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Andy Yilin TangAndy Yilin Tang
Genesis Therapeutics 2024年6月 - 2024年9月，软件工程实习生•设计模板模块，以提高Apo-Holo和Holo-Holo交叉插值的扩散模型性能。•在17个属性预测任务中为内部ML模型创建了自动化服务体系结构。棉被2024年2月 - 2024年6月机器学习实习生•基于图像的基于图像的架构，用于通过增强学习的电路板放置。•设计的路由信息的放置管道，表现优于现有的基于启发式的路由位置。2023年6月 - 2023年9月的软件工程实习生 - 平台•设计/构建的RepliT Deployments Analytics，处理数千个网站的要求。请参阅博客。•开发了LLM驱动的部署调试器，其精度为80％，并补充了AI代理概念验证。Cloudflare 2022年6月 - 2022年8月软件工程实习生 - 伊利诺伊州魔术香槟•使用GO降低了范围的API处理延迟，将数百万个请求减少了96％。研究经验
检索杰出的生成人工智能的生成rui Yang，MS 1，Yilin Ning，PhD 1，Emilia Keppo 2，Mingxuan Liu，
抽象生成人工智能（AI）在包括医学在内的各个领域都带来了革命性的创新。但是，它也表现出局限性。在响应中，检索增强的生成（RAG）提供了潜在的解决方案，从而使模型通过利用外部知识的检索来生成更准确的内容。随着生成AI的快速发展，RAG可以为将这种变革性技术与医疗应用联系起来铺平道路，并有望将股权，可靠性和个性化的创新带入医疗保健。主要文本生成人工智能（AI）最近在各个领域引起了广泛的关注，包括GPT 1,2和Llama 3-5系列文本生成； DALL-E 6用于图像生成；以及Sora 7的视频生成。在医学上，生成的AI在咨询，诊断，治疗，管理和教育中具有巨大的应用8,9。此外，生成AI的利用可以提高患者的卫生服务质量，同时减轻9-11临床医生的工作量。尽管如此，我们必须考虑生成AI模型的固有局限性，其中包括对训练数据12的偏见的敏感性，缺乏透明度，产生错误的内容，难以维持最新知识的可能性，以及其他8。例如，通过采用过时的基于种族的方程来估计肾功能13，大型语言模型被证明可以产生偏见的响应。在图像产生过程中，已经观察到与性别，肤色和地质文化因素有关的偏见14。同样，对于下游任务，例如回答和文本摘要，生成的内容通常是不一致的，并且缺乏验证的证据15。此外，由于其静态知识和无法访问外部数据，生成的AI模型无法为医生提供最新的临床建议或患者有效的个性化健康管理16。
社会影响力和可信赖的GenFMS
Moor，M.，Banerjee，O.，Abad，Z.S.H。等。通才医学人工智能的基础模型。自然616，259–265（2023）。https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4 Chen，Dongping，Yue Huang，Siyuan Wu，Jingyu Tang，Liuyi Chen，Yilin Bai，Yilin Bai，Zhigang He等。“ GUI-WORLD：针对GUI为导向多模式LLM的代理的数据集。”Arxiv预印型ARXIV：2406.10819（2024）。
3D至3D形状变形的非接触式可逆4D打印
3D到3D形状的非接触式可逆的4D打印变形Amelia Yilin Lee A，Aiwu Zhou A，Jia a a a a a，chee a a a，chee kai a a，yi zhang yi zhang a *新加坡A *新加坡中心3D印刷，机械和航空工程学院Amelia Yilin Lee，Ai Wu Zhou，Jia An 50 Nanyang Avenue博士，639798，新加坡的信函，应与Yi Zhang 50 Nanyang Avenue教授，639798，新加坡电子邮件，新加坡电子邮件：yi_zhang@nang@ntu.edu.sg Prof.Chee kee kai chee chai chai chua：yi_zhang@yi_zhang emagah emage：yi_zhang@eed.22。 cheekai_chua@sutd.edu.sg
siyan（sylvia）li
2025 Yilin Ye，校友，哥伦比亚大学2025年，奥马尔·亚希亚（Omar Yahia），BS学生，UC Irvine 2024-2025-2025 Riya Raj，MS学生，哥伦比亚大学2024年哥伦比亚大学2025-2025 Zackary Rackauckas，Zackary Rackauckas，MS学生，哥伦比亚大学2024年哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学20202. Brittney Lilly，BS学生，哥伦比亚大学2024年Teresa Shao，BS学生，哥伦比亚大学2022 Riley D. Carlson，BS学生，斯坦福大学
填料床储热系统温跃层研究
Jean-Pierre BEDECARRATS 教授，LATEP，波城及阿杜尔地区大学 Kévyn JOHANNES 讲师（HDR），CETHIL，Claude Bernard 里昂第一大学 评审团组成： 主席：Régis OLIVES 教授，PROMES，佩皮尼昂 Via Domitia 大学 考官：Christian CRISTOFARI 教授，SPE，科西嘉岛大学 考官：Yilin FAN CNRS 研究官员（HDR），LTEN，南特大学 论文指导：Lingai LUO CNRS 研究主任，LTEN，南特大学 联合论文指导：Jérôme SOTO 副研究员，LTEN，南特大学 & 教师，ICAM 联合论文指导：Nicolas BAUDIN 讲师，LTEN，南特大学
迈向人工智能增强型弹性网络物理系统设计：从萌芽到现在的历程
• 莫一林，清华大学教员 • Sean Weerakkody，约翰霍普金斯大学应用物理实验室 • 刘晓飞，领英 • Nicola Forti，意大利拉斯佩齐亚北约海洋研究与实验中心 (CMRE) • Walter Lucia，蒙特利尔康考迪亚大学教员 • Omur Ozel，乔治华盛顿大学教员 • Raffaele Romagnoli，卡内基梅隆大学博士后 • Paul Griffioen，卡内基梅隆大学博士生 • Carmel Fiscko，卡内基梅隆大学博士生 • Rohan Chabukshwar，爱尔兰 UTRC • Mehdi Hosseinzadeh，华盛顿大学圣路易斯分校博士后 • Bahram Yaghooti，华盛顿大学圣路易斯分校博士生 • Jonathan Gornet，华盛顿大学圣路易斯分校博士生
第一个全球人工智能条约：分析框架......
* 张正麒（Cheng-chi “Kirin” Chang，张正麒）是埃默里大学法学院人工智能和未来工作项目副主任兼学术研究员。我感谢 Ifeoma Ajunwa 博士（法学博士、法学硕士、哲学博士）、Yinn-ching Lu、Rachel Cohen、Yilin (Jenny) Lu、Nanfeng Li、Yenpo Tseng、Jeffrey Chang、Wolf (Chun-Ting) Cho、Zih-Ting You、Youyang Zhong、Ssu-Yuan (Iris) Yang、Arron Fang、Edison Li、Shijie Xu 和 Yizhang (Yilia) Shen 对本文提出的宝贵见解和反馈。他们的贡献极大地增强了这项工作。我感谢 Eli Goldstein、Michael Cerota 和《伊利诺伊大学法律评论》的其他编辑为发表本文所付出的辛勤努力。任何错误或疏忽均由我独自承担责任。本文表达的观点仅代表我个人，不代表任何附属机构的观点。
JAK 抑制剂和单克隆抗体治疗特应性皮炎：疗效和价值
致谢：Steven Atlas 是本报告的主要作者，撰写了执行摘要、背景、患者和护理人员的观点、不确定性和争议、总结和评论、潜在的其他益处和背景考虑、定义，并监督了主报告和补充信息中的比较临床效果部分。Grace Fox 和 Foluso Agboola 领导了系统评价，并与 Steven Atlas 合作撰写了临床效果部分。我们要感谢 Serina Herron-Smith 和 Emily Nhan 为临床效果部分做出的贡献。Josh Carlson、Ryan Hansen 和 Elizabeth Brouwer 与 Yilin Chen 合作开发了经济模型并撰写了成本效益部分。Jon Campbell 为成本效益建模提供了方法指导，并撰写了预算影响分析部分。David Rind 和 Steven Pearson 为临床和经济评估提供了方法指导。我们要感谢 Ashton Moradi 对预算影响分析的贡献。我们还要感谢 Maggie Houle、Liis Shea 和 Zunelly Odhiambo 对本报告的贡献。