会议上的评审表演通常非常有竞争力（请参阅P10和P9），尽管它们通常不发布接受率。虽然没有进行非正式的非司法和受邀表演的审查，但对于吸引不参加学术会议或其他正式表演场所的受众来说，它们仍然很重要。此处列出的表演仅包括我研究和开发的技术的表演；传统的乐器表演未列出。对于陪审团表演，我经常需要给表演一个名字；对于非命中 /受邀的表演，这是不需要的。
Thomas H. Roberts Curriculum Vitae
私人公民，与两个16岁和14岁的孩子结婚。植物生物化学哲学博士（PHD）（1995年），悉尼大学博士学位论文标题：豆类发展中的甘糖基氨基转移酶和乌雷德的分解代谢，农业科学学士学位（BSCAGR，HONS II DIV。1; 1989年），悉尼大学职业生涯总结，我是植物生物化学家和食品化学家。我有澳大利亚农业科学的教育背景，主修农业化学和植物生物化学博士学位。在1990年代，我在斯堪的纳维亚半岛进行了植物生物化学和分子生物学的博士后研究，并被用作副本编辑。然后，我在悉尼的麦格理大学工作了11年，首先是实验室经理和研究人员，然后是细胞和发育生物学以及分子植物生物学的讲师/高级讲师。
比尔·布兰尼根、鲍勃·伯曼、吉姆·汉塞尔曼、加里·伊斯特、布劳里奥·埃斯科瓦尔、约翰·厄普代克、罗伯特
所有会议均在 https://newportoregon.gov 上直播，并在 Charter Channel 190 上播出。任何希望提供书面公众评论的人都应将评论发送至 publiccomment@newportoregon.gov。公众评论必须在预定的会议召开前四小时收到。例如，如果会议要在下午 3:00 举行，则提交书面评论的截止日期为上午 11:00。如果会议安排在中午之前举行，则书面评论必须在前一天下午 5:00 之前提交。要在城市会议期间提供虚拟公众评论，必须在会议开始前至少 24 小时向会议工作人员提出申请。此规定仅适用于该地区以外的公众评论和演讲者和/或无法亲自出席会议的演讲者。
AI驱动（金融）奖学金Robert Novy-Marx和...
本文介绍了使用大语言模型（LLMS）自动生成学术金融论文的过程。它通过生成数百篇有关股票回报可预测性的完整论文来证明该过程的功效，这是一个特别适合我们的插图的主题。我们首先从会计数据中挖掘了超过30,000个潜在股票回报预测信号，并应用Novy-Marx和Velikov（2024）“分析异常”协议，以生成通过该协议严格标准的96个信号的标准化“模板报告”。每个报告详细介绍了一个信号的性能，可预测库存的回报，并将其基准为其他200多个已知异常。最后，我们使用最先进的LLM为每个信号生成三个不同的学术论文完整版本。不同的版本包括信号的创意名称，包含自定义介绍，为观察到的可预测性模式提供不同的理论理由，并为支持其各自主张的现有（有时是想象中的）文献纳入了引用。该实验说明了AI提高财务研究效率的潜力，但也是一个警示性的故事，说明了如何滥用它来工业化Harking（已知结果后假设）。
文章：Roberts, Deborah orcid.org/0000-0002-5115-3459 和 Candi, Marina (2024) 人工智能与创新管理：绘制不断发展的格局。Technovation。103081。ISSN 1879-2383
人们对人工智能 (AI) 的兴奋显而易见。它在学术界、商业和个人使用中迅速普及。特别是，以 ChatGPT 等大型语言模型为代表的生成式人工智能的出现，引起了媒体的广泛关注、讨论和炒作。与大多数（如果不是全部）商业方面一样，创新过程也受到了影响。然而，人们对影响程度或可能获得的好处知之甚少。为了消除炒作并了解人工智能在当今企业创新过程中的使用情况，对美国创新经理进行了一项大规模调查，随后进行了访谈。调查结果表明，人工智能在创新过程中的使用率很高且很普遍，超过一半的受访公司的创新项目都使用了人工智能。此外，人工智能在创新过程的开发阶段的使用比在创意或商业化阶段的使用更多，这与许多现有的侧重于创意阶段的论述相反。通过比较生成式人工智能与更传统的人工智能的使用和影响，我们发现了有趣的差异。其中一个显著差异是，在使员工的工作更有成就感方面的预期收益存在显著差异——管理者认为，生成式人工智能比传统人工智能更有可能带来这种好处。本文提供了两个有价值的贡献。首先，它通过提供关于实际应用的急需经验证据，丰富了人工智能与创新管理交叉领域不断发展的对话。其次，它通过研究人工智能的使用与创新绩效之间的关系，并了解人工智能在创新过程中可以带来的好处，提供了及时的管理启示。
Robert（Rupert）Wu cl-dps：一种通过扩散后采样解决盲逆问题的对比学习方法
CSC488/2107H1 Compilers & Interpreters Fan Long Winter 2022 MAT496H1 Reading: Mathematics of Deep Learning Vardan Papyan Winter 2022 VIC493H1 Vic Capstone Research Colloquium Emanuel Istrate Year 2021-2022 CSC485/2501H1 Computational Linguistics Gerald Penn Autumn 2021 CSC495H1 Project: Continual Learning Florian Shkurti Autumn 2021 CSC498/475H5 Topics: Introduction to Reinforcement Learning Animesh Garg Autumn 2021 CSC384H1 Introduction to Artificial Intelligence Sonya Allin Summer 2021 CSC412/2506H1 Probabilistic Learning & Reasoning Jesse Bettencourt Winter 2021 CSC413/2516H1 Neural Networks & Deep Learning Jimmy L. Ba，Bo Wang Winter 2021 CSCD70H3编译器优化Gennady Pekhimenko Autumn 2020 CSC494H1项目：多模式夹应用程序Sanja Fidler Sanja Fidler，Amlan Kar Winter 2021 CSCC11 CCCC11 H.车队，布莱恩·陈（Bryan Chan）秋季2020 CSC369H1操作系统Karen Reid Aut 2020 CSC420H1图像理解理解Babak Taati，Morteza Rezanejad Aut 2020 hps391H1 1700年的数学历史，从1700年到现在的Sylvia Nickers thine 2020 CSC32224 HINCOMANG 1.算法设计，分析和复杂性Koushik PAL 2019 CSC300H1计算机与社会Mathew Zaleski，Ishtiaque Ahmed Ahmed Winter 2019 CSC336H1数值方法Kenneth R. Jackson R. Jackson R. Jackson Autumn 2018
Jan Schoenke、Nils Aschenbruck、Roberto Interdonato、Rushed Kanawati、Ann-Christin Meisener 等人。Gaia-AgStream：用于挖掘农业复杂数据流的可解释 AI 平台。2021 年 6 月，法国，在线，国际智能和可持续农业会议。第 71-83 页。hal-03636208
摘要。我们提出了一份关于农业领域人工智能 (AI) 和数据流平台概念的立场文件。我们项目的目标是通过提供一个名为 Gaia-AgStream 的人工智能和数据流平台，在碳农业和生物多样性保护方面支持农业生态学，该平台加速了人工智能在农业中的应用，可供农民和农业公司直接使用。我们提出的技术创新侧重于智能传感器网络、统一不确定性管理、可解释的人工智能、根本原因分析和混合人工智能方法。我们的人工智能和数据流平台概念为欧洲开放数据基础设施项目 Gaia-X 做出了贡献，包括数据和人工智能模型的互操作性以及数据主权和人工智能基础设施。我们设想的平台和为碳农业和生物多样性开发的人工智能组件将使农民能够采用可持续和有弹性的生产方法，同时通过将碳封存和人工智能就绪数据流货币化来建立新的和多样化的收入来源。开放和联合的平台概念允许将研究、工业、农业初创企业和农民聚集在一起，以形成可持续的创新网络。我们在这些背景下描述了我们提出的方法的核心概念和架构，概述了我们平台的实际用例，并最终概述了挑战和未来前景。