2014–2019 ICTP初级协会,ICTP,Trieste,意大利,意大利,2009年Zanjan Propince的最佳研究人员奖,伊朗,伊朗,2006-2007 CNRS CNRS博士后奖学金,ESPCI,ESPCI,PARIS,PARIS,PARIS,PARIS,PARIS,PARIS,PARIS,FRANCES,法国2002年,2002年,2002年,IASBS,IASBS,ISBS,IASBS,ISBS,IRAN,IRAN,IRAN,IRAN,IRAN,IIRAN 2001年,IIRAN,IRAN,IRAN,IRAN,IRAN,IRAN,IRAN,IRAN 2001年。 2000 6th Rank, National Graduate Entrance Exam in Physics, Iran 2000 9th Rank, National Student Olympiad in Physics, Iran 1996-2000 Consistently ranked within the top 10% of undergraduate stu- dents, Sharif University of Technology, Tehran, Iran 1996-2000 Scholarship, Institute for Theoretical Physics and Mathematics (IPM), Tehran, Iran 1996 First Prize, National Entrance Exam in物理学,Sharif Univer of Technology,Tehran,Iran,1995
Jianzhou Zhao,博士,2013 年 8 月。形式化基于 SSA 的编译器以进行验证的高级程序转换 Peter-Michael Osera,博士,2016 年 8 月。带类型的程序合成 Jennifer Paykin,博士,2018 年 6 月。嵌入式领域特定语言的线性/非线性类型 Robert Rand,博士,2018 年 12 月。形式化验证的量子编程 Li-yao Xia,博士,2022 年 8 月。(由 Benjamin Pierce 共同监督)具有交互树的可执行表示语义 Yishuai Li,博士,2022 年 5 月。(由 Benjamin Pierce 共同监督)通过对偶化进行测试 Lucas Silver,博士,2023 年 8 月。交互树和形式规范 Irene Yoon,博士2023 年 12 月。LLVM IR 的模块化语义和元理论 Calvin Beck Paul He Nicholas Rioux Lawrence Dunn(由 Val Tannen 共同监督) Stephen Mell(由 Osbert Bastani 共同监督) Joey Velez-Ginorio(由 Konrad Kording 共同监督)
Web of Science 组高被引研究员 2021 年 11 月 美国物理学会研究员 2021 年 10 月 宾夕法尼亚大学研究员 2021 年 7 月 Web of Science 组高被引研究员 2020 年 11 月 国际生物医学研究联盟杰出校友奖 2020 年 6 月 OHBM 早期职业研究员奖 2020 年 6 月 AIMBE 研究员学院 – 2020 届 2020 年 3 月 埃伯利科学学院校友会杰出科学奖 2020 年 3 月 Web of Science 组高被引研究员 2019 年 11 月(全球 21 个研究领域的 0.1% 的研究人员,他们发表了多篇高被引论文,这些论文在 Web of Science 上按领域和年份的引用量排名前 1%) J Peter Skirkanich 教授 2019 年 3 月 Erdos Renyi 网络科学奖 2018 年 6 月 拉格朗日奖,复杂系统理论2017 大众科学,辉煌 2016 年 9 月 10 日 Eduardo D. Glandt 教职研究员 2016 年 7 月 美国国家科学基金会 CAREER 奖 2016 年 2 月 安纳伯格公共政策中心杰出研究员 2015 年 11 月 哈佛大学高等教育领袖 2015 年 5 月 ONR 青年研究员 2015 年 4 月 IEEE EMBS 学术早期职业成就奖 2015 年 4 月 麦克阿瑟研究员 2014 年 9 月 Alfred P. Sloan 研究员 2014 年 1 月 Skirkanich 创新助理教授 2013 年 9 月 美国心理学会“后起之秀” 2012 年 12 月 宾州州立大学 Schreyer 荣誉学院校友成就奖 2012 年 1 月 35 岁以下杰出职业成就奖年龄 达里尔和玛格丽特·埃雷特生物医学研究发现奖 2011 年 5 月 SAGE 青年研究员 2011 年 3 月 美国国立卫生研究院-剑桥大学健康科学学者 2004 年 英国剑桥大学温斯顿·丘吉尔学者 2004 年 富布赖特奖学金(已拒绝)2004 年 保罗·阿克斯特奖 2004 年 年度最有成就的本科女性 2004 年 杰出校友协会奖学金 2004 年 学术成就奖:埃伯利科学学院 2002-2004 年 Schreyer 荣誉学者 2002-2004 年 约翰和伊丽莎白·霍姆斯·蒂斯奖学金,物理系 2002-2003 年 保罗·莫罗奖学金,工程系 2001 年 物理学学术成就奖 2002
可重复使用的持有:在自适应数据分析中保留有效性。Cynthia Dwork,Vitaly Feldman,Moritz Hardt,Toniann Pitassi,Omer Reingold和Aaron Roth。科学。349(6248),第636-638页(在线补充材料)。2015年8月7日。(Penn News功能:https://news.upenn.edu/news/p Research-helps-develop-algorithm-aimed-combating-sciencation-science-s-Science-s-reprodroducibilible-problem)。2015年帕特·戈德堡纪念奖奖获得者。
在过去的几年中,机器学习模型的大小和复杂性显着增加,尤其是在生成AI(例如大型语言模型)领域。这些模型需要大量的数据和计算能力进行培训,以至于无法通过删除或更改的可疑数据“从头开始”来研究“从头开始”的模型来实际解决培训数据(例如受保护或私人内容)的关注。此外,尽管有很大的效果和控件致力于确保培训语料库进行适当的策划和组成,但纯粹的音量会导致手动检查每个基于培训语料库的基准。一种潜在的训练语料库数据缺陷的方法是模型差异,我们通常意味着消除或减少不当使用的数据不当,而且还要减少对ML模型任何组件的不当数据的影响。模型差异技术可用于解决广泛的问题,例如降低偏见或毒性,增加忠诚度并确保负责使用知识产权。在本文中,我们调查了模型散布方法的陆地景观,并介绍了适用于现代ML系统的分类学分类法。特别是,我们以不需要从头开始的方式调查了受过训练的模型的“消除数据效应”的各种含义。
另一个主要的偏见来源是人工智能最初用来帮助它了解世界的标签。凯特·克劳福德 (Kate Crawford) 是微软的人工智能研究员,也是纽约大学 AI Now 的创始人之一,该研究所专注于人工智能的社会影响。2019 年,克劳福德与艺术家特雷弗·佩格伦 (Trevor Paglen) 合作开展了一项名为“数据集考古学”的艺术项目。他们采用了最大、使用最广泛的图像数据集之一 ImageNet,并研究了其标记和构建的值。他们的工具名为 ImageNetRoulette,“经常返回厌恶女性、种族主义和残忍的标签”。这些标签现在已成为许多图像识别系统的嵌入部分,该项目有助于展示人工智能系统的系统性偏见如何成为我们世界中普遍存在的特征。
从下拉菜单中,选择注册涉及的内容。在记录转基因小鼠的创建时选择“创建转基因动物”。在在ABSL-2或更高的围栏或创建,越过或使用转基因蝇,蠕虫或蚂蚁时,选择“交叉和/或使用转基因动物”。在注册病毒矢量,CRISPR/CAS9或mRNA-LNP时,请选择“生成和/或使用RSNA材料”。在记录创造,越过或使用转基因植物时,请选择“生成和/或使用转基因植物”。
Micahnik先生于1959年毕业于宾夕法尼亚州艺术与科学的上校。虽然在宾夕法尼亚州的联合国裁员,但在传奇击剑大师La Jos Csiszar的指导下,他在围栏中获得了全身荣誉,并于1958年和1959年参加了东部决赛。毕业后一年,米卡尼克先生参加了1960年在罗马举行的三场奥运会游戏中的第一场比赛。他还参加了1964年东京运动会和1968年墨西哥城市运动会。在所有三种围栏武器(Épée,Foil and Saber)中都完成了,Micahnik先生的Forte先生是Épée,他在1960年赢得了美国国家冠军,并在1964年,1966年和1968年获得第二名。Mi Cahnik先生的Épée团队从1965年至1968年赢得了美国冠军,Micahnik先生在1965年和1969年在世界上麦卡比亚比赛中赢得了Indi Vidual冠军。
教育副教务长对宾夕法尼亚大学的本科和研究生教育负有主要责任,制定和实施政策,以促进卓越的学术性,创新的教学和学习以及整个大学的跨性别知识。教育主席的副教务长本科院长理事会,学院的研究生委员会,研究生院长理事会和专业硕士学位委员会院长院长,并与大学生活副教务长监督的广泛学生服务和资源紧密合作。大学馆和学术服务,公民众议院和公民学者计划,研究生中心,家庭资源中心,社区标准与问责制中心以及新的学生介绍和学术ini tiatives向教育副教务长报告。教育副教务长是ACA DEMIC和战略计划的教务长高级领导团队的重要成员,并将向副教务长报告和支持。
情境犯罪预防工作(例如重点警务计划)没有解决犯罪的根本原因,因此经常被批评为无效,因为人们认为这些工作只是将犯罪和罪犯转移到其他地方。1 这种效应被称为犯罪转移,可能表现为多种形式,包括:空间转移(将犯罪转移到其他地点);时间转移(转移到其他时间);目标转移(转移到较软或较不戒备的目标);作案手法转移(转移到其他策略);犯罪转移(转移到其他类型的犯罪);以及犯罪者转移(转移到其他/新罪犯)。2 然而,对一般犯罪预防计划以及警察主导的犯罪减少工作进行严格评估的系统审查发现,转移通常不会发生。3 而且,即使发生,转移的范围也是有限的(即永远不会“一对一”)。转移的反面——犯罪控制效益的扩散,即预防行动未直接针对的地点的犯罪意外减少——似乎是犯罪预防和重点警务更有可能的结果。尤其是,对有针对性的威慑评估的系统审查发现,几乎没有证据表明这些计划的实施导致了位移,而有一些扩散效应。4