XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemZhou
siyu zhou
[1][2] Zhou，S。和Peng，L。“基于随机森林的审查数据的全球分数学习”，提交。[3] Wallace，M。L.，Mentch，L.，Wheeler，B.J.，Tapia，A.L.，Richards，M.，Zhou，S.，Yi，Yi，L.，Redline，S。和Buysse，D.J。（2023）。“在医学中使用和滥用随机森林的重要性指标：通过事件中风预测进行示范”，BMC Medical Research方法论，23（1），144。[4] Zhou，S。 *和Mentch，L。 *（2023）。“树木，森林，鸡和鸡蛋：何时以及为什么在随机森林中修剪树木”，统计分析和数据挖掘：ASA数据科学杂志，16（1），45-64。[5] Mentch，L。 *和Zhou，S。 *（2022）。“从更糟糕的情况下变得更好：增强的包装和一个警示性的故事，”《机器学习研究杂志》，第23（224）期，第1-32页。
关闭周 -
2019-斯坦福大学斯坦福大学实验室研究生研究助理。{发明了用于处理神经网络的权重和梯度的阶层（https://github.com/allanyangzhou/nfn）{提出的技术以自动从数据中学习增强和对称性。 https://bland.website/spartn/）2023学生研究员，DeepMind，Google。{詹姆斯·哈里森（James Harrison）博士2022 ML研究顾问Natera，用于神经网络的优化者的原则建筑设计。{使用蛋白质序列的大型语言模型来评估与人类疾病相关基因的致病性2021-2022研究实习生，Fair Robotics，Facebook/Meta。{与Aravind Rajeswaran博士和Vikash Kumar博士和Vikash Kumar博士2018-2019 AI居民Brain Robotics，Google一起进行深入强化学习的概括研究。
Peipei Zhou
r Grants (funded): 2023/07, NSF CCF #2337454 NSF Workshop on Algorithm-Hardware Co- design for Medical Applications (PI), Total: $ 50,000 r Grants (funded): 2023/04, Navy #2328972 Enabling Real-Time Flaw Detection in Laser Powder Bed Fusion Using In-Situ Infrared Monitoring (Co-PI), Total: $ 240,000, My Share: $ 105,708 r Grants (funded): 2022/08, NSF CNS #2213701 Collaborative Research: CCRI: New: A Scalable Hardware and Software Environment Enabling Secure Multi-party Learning (Co-PI), Total: $ 1,600,000, Pitt: $ 480,000, My Share: $ 60,000 r Grants (funded): 2022/08, NSF CCF #2217003 Collaborative Research: PPoSS: LARGE: Co-designing Hardware, Software, and Algorithms to Enable Extreme-Scale Machine Learning Systems (Co-PI), Total: $ 5,000,000, Pitt: $ 1,800,000, My Share: $ 336,000 r Grants (funded): 2022/05, University of Pittsburgh, Provost's Committee Open Educational Resources （OER）Grant（PI），“人工智能硬件设计的OER开发”，5,000美元的R赠款（资助）：2021/12，匹兹堡大学，“纳米结构：纳米结构：杠杆机器学习，用于可扩展的生物塑造的chiral nanostructures的可扩展制造业，
课程vitae aixi zhou div>
教授，06/2024-现任工程系北卡罗来纳州A＆T州立大学（N.C. A＆T），格林斯伯勒，北卡罗来纳州教授，08/2018-05/2024北卡罗莱纳州北卡罗莱纳州应用工程技术系在夏洛特（Charlotte），Charlotte，Charlotte，Carlotte，Carlotte，Carlotte，Carlolina，7/2018;副教授，2013-6/2018； 8/2007-6/2013工程技术与建筑管理部（ETCM）助理教授弗吉尼亚理工学院和州立大学（弗吉尼亚理工大学），弗吉尼亚州研究助理，2006-2007；研究生研究助理，2000 - 2002年，工程科学与力学部（现为生物医学工程与力学）埃科尔理工学院，洛桑（EPFL），瑞士讲师和研究科学家洛桑，2003-2006建筑，公民和环境工程学伙伴，加利福尼亚州，加利福尼亚州，加利福尼亚州，加利福尼亚州，diaia doia doia，ucia doia doia a doia a doia。 2002-2003结构工程部
Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
代表性出版物Yinning Zhou
Suriadi Budiman，通过电纺制造的增材制造，可启用更坚固的生物风格材料，材料科学与工程的进步，2018年； 9。doi：10.1155/2018/8460751 12。ying Zhou，Dahou Yang，Yinning Zhou，bl Khoo，Jongyoon Han和Ye ai，表征可变形性
Arne Jonni Suppe电子邮件：asuppe@smu.edu.sg 80 Stamford ...
[1]。Zhongzhan Huang，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Liang Lin。 通过缩放网络长跳连接进行扩散模型的更稳定训练。 神经信息处理系统（神经），2023 [2]。 上海Gao，Pan Zhou，Ming -Ming Cheng，Shuicheng Yan。 掩盖扩散变压器是强大的图像合成器。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [3]。 li，Xiangyu Xu，Hehe Fan，Pan Zhou，Jun Liu，Jia -Wei Liu，Jiahe Li，Jussi Keppo，Mike Zheng Shoun，Shuichen Yan。 史密图：时空临时隐私的行动识别。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [4]。 Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。 位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。 pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。 胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。 Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Zhongzhan Huang，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Liang Lin。通过缩放网络长跳连接进行扩散模型的更稳定训练。神经信息处理系统（神经），2023 [2]。上海Gao，Pan Zhou，Ming -Ming Cheng，Shuicheng Yan。掩盖扩散变压器是强大的图像合成器。国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [3]。li，Xiangyu Xu，Hehe Fan，Pan Zhou，Jun Liu，Jia -Wei Liu，Jiahe Li，Jussi Keppo，Mike Zheng Shoun，Shuichen Yan。史密图：时空临时隐私的行动识别。国际计算机视觉会议（ICCV），2023 [4]。Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。 位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。 IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。 pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。 胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。 Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Alex Jinpeng Wang，Pan Zhou，Mike Zheng Shou，Shuicheng Yan。位置引导的文本提示，以进行视力 - 语言预训练。IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023 [5]。pan Zhou，Xingyu Xie，Shuicheng Yan。胜利：自适应梯度算法的重量 - 纳斯特诺夫加速度。国际学习表征会议（ICLR），2023年（口头）[6]。Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。 了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。 国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。 Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。 lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。 国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。 chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。Jiachun Pan*，Pan Zhou*，Shuicheng Yan。了解为什么掩盖重建预处理有助于下游任务。国际学习表征会议（ICLR），2023年（*同等贡献）[7]。Bowen Dong，Pan Zhou，Shuicheng Yan，Wangmeng Zuo。lpt：长时间的提示调整以进行图像分类。国际学习表现会议（ICLR），2023 [8]。chenyang si*，weihao yu*，pan Zhou，Yichen Zhou，Xinchao Wang，Shuichen Yan。启动变压器。神经信息处理系统（Neurips），2022（口服）（*均等贡献）[9]。Yuxuan Liang，Pan Zhou，Roger Zimmermann，Shuicheng Yan。双形式：局部全球分层变压器，以进行有效的视频识别。欧洲计算机视觉会议（ECCV），2022 [10]。Junbin Xiao，Pan Zhou，Tat -Seng Chua，Shuicheng Yan。 视频问题的视频图形变压器Junbin Xiao，Pan Zhou，Tat -Seng Chua，Shuicheng Yan。视频问题的视频图形变压器
中美海军概况...
OVERVIEW OF CHINESE AND AMERICAN MARINE AIRBORNE LIDAR Yizhi Tan 1, 2 , Guoqing Zhou 1 ,Xiang Zhou 1,2,3,* , Jiandong Wei 1,2 , Jinlong Chen 1, 2 , Haocheng Hu 1, 2 1 Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geometrics, Guilin University of Technology, No.吉安根路12号，吉林，广西541004，中国-gzhou@glut.edu.cn 212 Jian'gan Road，Guilin，Guangxi 541004，中国 - （1020180612，ZQX0711） @Glut.edu.cn 3 Microelectronics，Tianjin University，No.92 Weijin Road，Tianjin 300072，中国关键词：海洋空降激光雷达，海水响起，激光雷达开发，技术改进，硬件参数，技术差距摘要：作为21世纪最受欢迎的监视技术之一，Lidar在商业，军事和平民应用中应用。 论文主要介绍了中国和美国海洋激光雷达检测技术的开发过程，比较了中国和美国之间海洋空降激光雷达的硬件技术参数，并总结了中国当前的机载激光雷达检测技术和发达国家。 找到发达国家之间的差距。 它引入了该技术的最重要应用及其对科学技术发展的贡献。 最后，总结了技术开发中遇到的各种问题，分析原因并期待未来的发展趋势。92 Weijin Road，Tianjin 300072，中国关键词：海洋空降激光雷达，海水响起，激光雷达开发，技术改进，硬件参数，技术差距摘要：作为21世纪最受欢迎的监视技术之一，Lidar在商业，军事和平民应用中应用。论文主要介绍了中国和美国海洋激光雷达检测技术的开发过程，比较了中国和美国之间海洋空降激光雷达的硬件技术参数，并总结了中国当前的机载激光雷达检测技术和发达国家。找到发达国家之间的差距。它引入了该技术的最重要应用及其对科学技术发展的贡献。最后，总结了技术开发中遇到的各种问题，分析原因并期待未来的发展趋势。
作者：Eric M. Nickels、Naying Zhou 和 Joseph L. Wiemels 收稿日期：2024 年 8 月 6 日。接受日期：2024 年 12 月 31 日。引用：Eric M. Nickels、Naying Zhou
作者：Eric M. Nickels、Naying Zhou 和 Joseph L. Wiemels 收稿日期：2024 年 8 月 6 日。接受日期：2024 年 12 月 31 日。引文：Eric M. Nickels、Naying Zhou 和 Joseph L. Wiemels。在一项基于人群的加州双胞胎癌症评估中，第一个出生的双胞胎患急性白血病的风险更高，双胞胎一致率低于预期。Haematologica。2025 年 1 月 16 日。doi：10.3324/haematol.2024.286309 [印刷前电子出版] 出版商免责声明。印刷前电子出版对于科学的快速传播越来越重要。因此，Haematologica 正在以电子方式发布已完成定期同行评审并已被接受出版的手稿早期版本的 PDF 文件。作者已批准以电子方式发布此 PDF 文件。在印刷前进行电子出版后，稿件将经过技术和英语编辑、排版、校对，并提交给作者最终批准；稿件的最终版本将出现在期刊的常规期刊中。适用于期刊的所有法律免责声明也适用于此制作过程。