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Dung（Daniel）NGO先生Dung（Daniel）NGO先生
1。Ally Yalei du ∗，Daniel Ngo ∗和Zhiwei Steven Wu。对下游决策制定的模型多样性。国际学习表征会议（ICLR），2025。2。Xinyan Hu ∗，Daniel Ngo ∗，Zhiwei Steven Wu和Aleksandrs Slivkins。激励组合匪徒探索。神经信息处理系统（神经），2022。3。Daniel Ngo ∗，Giuseppe Vietri ∗和Zhiwei Steven Wu。在Linearmdp中，差异私人探索改善了遗憾。国际机器学习会议（ICML），2022年。4。Keegan Harris，Daniel Ngo ∗，Logan Stapleton *，Hoda Heidari和Zhiwei Steven Wu。战略工具变量回归：从战略反应中恢复因果关系。国际机器学习会议（ICML），2022年。5。Daniel Ngo ∗，Logan Stapleton ∗，Vasilis Syrgkanis和Zhiwei Steven Wu。使用算法仪器激励探索。机器学习国际会议（ICML），2021。
14。 bui le anh tuan
chun-ting lo，“从市政固体废物焚化灰烬和高度跌倒的储层沉积物中的轻质骨料制造和性能”，水泥和混凝土复合材料，第34卷，第10期，2012年11月，第10期，2012年11月，第1159-1166页。（SCI）; 10。Bui Le Anh-Tuan，Chen Chun-Tsun，Hwang Chao-lung，ReymontBui Le Anh-Tuan，Chen Chun-Tsun，Hwang Chao-lung，Reymont
一种封闭形式的方法与Steinberg的解决方案相结合，以估计无铅焊料的疲劳周期数Tuan H. Nguyen Raytheon Techn
组件的抽象焊接关节通常是最容易受到振动载荷条件的影响。Steinberg的封闭式解决方案已被广泛用于行业，以识别高风险组件，以作为振动负载下详细有限元（FE）耐用性分析的候选者。不幸的是，Steinberg的封闭式解决方案仅适用于SNPB，而不适用于无铅材料（SAC）；因此，识别高风险SAC组件会很麻烦，特别是如果BOM中有许多SAC组件。本文是提出一种能够与Steinberg的封闭形式解决方案结合的方法，以识别高风险SAC组件。通过使用高和低周期的疲劳棺材曼森闭合形式方程的高周期，SNPB和SAC疲劳与应变范围关系之间的比较得出了此方法。此外，该方法还可以使用已经衍生的另一种材料中已经衍生的疲劳周期来预测一种材料的焊料关节疲劳周期，而无需重新运行详细的FE分析。此附加功能将有助于例如，如果从SAC到SNPB重新球或反之亦然，则会有任何风险。强烈建议在评估振动下的无铅组件时使用此方法，因为目前仅可用的方法可以实现此目的。关键词棺材曼森，无铅焊料，囊，斯坦伯格，SNPB，PCB
：Tureen Van，Thanh Nguyen Tong，Chi，Huy Vu Le，肺Nguyen Duc（2024）。页
摘要通过3D打印方法（例如复杂的几何形状构建，耗时，工人的人工和材料成本）支持这种新型的施工方法，以使未来的应用有望成为有希望的新型施工方法。本研究介绍了定制和大尺寸混凝土3D打印机的开发，其成本较低，操作易度和可扩展设计。3D打印机龙门型结构的设计尺寸为2,580 x 3,600 x 2,800（mm），并由三个独立x，y和z轴的高精度交流电动机驱动。定制的喂食 - 结构系统是为自动或手动材料连续自动喂养而设计的。使用低成本混凝土混合物用于使用当地热电厂的副产品，从而可以降低材料成本。在进行了许多实验试验之后，已经建立了一组优化的参数集，以便在一次运行中连续打印25层的打印周期。在实践中打印并应用了几种基于具体的建筑模式。结果可以应用于民用建筑的许多方面，并在全球生产负担得起的建筑物。
酶技术研讨会
菲律宾大学菲律宾分子生物学与生物技术研究所弗朗西斯科（Francisco Elegado）研究教授12，菲律宾协会（Phillippines）。西迪·艾莎（Siti Aishah）博士一直是化学科学的微笑，科学技术学院，马来西亚Kebangsaan大学。合作。越南VNU科学大学酶和蛋白质技术国家关键实验室副总监Tran van Tuan博士。 Mahabubur Rahman Talukder首席科学家和生物催化团队的团队负责人领导新加坡食品与生物技术创新研究所越南VNU科学大学酶和蛋白质技术国家关键实验室副总监Tran van Tuan博士。Mahabubur Rahman Talukder首席科学家和生物催化团队的团队负责人领导新加坡食品与生物技术创新研究所
剩余可再生能源出售给新加坡——阿克马尔
吉隆坡：从本月开始供应给新加坡的可再生能源 (RE) 是该国目前未使用的剩余绿色电力供应。在这方面，能源转型和水资源转型部副部长阿克马尔·纳斯鲁拉·莫哈末·纳西尔表示，政府正在鼓励该国更多公司转用绿色电力。“我们目前生产的可再生能源仍然过剩，我们确实鼓励更多希望满足环境、社会和治理 (ESG) 实践的公司选择使用绿色能源，”他在昨天的下议院口头问答环节中说道。他是在回答拿督斯里端依布拉欣端曼（PN-Kubang Kerian）的补充问题时提出的，该问题涉及对可再生能源出售给新加坡以及国内数据中心需求增加的担忧，这导致马来西亚无法在 2050 年前实现净零排放目标。阿克马尔·纳斯鲁拉表示，能源转型和水资源转型部致力于到 2025 年将可再生能源在该国电力供应中的占比从目前的 28% 提高到 31%。
Ara Partners 收购 VAC
Ara Partners 合伙人 Tuan Tran 表示：“我们很高兴收购 VAC，它是西方首屈一指的高性能磁性材料生产商，也是全球众多行业电气化和能源效率的关键推动者。我们相信，随着全球各公司对工业流程进行脱碳，以及移动出行电气化的发展，对 VAC 差异化、定制化产品的需求将继续快速增长，我们期待利用我们的专业知识进一步推动 VAC 的持续成功。我们很高兴与 Erik Eschen 和 VAC 才华横溢、经验丰富的管理团队合作，并在公司扩大其在北美的制造能力以推动交通运输脱碳之际支持其下一阶段的增长。”
第 6 卷 - 新加坡科技设计大学 (SUTD)
SUTD 研究团队与 Xjera Labs 和高级数字科学中心 (ADSC) 合作，着手开发 Estate-IQ，这是一种先进的人工智能 (AI) 系统，可以支持 HDB 和其他利益相关者实现事件管理自动化、优化维护制度和资源，以及改进数据处理。这个新项目的最终目标是使用最先进的 AI 技术为居民提供更好的 HDB 房地产服务。SUTD 团队由 ISTD 教职员工组成，包括副教授 Chen Binbin（SUTD 负责人）、Tony Quek 教授、David Yau 教授、助理教授 Dinh Tien Tuan Anh、助理教授 Lim Kwan Hui、助理教授 Soujanya Poria 以及 Foo Siang Chi 先生（OCIF）。
BME 452：仿生神经工程
BME-452：仿生神经工程简介 (2 个学分) 讲师：Tuan Hoang 讲师，生物医学工程主任，南加州大学库尔特转化研究合作伙伴计划 披露：NineSquare Global Fund 执行合伙人，NineSquare Ventures 联合创始人，Fluid Synchrony LLC、Senseer LLC 和 Senseer Health Inc. 电子邮件：tuan.q.hoang@usc.edu 办公时间：请预约 DRB 159 会议时间和地点：周五，上午 10 点至上午 11:50，GFS 204 课程描述 将介绍与神经系统交互的可植入仿生微电子设备设计中的工程原理、生物学、技术挑战和最新发展。将与该领域的教师一起进行为期 10 周的结构化实验室实习。先决条件 EE-202L；建议具备生物学基础知识。阅读材料