Xu-Priour,D.L.,Truong,Y。和Klink,R.R。(2014)。集体主义和多语音时间取向对在线社会互动和购物行为的影响:中国与法国之间的比较研究。技术预测和社会变革,88,pp。265-275。
我曾担任过AI会议和赠款提案的活跃审稿人,包括Neurips '22 –'24,ICLR '23,'23,'25,ICML '22,AAAI '22和Stanford的《学习倡议未来》的生成AI。为了推进有关以数据为中心的技术及其社会影响的讨论,特别是对于服务不足的社区,我在顶级AI会议上领导了各种研讨会,例如NAACL '25关于服务不足社区的语言模型和ICLR '24和ICML '24-ICML '24 -24数据中心机器学习研究的研讨会。在斯坦福大学,我组织了计算与社会集团'22'23'24和斯坦福大学的多样性,公平和包容性小组'24'25。
摘要:铁路信号工作的基本任务是保证运输安全畅通、提高运输能力、改善运输条件和质量,其承载着重要的信息和控制技术,必须具有高安全性、高可靠性。针对上述问题,本研究在分析FFT变换中频谱泄漏来源的基础上,采用非线性技术对移频信号参数进行高精度实时检测,与非线性方法相比,不仅减少了采样时间,而且减少了计算时间。本文提出了一种基于非线性算法的移频轨道电路参数检测方法,研究了基于非线性算法的移频信号参数检测应用,并用MATLAB进行了仿真。实验结果表明,中心频率、低频、频偏的误差分别分布在±0.05 Hz、±0.005 Hz、±0.15 Hz范围内,满足移频信号参数的要求。该算法既能满足技术指标的要求,又能缩短采样时间,为实时移频信号参数测试仪的设计提供了理论依据。
帕金森氏症和相关疾病和临床帕金森氏症和相关疾病椅子的最佳论文:休伯特·费尔南德斯(Hubert Fernandez)(美国克利夫兰),华凡·尚氏(Huifang Shang)(中国成谷)和丹尼尔·特鲁恩(Daniel Truong)和丹尼尔·特鲁恩(Daniel Truong)(美国源泉,美国泉源)Prd:Roberto Cilia(Roberto Cilia(Roberto cilia)(米兰,意大利)(11:55 - 11:5-5-5-5-5) Saint-Hilaire(美国波士顿)(11:45 - 12:05)
Hoang-phuc Nguyen,Thuy-Nga Ho,Minh-Dai Tran-Duong,Luan Nguyen,Duc-Hao Truong,Quyen Nguyen Huu,Duy Phan和Duy Phan和van-hau phan and van-hau Pham Artemissearch:使用有效的视频量表式式的型号的较高的搜索工具<
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Yasamin Ziai、Seyed Shahrooz Zargarian、Chiara Rinoldi、Paweł Nakielski、Antonella Sola、Massimiliano Lanzi、Yen Bach Truong 和 Filippo Pierini,用于脑机接口的导电聚合物基纳米结构材料,WIREs Nanomed Nanobiotechnol.,2023 年,e1895,p. 1-33。
执行委员会成员 1. 越南生物科学协会主席 Le Tran Binh 教授 2. 越南干细胞与基因技术研究所 Nguyen Thanh Liem 教授 3. 越南科学技术院生物技术研究所 Phan Van Chi 教授 4. 顺化大学生物技术研究所 Truong Thi Hong Hai 副教授 5. 越南科学技术院生物技术研究所 Dong Van Quyen 副教授
在人类填充的环境中使用移动机器人已成为机器人技术中的关键研究领域,并体现了AI。最初,研究集中于在人类相互作用有限的结构化环境中运行的机器人。然而,随着对机器人在更具动态和不可预测的环境中的需求不断增长,研究越来越集中于改善适应性和增强人类机器人协作。Chung等。 [1]探讨了移动机器人如何自主收集和传输环境数据以支持人类活动。 各种研究人员,例如Zhang等。 [2],Trautman和Krause [3],Truong和Ngo [4],Trautman等。 [5],检查了在复杂的,以人为中心的环境中运作的移动机器人的强大导航策略。 另外,Liang等。 [6]引入了一种方法,可以通过对话处理来确定人类的动态位置。 Triebel等。 [7]开发了一个机器人的系统,以感知,学习和模拟人类的社会行为,使他们能够在互动中做出适当的实时决策。Chung等。[1]探讨了移动机器人如何自主收集和传输环境数据以支持人类活动。各种研究人员,例如Zhang等。[2],Trautman和Krause [3],Truong和Ngo [4],Trautman等。[5],检查了在复杂的,以人为中心的环境中运作的移动机器人的强大导航策略。另外,Liang等。[6]引入了一种方法,可以通过对话处理来确定人类的动态位置。Triebel等。[7]开发了一个机器人的系统,以感知,学习和模拟人类的社会行为,使他们能够在互动中做出适当的实时决策。