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纽约的电网灵活性潜力 - 搜索/委员会文件
在供应方面，发电成本将会增加，以实现完全脱碳的电力供应（有关进一步讨论，请参阅本报告第 4 节）。将开发千兆瓦的新可再生能源发电，能源储存资源将在平衡供需方面发挥越来越重要的作用。可能需要提供清洁、稳定发电的新技术（例如氢燃烧涡轮机或氢燃料电池），以确保 2040 年 100% 清洁电力系统的可靠性。输电和配电系统将需要扩展以适应新的负荷增长并将新发电连接到电网。
Freeburg CCSD 70 主管搜索
税率 — 教育................................................................ 1.1200 运营与维护............................................... 0.4000 运输............................................................... 0.1200 营运现金............................................................... 0.0500 IMRF............................................................... 0.0500 侵权豁免............................................................... 0.9100 债券与利息....................................................... 0.1732 消防............................................................... 0.0500 社会保障............................................................... 0.0900 特殊教育....................................................... 0.0200 租赁....................................................................... 0.0500 总计................................................................. 3.0332
David M. Keating -ASU搜索 - 亚利桑那州立大学
“摇滚明星审稿人”国际传播协会健康传播部的奖项认可，2023年春季审查员奖，来自国际传播协会的健康传播部，2019年春季研究和创意活动研究奖，来自加利福尼亚州立大学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇研究所，诺斯里奇研究所，2019年春季（课程释放），奖学金和创意活动奖，奖学金，奖学金和创意奖。 2017（课程发布资助）密歇根州立大学的卓越教学引文教师 - charlar奖，2013- 2014年“摇滚明星审稿人”国际传播协会健康传播部的奖项认可，2023年春季审查员奖，来自国际传播协会的健康传播部，2019年春季研究和创意活动研究奖，来自加利福尼亚州立大学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇研究所，诺斯里奇研究所，2019年春季（课程释放），奖学金和创意活动奖，奖学金，奖学金和创意奖。 2017（课程发布资助）密歇根州立大学的卓越教学引文教师 - charlar奖，2013- 2014年
Matthew Laurence Scotch，博士，MPH，FACMI研究副院长和卫生解决方案学院生物医学信息学教授；
由NIH R01赠款以及多个州和地方赠款资助，我的研究是高度互认为的，与医学专业和社会科学融合了多个科学和工程分支，并针对人类福利的直接进步。具体来说，我的研究借鉴了人工智能，计算机视觉，机器（深度）学习，可视化，高性能计算，软件工程，成像科学，统计和数学，我的研究着重于开发新型的计算方法和系统，以支持临床决策制定，并促进精确的医学和健康。我的实验室试图通过基于多学科的团队的方法来应对生物医学面临的深刻挑战：大数据涉及心脏病学，胃肠病学，肿瘤学，病理学，放射学等。这些系统旨在通过减少诊断时间，提高准确性，提高质量，降低成本以及扩大医疗专业知识的可访问性来消除健康和医疗保健的障碍。支持ASU的宪章和目标，以“使用Mayo Clinic 1建立能够创新的健康解决方案途径。。。增强了200万患者的治疗方法”，我已经在多个部门和部门之间与Mayo诊所建立了强有力的合作，我的努力导致了几个基于多学科的团队赠款。我被选为首届Mayo诊所ASU联盟研究员。此外，我还获得了40项美国专利，并获得了50多项专利。我以我的整体和细致的教学和指导方式而闻名。我在我领域的一些最负盛名的期刊和信息中发表了100多个经过同行评审的出版物，例如自然，IEEE医学成像交易（TMI），医学图像肛门（媒体）（媒体），CVPR，ICCV，MICCAI和IPMI。我们的出版物在我的研究领域受到了荣誉，其中包括Miccai最佳纸跑步者（2023），Dart Best Paper Award Runner UP（2023），Elsevier Media Best Paper Award（2020），Miccai Young Scientist奖（2019年），Miccai Best Eranctation Award的决赛入围者（2019年），以及麦克风最佳奖项（2019年），以及麦克风的年轻科学家（2015年）（2015年）。我在2019年，2020年，2023年和2024年获得了四次教师教学奖提名，并在2024年的2024 - 2025年研究生学院杰出的博士生杰出导师。我实验室中的学生在ASU期间获得了70多个奖项和认可，包括NCWIT大学奖（2022年）和AMIA博士学位论文奖（全球生物医学信息学上最好的论文）（2022年）。我目前是医学图像分析编辑委员会，我领域最佳日记的编辑委员会，以及我所在地区的顶级会议的Miccai，MIDL和CVPR的区域主席。我曾担任IEEE医学成像交易的客座编辑（2020-2021）。我也曾在NIH研究部分任职。认可我的贡献，我当选为国家发明师学院（NAI）（2021）的会员，并获得了杰出教师奖（2023），教职员工指导奖（2020）和教师创新奖（2019年）。我的团队在2015年和2024年获得了总统创新奖两次，并获得了Elsevier Media Best Paper Award（2020），这是该领域最负盛名的奖项之一。
参数化量子电路的多目标进化架构搜索
摘要：最近关于混合量子-经典机器学习系统的研究已证明，利用参数化量子电路 (PQC) 解决具有挑战性的强化学习 (RL) 任务是成功的，并且与经典系统（例如深度神经网络）相比具有可证明的学习优势。虽然现有研究展示并利用了基于 PQC 的模型的优势，但 PQC 架构的设计选择以及不同量子电路在学习任务中的相互作用通常尚未得到充分探索。在这项工作中，我们引入了一种用于参数化量子电路 (MEAS-PQC) 的多目标进化架构搜索框架，该框架使用具有量子特定配置的多目标遗传算法来高效搜索最佳 PQC 架构。实验结果表明，我们的方法可以找到在三个基准 RL 任务上具有出色学习性能的架构，并且还针对其他目标进行了优化，包括减少量子噪声和模型大小。进一步分析量子操作的模式和概率分布有助于确定混合量子-经典学习系统的性能关键设计选择。
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书籍搜索的生成检索
在书籍搜索中，应返回有关查询的相关书籍信息。书籍包含复杂的，多方面的信息，例如元数据，大纲和主要文本，其中大纲在章节和各节之间提供了层次的信息。生成检索（GR）是一种新的检索范式，将语料库信息固定到单个模型中，以生成与给定查询相关的文档标识符。如何将GR应用于书籍搜索？直接将GR应用于书籍搜索是一个挑战，因为书籍搜索的独特特征：（i）该模型需要保留该书的复杂，多面信息，从而增加了对标记数据的需求。（ii）将书籍信息分开并将其视为单独的学习部分的集合，可能会导致层次信息的丢失。我们为B OOK S EARCH（GBS）提出了一个有效的G能量检索框架，该框架具有两个主要组成部分：（i）数据元素和（ii）面向轮廓的书籍编码。为了进行数据增强，GBS构建了多个查询书对培训；它根据大纲，各种形式的书籍内容构建了多个书籍标识符，并模拟了带有多样化的伪Queries的真实书检索场景。这包括启动覆盖范围的书标识符的增强，允许该模型学会索引
附录 1 PubMed、Web of ...的检索策略
((Aged[Mesh] 或 Aging[Mesh] 或 Aged[Text Word] 或 aging[Text Word] 或 Elder*[Text Word] 或 “old adult*”[Text Word] 或 “older adult*”[Text Word] 或 “old person*”[Text Word] 或 “older person*”[Text Word] 或 “old individual*”[Text Word] 或 “older individual*”[Text Word] 或 “old people”[Text Word] 或 geriatr*[Text Word] 或 “independent living”[Mesh Terms] 或 “independent living”[Text Word] 或 “healthy aging”[Mesh] 或 “healthy aging”[Text Word] 或 healthy[Text Word]) AND (Exercise[Mesh] 或 Exercise[Text Word] 或 “physical activity”[Text Word] 或 “physical exertion”[MeSH] 或 “physical exertion”[Text Word] 或 “physical fitness”[Mesh] 或 “Physical Education and Training”[Mesh] 或“体育教育与训练”[Text Word] 或 “体育教育”[Text Word] 或 “体育训练”[Text Word] 或 “体能训练”[Text Word] 或 “体能训练”[Mesh] 或 “体能训练”[Text Word]) AND (mhealth[Text Word] 或 “m-health”[Text Word] 或 “移动健康”[Text Word] 或 “可穿戴技术*”[Text Word] 或 “智能手机*”[Text Word] 或 “移动应用*”[Text Word] 或 应用*[Text Word] 或 webapp*[Text Word] 或 ehealth[Text Word] 或 “电子健康”[Text Word] 或 远程医疗[Text Word]))
Hassan Ghasemzadeh - ASU 搜索
奖项与荣誉 • 2024 年 ASU 健康解决方案学院研究奖 • 2024 年 ASU 健康解决方案学院教师研究日最佳海报奖 • 2022 年 BSN 会议最佳论文荣誉奖 • 2020 年 UbiComp/ISWC 会议最佳可穿戴设备笔记奖 • 2020 年 CVPR 持续学习研讨会最佳论文亚军奖 • 2019 年早期终身任职和晋升，华盛顿州立大学电子工程与计算机科学学院 • 2019 年最佳论文奖提名，ACM 交互式智能系统学报 • 2019 年学术顾问卓越奖，华盛顿州立大学 GPSA • 2019 年最佳论文奖，IEEE 电子设计自动化理事会 (CEDA) • 2018 年国家科学基金会 (NSF CAREER) 早期职业发展奖 • 2018 年华盛顿州立大学电子工程与计算机科学学院早期职业奖 • 2018 年杰出沟通、联系和参与奖，华盛顿州立大学 VCEA • 2017 年最佳论文奖提名，IEEE/ACM DATE 会议 • 2017 年社区健康影响奖学金，Pullman 地区医院 • 2016 年国家科学基金会 (NSF CRII) 研究启动计划奖 • 2015 年旅行奖，NSF 早期职业研究人员关于智慧城市 CPS 的研讨会 • 2012 年 WANDA 的主要架构师，授权给 WANDA, Inc.，2019 年被 EMV Capital 收购。 • 2011 年 Sense4Baby 的算法架构师，授权给 Sense4Baby，2014 年被 AirStrip 收购。 • 2011 年最佳论文奖，IEEE RTAS 会议 • 2011 年年度教师奖，圣地亚哥州立大学 (SDSU)，生物医学信息学 • 2010 年博士后奖学金，西部健康研究所 • 2009 年最佳海报奖，ACM HotMobile • 2008 年学生旅行补助，IEEE MASS 会议 • 2006 年卓越教学奖，CSE系，阿扎德大学，达马万德 • 2005 年度卓越教学奖，阿扎德大学，达马万德 CSE 系 • 2003 年度创始教员兼系主任，阿扎德大学，达马万德 CSE 系
附录 A 搜索策略
('病人护理'/de OR '临床交接'/de OR (('健康服务'/exp OR '健康中心'/de OR '孕产妇保健服务'/de) AND ('合作'/de)) OR '孕产妇儿童保健'/de OR (交接* OR 交接* OR 交接 OR 签出* OR 签出* OR 签出* OR 签出 OR 签出* OR 交接* OR 交接 OR 签出* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR跨学科* OR 跨部门* OR 跨部门*) NEAR/3 (合作* OR 合作* OR 交流* OR 医疗保健* OR 护理*)) OR IMPAC OR MNCH OR MCH OR MCHC OR MHC OR ((母亲*) NEAR/3 (儿童*) NEAR/3 (健康* OR 护理*)) OR 中心*-孕产* OR (团体* NEAR/3 护理*) OR 健康访问* OR 预防性儿童保健* OR 儿童保健服务* OR 产妇*服务* OR 早期支持* OR ((人际* OR 人际* OR 地理* OR 时间顺序* OR 纵向* OR 关系* OR 管理* OR 信息* OR 组织* OR 组织* OR 团队* OR 跨界* OR 经验* OR 无缝* OR 整合* OR 协调* OR 协调*) NEAR/3 (连续*)) OR ((协调* OR协调*) NEAR/3 (分娩*)) 或 ((儿童* 或家庭* 或健康婴儿 或产妇* 或社区* 或公众*)