XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSuccesses
大型状态空间中的离线增强学习
在经验（深）RL研究中确实是这种情况，在这种情况下，算法通过与模拟环境相互作用与样品数据轨迹相互作用，从而发现了近乎最佳的策略。这里的目标非常明确：使用给定数量的计算找到一个良好的策略，其中包括算法的成本和模拟器的采样数据的成本。While this paradigm has led to impressive successes in difficult simulation tasks [ 75 , 87 ], it becomes increas- ingly clear that the above paradigm is insufficient for many potential applications we hope to apply RL to, in- cluding adaptive clinical trials [ 112 , 113 , 79 , 74 ], rec- ommendation systems and customer relationship manage- ment [ 114 , 1 ], online education [ 12 , 64 ], and 更多的。上述情况的一个共同点是，人类/用户/学生是“环境”的一部分，很难为人类的心理/生物学方面提出准确的模拟器。其中 -
心血管超声的未来基础
s我继续寻求突出我们的ASE核心价值观，没有比ASEF更闪亮的例子。ASEF真正体现了我们所有的ASE核心价值观：多样性，卓越，专业，道德行为，促进知识和关怀社区。I have invited Dr. James Kirkpatrick, MD, FASE, our ASEF Board Chair and our ASE.23 Scientific Sessions Chair, to update our membership on the mission and incredi- ble successes of the ASEF in 2023 as well as to provide a strategic vision as we move into 2024: The ASE 2023 Scientific Sessions theme was “Foundations and the Future of Cardiovascular Ultrasound,” a theme we will borrow对于此ASE Foundation的最新消息，通过教育，研究，全球外展，指南传播和患者参与度为心血管超高的未来提供了良好的ASE慈善机构。ASEF受独立委员会的约束，并受到年度上诉委员会的筹款活动。ASEF战略计划的目的是（1）资助创新的研究，通过应用心血管超声超声来提高医疗保健提供的质量和效率，（2）为全球提供医疗工作者，以更好地获得工具和策略，以改善通过使用超级和（3）来改善心血管健康的策略，并以（3）的使用来改善（3）。全球超声波。
深度学习中的生物学合理性考量
大脑和人工神经网络学习的背景知识。然后，我们研究神经硬件施加的实现约束以及反向传播算法违反这些约束的原因。为了应对这些约束，人们设计了几种学习算法，例如反馈对齐、目标传播和平衡传播，每种算法都试图克服反向传播遇到的一些困难。本综述的主要内容是对这些方法的分析，包括它们的成功和失败。其中一些成功案例相当令人惊讶，表明反向传播类算法对大脑来说并不像以前认为的那样不可行。正是出于这个原因，我们认为大脑的真正功能在本质上可能与反向传播相似。
将治疗性疫苗与化疗相结合
利用免疫系统治疗癌症一直是肿瘤学研究的目标，现在癌症免疫疗法已在临床实践中得以实现 [1]。最近的临床成功已经改变了恶性和难治性癌症（如黑色素瘤和淋巴瘤）的治疗方法 [2]。最值得注意的是，检查点抑制剂能够显著提高转移性癌症患者的生存率，而常规疗法无法治愈此类患者 [3]。随着人们对耐受性、免疫力和免疫抑制如何调节抗肿瘤免疫反应的理解不断深入，以及靶向疗法的出现，这些成功表明，主动免疫疗法是癌症患者获得强大而持久免疫反应的一条途径 [4]。
年度报告和账目 - Pharos Energy
如果没有我们与宝贵的合作伙伴和利益相关者之间的支持关系，公司多年来的运营成功是不可能实现的。我们的资产主要通过 JOC 运营，但我们积极参与 JOC 管理，并与合作伙伴合作，以确定互利共赢的领域。长期在国内的存在以及专注于与东道国政府和监管机构建立关系，为集团、我们的合作伙伴、JOC 和当地经济带来了许多成功。我们还与我们宝贵的贷款人群体保持良好的关系，以确保在不确定时期的财务稳定。
2024年度报告
当我回顾2024年，以及我在田纳西大学农业学院和UT Agresearch的一年中，我很惊讶我们已经走了多远了。从2020年到2024年的赞助计划增长了43％，我们的总预算增长了22.5％。教师总数也增加了3.4％，预计将在2025年加入我们的行列。这项工作一直具有挑战性，但有意义，人们和项目都在鼓舞人心和影响力。我鼓励所有有UT Agresearch的人做大梦想，而我们拥有。我们的成功已导致对设备和设施，创新的建议以及改善食品口味和保质期的合作进行了变革性升级威士忌 - 仅举几个Eforts。在整个2024年的个人成功是本报告的重点，但是，在结合在一起时，这些成功和过去的FVE年份的集体兴趣表明，UT Agresearch如何在满足现代土地授予大学的挑战：教育，发现，发现和分享这些对社会的好处的发现。在过去的FVE年中，担任UT Agresearch的院长和导演是我的巨大荣幸和令人难以置信的荣誉，随着我们共同努力，我期待更多的成功。生活。解决方案。
机器学习：人工智能系统设计与开发
人工智能 (AI) 领域最近人气大幅提升，这主要得益于深度神经网络 (深度学习，DL) 的成功训练，这些网络在各种问题中都取得了最先进的性能。这些成功不仅限于学术基准，还开始以 Google Lens、Amazon Alexa 和 Tesla Autopilot 等产品的形式影响我们的日常生活。此类 AI 系统要想取得成功，有几个方面至关重要：1) 对日常生活的影响，2) 底层机器学习算法的能力，以及 3) 人机交互的有效性。最近公路运输和航空业发生的灾难性事件极大地凸显了所有这些组成部分之间和谐相互作用的重要性。在这个基于项目的课程中，您将以 3-5 名学生的团队形式工作，