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Sang T. Truong -Stanford AI实验室
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。
Hui Xie, Yatao Wang, Zhiliang Gao, Bibhu Prasad Ganthia*, Chinh V Truong 移频轨道电路频率参数检测研究
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。