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自然图像的高斯二进制限制玻尔兹曼机器的分析
在本文中，我们从密度估计的角度以及对自然图像统计的特定角度进行了对高斯二元限制的玻尔兹曼机器（GB-RBM）的分析。我们发现，GB-RBMS中可见单元的边际概率分布可以写为高斯人的线性叠加，该叠加位于投影平行的thelelotope的顶点，即在高尺寸中平行的。此外，我们的分析表明，GB-RBMS中可见单元的方差在建模输入分布中起着重要作用。GB-RBM。[1]。在实践中，Lee等人。提议对GB-RBMS施加稀疏的惩罚项[2]。但是，Krizhevsky成功地使用GB-RBMS仅从微小的信息中提取特征[3]。Le Roux等。 定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。 Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Le Roux等。定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Cho等。通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Theis等。进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。
Bettina Wiegmann-欧洲委员会
Sander，J.，Schmidt，S。V.，Cirovic，B.，McGovern，N.，Papantonopoulou，O. Schulte-Schrepping，J.，Günther，Pulas，T.，Klee，K.，Katzmarski，N.，Herresthal，S.，Krebs，W.，Martin，B. E.V.，Ginhoux，F.，Schlitzer，A.，Schultze，J.L。（2017）。细胞区分受时间依赖性白介素-4信号传导和转录调节剂NCOR2的调节。免疫，47（6），1051-106 https://doi.org/10.1016/j.immuni.2017.11.11.024
div>的课程
78。M。D.Lücken†，D。B. Burkhardt†，R。Cannoodt†，C。Lance†，A。Agrawal，H。Aliee，A。T. Chen，L。Deconinck，A。M. Detweiler，A。A. Granados，S。Huynh，L。Sesacco，Y。J. Kim，B。 de Kumar，S。Kuppasani，H。Lickert，A。McGeever，J。C。Melgarejo，H。Mekonen，M。Morri，M。Müller，N。Neff，N。Neff，S。Paul，B。Rieck，K。Schneider，S。Steelman，S.Seelman，M。Sterr，M。Sterr，M。Sterr，D。J。Treacy，A.Tone，A。A。A. A.A. Granados，S。Huynh，L。Sesacco，Y。J. Kim，B。de Kumar，S。Kuppasani，H。Lickert，A。McGeever，J。C。Melgarejo，H。Mekonen，M。Morri，M。Müller，N。Neff，N。Neff，S。Paul，B。Rieck，K。Schneider，S。Steelman，S.Seelman，M。Sterr，M。Sterr，M。Sterr，D。J。Treacy，A.Tone，A。A。A. A.-C。Villani，G。Wang，J。Yan，C。Zhang，A。O. Pisco‡，S。Krishnaswamy‡，F。J。J. Theis‡和J. M. Bloom‡：单细胞中DNA，RNA和蛋白质的预测和整合的沙盒。神经信息处理系统的进步（数据集和基准音轨），2021。
关于安迪·派克（Andy Pike）地理政治经济学的评论
Nikolaus Rajewsky，GenevièveAlmouzni，Stanislaw A. Gorski，Stein Airs，Death，Michela G. Perthero，Christoph Bock，Christoph Bock，Anselien L. Bredenoord，Jan Ellenberg，Jan Ellenberg，Xosé，Xosé。 M.Fernández，Marine M. Gasser，Norbert Hubner，JørgenA。Marcelo Nollmann。玛丽亚·埃琳娜·托雷斯·帕迪拉（Maria-Elena Torres-Padilla），瓦伦西亚（Valencia）的阿方索（Alfonso），瓦洛特·塞林（VallotCéline），阿尔福特谷（Alfooter Valley）。
学校级传染病管理计划
简介：在 COVID-19 疫情带来的巨大挑战和损失中，俄勒冈州各地的教育领导者进行了创新、加强协作并提高了为学生和家庭服务的韧性。在过去两个学年中（自 2020 年 3 月以来），学校和学区已经积累了在高度传染性的传染病背景下运营的经验。学校和学区已经建立了运营能力，并在各个季节和各个学校层面实践了健康和安全规程。当我们回顾过去几年的成就时，回顾与传染病预防和应对相关的学校运营规划的增长和发展会有所帮助。学校和学区已经制定了运营蓝图（2020-21 学年）、安全返回面对面教学和服务连续性计划（2021-22 学年）以及学校级 COVID-19 管理计划（2022-2023 学年）。随着俄勒冈州走出疫情应对阶段，并恢复了强调地方控制和决策的传统治理模式。这是 2023-2024 年传染病管理计划，学校级 COVID-19 管理计划（COVID-19 管理计划）以这些年来的经验教训为基础，包括 COVID-19 的持久公平和心理健康影响以及俄勒冈州对 COVID-19 的应对。它是去年计划的更新，对模板和说明进行了微调，以反映过去三年建立的能力和理解运营能力。
用于生成和使用转录组数据和基因集的底漆
引入基因表达模式的分析是许多现代生物学研究项目的常见和重要组成部分。这种分析可以提供有关基因表达模式如何驱动细胞命运和功能的见解，以及突变，药物，疾病，生理刺激和压力如何影响基因表达程序。基因表达模式的第一级分析是量化基因转录的水平。这种“转录组”分析通常涉及确定哪些RNA是某些细胞，组织或发育阶段的特征。这需要在这些样品中获得RNA的高信心列表。研究人员面临决定如何介绍RNA群体的挑战，将其RNA曲线与已经发布的曲线进行比较，并确定哪些转录本是特定细胞，组织，阶段，阶段，突变体或干预措施的特征。该底漆 - 用于新的转录组分析的概述 - 描述了广泛使用的方法来隔离细胞和组织，并准备了用于转录物分析的样品，并讨论了处理RNA序列（RNA-SEEQ）数据（RNA-SEQ）数据（RNA-SEQ）数据的考虑因素，并生成了基因或“基因或“基因集”的列表，该列表中表达了特定细胞类型。我们使用线虫秀丽隐杆线虫中的例子，但强调教训和考虑范围跨系统扩展。在过去几年中，单细胞RNA-Seq变得越来越流行。由于处理和分析此类数据涉及许多独特的考虑，并且在其他地方进行了审查，因此我们不会深入研究单细胞RNA-Seq，而是将读者推荐给读者，以获取有关此主题的评论以获取更多细节（Hwang等，2018; Luecken and Theis，2019）。
技术过时
马松就职于耶鲁大学和美国国家经济研究局。撰写这篇论文让我不断回想起撰写一篇独立论文的喜悦和痛苦。我要感谢 Itay Goldstein（编辑）和两位匿名审稿人，他们的有益评论极大地改善了这篇论文，他们的耐心让我能够仔细修改这篇论文。我要感谢我的合著者和众多同事一直以来的支持，他们的评论和讨论帮助我多年来形成了对这个主题的思考。对于详细的评论和讨论，我感谢 Nick Barberis、Shai Bernstein（评论员）、Gilles Chemla（评论员）、Wesley Cohen、Michael Ewens、Laurent Fresard、Stefano Giglio、Paul Goldsmith-Pinkham、Po-Hsuan Hsu、Allen Hu、Theis Jensen、Bryan Kelly、Leonid Kogan、Ernest Liu、Yueran Ma、Matt Marx、Stavros Panageas、Bruno Pellegrino（评论员）、Lawrence Schmidt（评论员）、Peter Schott、Bryan Seegmiller（评论员）、Merih Sevilir（评论员）、Kelly Shue、Janis Skrastins、Kaushik Vasudevan、Ting Xu（评论员）和 Alex Zentefis。我还要感谢 AFA、Bilkent、BlackRock、Bocconi、CKGSB、ESADE、FIRS（布达佩斯）、FOM 年度会议（达特茅斯）、GSU CEAR 会议、哈佛大学、伊利诺伊大学、伦敦政治经济学院、卢加诺、密歇根州立大学、NBER 暑期学院（宏观经济学和生产力）、北京大学、玛丽女王学院、中国人民大学、SFS Cavalcade（北卡罗来纳大学）、SMU、图卢兹经济学院、杜兰大学、肯塔基大学金融会议、德克萨斯大学达拉斯分校、沃里克、威斯康星大学、耶鲁大学（经济学）的研讨会参与者。Xugan Chen 提供了出色的研究协助。所有错误都是我自己的。请将信件寄至耶鲁管理学院的 Song Ma，地址：165 Whitney Ave, New Haven, CT 06511。电子邮件：song.ma@yale.edu。
伊利诺伊州最高法院新闻稿 - 伊利诺伊州最高法院宣布人工智能政策 - 12/18/24
人工智能 伊利诺伊州最高法院今天宣布发布法院人工智能 (AI) 政策，此前，伊利诺伊州司法会议 (IJC) 人工智能特别工作组提交的报告已获批准。IJC 人工智能特别工作组（工作组）成立于 2024 年初，负责就伊利诺伊州司法部门应如何监管和使用人工智能提出建议。工作组由威廉姆森县法官 Jeffrey A. Goffinet 和第 17 巡回审判法院管理员 Thomas R. Jakeway 共同担任主席，成员包括法官、律师、法院工作人员和其他利益相关者。工作组成立了三个小组委员会，以促进对政策、教育和客户服务等主题的深思熟虑的审查。工作组还审查了法院规则，以确定是否有必要考虑到人工智能与法律实践的交叉而进行修订。“法院必须竭尽全力跟上这项快速变化的技术，”首席大法官 Mary Jane Theis 表示。 “该政策承认，虽然人工智能的使用持续增长，但我们现有的规则足以规范其使用。但是，随着这些系统的发展，将面临挑战，法院将定期重新评估这些规则和这项政策。” 完整的政策可在此处找到。还创建了一份司法参考表以协助法官。伊利诺伊州最高法院坚定不移地致力于维护司法管理中的最高道德标准，了解人工智能技术的能力和局限性对伊利诺伊州司法部门至关重要。人工智能与法院的整合日益普遍，提供了潜在的效率并改善了司法途径。然而，它也引发了人们对法庭文件、诉讼程序、证据和裁决的真实性、准确性、偏见和完整性的严重担忧。伊利诺伊州法院将警惕危及正当程序、平等保护或司法途径的人工智能技术。绝不容忍未经证实或故意误导的人工智能生成内容，这些内容会延续偏见、损害诉讼当事人的利益或掩盖真相和决策。诉讼当事人、律师、法官、司法书记员、研究律师和法院工作人员使用人工智能提供类似
自动表面观测系统 (ASOS)
20 世纪 90 年代，美国对气象服务进行了精心规划和实施。自动地面观测系统 (ASOS) 是其现代化过程中第一个投入运营的系统。因此，ASOS 处于系统部署和相关服务改进的前沿，这些改进将需要本世纪大部分时间才能完成。从这个意义上讲，ASOS 是 21 世纪气象服务的先驱。最终，ASOS 将在美国约 1,000 个机场投入运营。该系统是美国主要的地面气象观测系统，支持国家气象局 (NWS)、联邦航空管理局 (FAA) 和国防部 (DOD) 的基本航空观测计划。ASOS 的实施带来了许多机遇和挑战。机遇包括前所未有的更多地点及时、连续和客观的观测可用性。挑战通常与机构学习有关，需要充分理解和调整操作以充分利用这一新技术资源。ASOS 数据的潜在应用不仅限于为航空和预报提供基本天气信息；ASOS 还将为重要的国家项目提供增强支持，例如公共安全、水文、气候学、农业和环境保护等。ASOS 用户指南旨在为广大用户提供 ASOS 的基本参考和介绍。截至撰写本文时（1998 年 3 月），全国范围内已投入使用约 500 个 ASOS。未来几年将有另外 500 个上线。此次部署履行了政府十多年前做出的承诺，即为国家提供一套成本效益高、功能强大且可靠的自动气象观测系统，以实现安全、高效的航空运营和其他应用。这一成就得益于政府和私营行业的许多人的不懈努力，他们齐心协力，共同构思、规划、开发、测试和评估、实施、调试、监控、维护和操作系统。本 ASOS 用户指南谨献给所有为实现 ASOS 而努力工作的人。特别感谢 Jim Bradley 博士从一开始就对该计划的指导。最后，我要感谢 Dave Mannarano 协调编写和制作本 ASOS 用户指南。