XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemWyner
精神卫生专业人员的基本心理药理学
加利福尼亚州立大学的有执照的心理学家理查德·S·辛纳科拉（Richard S. Sinacola）博士（洛杉矶）在芝加哥专业心理学学院的兼职教授和其他著名机构的多个角色都有令人印象深刻的背景。他还在帕萨迪纳（Pasadena）和棕榈泉（Palm Springs）开展私人心理学实践。相比之下，Otsuka Pharmaceutical Development副总裁Timothy Peters-Strickland博士从他在Covance和南加州大学的工作中带来了临床专业知识。芝加哥专业心理学学院副教授Joshua D. Wyner博士在心理学，电气工程以及婚姻和家庭疗法方面具有独特的经验。这种多样性在“精神卫生专业人员的基本心理药理学”中融合在一起，这是专门为非医学帮助专业人士编写的易于理解的心理药理学指南。Richard Sinacola和Timothy Peters-Strickland为专家贡献了一本关于该领域的书的新版本。更新的第三版结合了根据DSM-5标准进行的更改，并添加了有关药物的最新数据以及整个文本中包含的一些临床病例。Richard Sinacola是心理学专家，在加利福尼亚州立大学，洛杉矶和其他机构的教学，同时还维护了私人执业，并担任Audio Digio Digost Corporation的顾问。 他的背景包括来自几所大学的学位。 蒂莫西·彼得斯·斯特里克兰（Timothy Peters-Strickland）从事临床开发工作，从事大巨星药物开发和商业化，以前曾是神经科学的医学总监。Richard Sinacola是心理学专家，在加利福尼亚州立大学，洛杉矶和其他机构的教学，同时还维护了私人执业，并担任Audio Digio Digost Corporation的顾问。他的背景包括来自几所大学的学位。蒂莫西·彼得斯·斯特里克兰（Timothy Peters-Strickland）从事临床开发工作，从事大巨星药物开发和商业化，以前曾是神经科学的医学总监。他已经从事心理健康研究，并拥有美国精神病学和神经病学委员会的资格。 Joshua D. Wyner是芝加哥专业心理学学院的副教授，他还担任治疗师的私人执业。他已经从事心理健康研究，并拥有美国精神病学和神经病学委员会的资格。Joshua D. Wyner是芝加哥专业心理学学院的副教授，他还担任治疗师的私人执业。Joshua D. Wyner是芝加哥专业心理学学院的副教授，他还担任治疗师的私人执业。
全国高等教育工作组
国家高等教育工作组的使命是促进研究、政策和实践，以充分发挥具有高学术潜力的学生的能力，尤其是黑人和西班牙裔学生以及来自经济弱势背景的学生。该工作组于 2022-2023 年举行了四次会议，旨在实现两个目标：制定强有力的研究议程和制定政策和实践议程。本文件是这项工作的成果。其二十名成员包括研究人员、从业者和倡导者，代表了意识形态、种族、性别和地域方面的多样性。他们包括：Dina Brulles、Homero Chavez、Nicholas Colangelo、Jonathan Davis、Chester E. Finn, Jr.、Laura Giuliano、Jennifer Glynn、Tarek C. Grantham、Jason A. Grissom、Hilde Kahn、Paula M Olszewski-Kubilius、Scott Peters、Michael J. Petrilli、Jonathan Plucker、Sneha Shah- Coltrane、Adam Tyner、Jonathan Wai、April Wells、Brandon L. Wright 和 Josh Wyner（成员完整简历请参阅附录 B）。
第四届西弗吉尼亚泌尿外科协会年会
John Brandon Arruda，NP，WVU泌尿外科系，医学博士泌尿外科（WVU）医学博士助理教授（WVU）John Beabout，NP，华盛顿医院Nathan Hospitals NP，NP，Marshall University Mathew University Mathew University Mathew Desantos，M. MD Assistant Professor, Department of Radiation Oncology, (WVU) Ali Hajiran, MD Assistant Professor (WVU) Nate Hale, DO, Assistant Professor (CAMC) Thomas Hogan, MD, Professor, WVU Ross Knaub, MD (resident) CAMC) Amir Kamran, MD Department of Hematology Oncology (CAMC) Adam Luchey, MD, Associate professor （WVU）WVU系血液学/肿瘤学助理教授Sidra Najeeb医学博士Brian Markovich，医学博士，助理教授（放射学/WVU）Chad Morley，医学博士WVU泌尿外科副教授Jeanine Robinson NP，Sta outlology urolology urolology brittany Syporty Jeanine Robinson NP泌尿科Lawrenece Wyner，医学博士，CMAC Faysal Yafir，医学博士，欧文·伊尔文（UC Irvine）副教授（UC Irvine）Logan Zemp，Md Mo -dt癌症中心大卫戴维·Zekan，医学博士（居民）WVU目标受众：
生成ai
作为人工智能（AI）和机器学习（ML）彻底改变了全世界的行业，法律部门有望进行变革性转变。传统上认为是保守和抵抗变革的行业，现在面临着一场技术革命，既有望既有机会又有巨大的机会和风险。简单地说，ML正在从数据中学习（Hastie等人，2009年）和大型语言模型（LLMS）从大量数据中学习（Chang等人，2024）。法律领域中AI的开发基本上取决于法律数据的可用性和质量。法律文本与通用语料库相比具有独特的特征，因为该领域使用了众所周知的复杂，特定领域的语言（Ruhl，2008; Katz＆Bommarito，2014; Nazarenko＆Wyner，2017; Dale，2017; Dale，2017; 2017; Friedrich，2021; Glogar，2023; Trancoso; Trancoso et al。，2024）。增强法律AI能力的主要策略之一是在大量法律文本上进行培训的培训模型（Katz等人。，2020年； Chalkidis等。，2022; Wang等。，2023），在最近的几个法律LLM中显示（Chalkidis等人，2020年； Xiao等。，2021; Zheng等。，2021; Song等。，2022; Huang等。，2023）。
2024.11.08 计划持有人名单.xlsx
组织/公司名称 姓氏 电子邮件 Deltek, Inc. Source Management sourcemanagement@deltek.com 4th Street Strategies Anthony Dohman anthonydohman@gmail.com Shakoy Inc. Esoy Badoy ahakasaboang@gmail.com DevCare Solutions Ltd Gayathri Prithiviraj karthika@devcare.com Bidnet Kurt Pitzer gbs@bidnet.com Builders Exchange Amy Stewart astewart@bxohio.com American Structurepoint Dawn Sampson dsampson@structurepoint.com Eagle Bridge Company Sean Wade smw@eaglebridge.net Burgess and Niple Travis Butz travis.butz@burgessniple.com Jagger Construction LLC TARA ROBERTS troberts@jaggerconstruction.com Michael Baker International Nikhil Khedekar nikhil.khedekar@mbakerintl.com Michael Baker International Paul Landry paul.landry@mbakerintl.com Dodge Data & 分析 Adam Bouman dodge.bidding@construction.com American Structurepoint, Inc Christopher Bettinger cbettinger@structurepoint.com Michael Michael Stubbs content@constructconnect.com jaya jaya Lakshmi jayalakshmil@construction.com janco llc jeffrey nadalin jancollc@yahoo.com The Righter Co., Inc. Bill Wyner bill@rightercompany.com Constructconnect Michael Stubbs content@constructconnect.com 都柏林市 Joshua Miller jdmiller@dublin.oh.us Constructconnect Joy Sayre joy.sayre@constructconnect.com 北美采购委员会 PBC Eric Johnson bids@napc.me GAI Consultants Arthur Rometo a.rometo@gaiconsultants.com 北美采购委员会 PBC Eric Johnson bids@napc.me V3 Construction Group Levi Pflieger lpflieger@v3co.com Perez Painting Inc. Dominic Perez perezpaintingincorporated@yahoo.com DOUBLE Z CONSTRUCTION Vince Guzzo vinceguzzo@doublez.co Allied Construction Industries Daniel Wright dwright@aci-construction.org
量子通道上的经典状态掩蔽
安全性和隐私性是现代通信系统的关键方面 [1]。经典的窃听信道最早由 Wyner [2] 提出，用于模拟存在被动窃听者时的通信。另一方面，Merhav 和 Shamai [3] 提出了一种不同的通信系统，其隐私要求是掩蔽。在这种情况下，发送方通过无记忆状态相关信道 p Y | X,S 传输序列 X n ，其中状态序列 S n 具有固定的无记忆分布，不受传输影响。X n 的发送方被告知 S n ，并需要向接收方发送信息，同时限制接收方可以了解的有关 S n 的信息量。掩蔽设置也可以看作是与不受信任方的通信，其中 Alice 希望向 Bob 发送有限量的信息，并隐藏信息源 [4, 5]。相关设置也在 [6–8] 中进行了考虑。量子信息领域在实践和理论方面都在迅速发展 [9]。通过量子信道的通信可以分为不同的类别。对于经典通信，霍尔沃-舒马赫-威斯特摩兰 (HSW) 定理为量子信道的容量提供了一个正则化（“多字母”）公式 [10, 11]。虽然这种公式的计算一般难以处理，但它提供了可计算的下限，并且在特殊情况下可以精确计算容量。另一个有趣的场景是 Alice 和 Bob 共享纠缠资源。虽然纠缠可用于产生共享随机性，但它是一种更强大的辅助 [12]。例如，使用超密集编码，纠缠辅助可将无噪声量子比特信道上经典消息的传输速率提高一倍。Bennett 等人 [13] 在量子互信息方面充分表征了有噪声量子信道的纠缠辅助容量。Boche 等人 [14] 在编码器中使用信道状态信息 (CSI) 处理经典量子信道。容量是根据因果 CSI 确定的，并且正则化
从非结构化嘈杂频道的字符串承诺
承诺是密码学中的一个基本概念，它是可变密码应用的关键组成部分，例如硬币翻转[BLU83，DM13]，零知识证明[BCC88，GMW91]，以及安全的多部分计算[CDN20，BOCG + 06，BOCG + 06，DNS10，GMW19]。此加密原始原始版本允许政党Alice，以一种将其隐藏在另一方隐藏的值的方式对特定值（通常是一点或位字符串）提交，直到爱丽丝选择揭示承诺价值的后面。承诺的两个关键属性是隐藏和结合属性。（1）隐藏属性确保鲍勃在提交阶段中对所承诺的价值一无所知。（2）具有约束力的财产确保，一旦建立了承诺，爱丽丝就无法改变她打算披露的价值。对承诺的常见类比涉及爱丽丝将消息锁定在容器中并将其发送给鲍勃。在此阶段，鲍勃仍然不知道消息的实际内容。稍后，根据爱丽丝（Alice）提供相应的密钥，Bob可以解锁容器并验证承诺的值。对承诺的研究追溯到Blum的基础工作[BLU83]，在该工作中，承诺用于实施硬币翻转，并在假设方形很难的假设下被证明是安全的。的确，在经典的设置中，可以在统一的对手的假设下实现承诺。然而，在没有这样的问题的情况下，即使允许进行量子计算和通信，如果没有其他资源，承诺就变得不可能[LC97，May97，LC98]。此外，在某些交通约束下也可以承诺，例如，特殊相对论[KEN99，CK12，KTHW13]施加的承诺（另请参见[LKB + 13，LKB + 15]以实施此类协议）。甚至不可能将字符串承诺用作用于更长字符串[WTHR11]的资源。研究探讨了如何将通信渠道中的固有噪声（独立于广告影响）用作启用加密任务的资源。Wyner的窃听通道模型[WYN75]及其概括[CK78]利用两个通道之间的嘈杂差距在存在窃听器的情况下实现安全通信。更多的著作表明，嘈杂的通道可以支持各种两方密码协议，包括字符串提交[CRé97，WNI03，CMW05，HW22，HW22，HW23]和忘记转移[CMW05，IKO + 11，DN17]。在更现实的情况下，对手可能对渠道有部分控制，可能会影响