XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfounded
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
微型开放经济模型的金融发展和经济增长
摘要：自2008年以来的全球金融危机恢复了关于是否以及金融发展在多大程度上促进经济增长的辩论。本文回顾了有关这种联系的不同理论学校和经验发现，我们旨在在小型开放经济环境中开发统一的，微型基础的模型，以适应各种理论的可能性和经验观察。然后对模型进行校准，以匹配一些有据可查的风格化事实。数值模拟表明，从长远来看，福利 - 最大化金融发展水平低于增长最大化水平。在短期内，价格渠道（通过世界利率）主导了数量通道（通过金融生产率），这表明国际合作在应对全球金融体系的系统性风险方面起着至关重要的作用。
自动奖励从混杂的离线数据
抽象的奖励成型已被证明是加速增强学习过程（RL）代理的有效技术。虽然在经验应用方面取得了成功，但良好的塑形功能的设计原则上的理解较少，因此通常依赖于领域的专业知识和手动设计。为了超越这个限制，我们提出了一种新型的自动化方法，用于设计离线数据的奖励功能，可能被未观察到的混杂偏见污染。我们建议使用从离线数据集计算出的因果状态值上限作为对最佳状态价值的保守乐观估计，然后用作基于潜在的基于潜在的重新塑造（PBR）的状态电位。根据UCB原则，将我们的塑造功能应用于无模型学习者时，我们表明，它比学习者而没有塑造的学习者享有更好的差距遗憾。据我们所知，这是通过在线探索中限制PBR的第一个依赖差距的遗憾。模拟支持理论发现。
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
中国成熟节点产能过剩担忧毫无根据
“成熟节点半导体”是业界通常指 28 纳米及以上工艺生产的芯片，是从汽车、坦克到家用电器等各种技术的重要投入。正如 2024 年 4 月欧盟-美国贸易与技术委员会联合声明 2 所指出的，大西洋两岸政府越来越担心全球成熟节点半导体市场，既出于“国家安全”考虑，也出于“经济安全”考虑。前者首先由美国提出，3 后来被欧盟采纳，因为允许其经济的关键部分依赖外国投入会使一个国家的供应链变得脆弱 4 。同时，美国和欧盟都担心后者，即不稳定的成熟节点市场条件会威胁到其国内的冠军企业。
职位描述：公共政策助理 | 分析师 | 高级分析师 关于 The Quantum Hub (TQH) 咨询 The Quantum Hub (TQH) 成立于 2017 年
职位描述：公共政策助理 | 分析师 | 高级分析师 关于 Quantum Hub (TQH) 咨询公司 Quantum Hub (TQH) 成立于 2017 年，旨在为印度的企业、发展组织和政策制定者解决复杂的公共政策问题提供支持。TQH 总部位于新德里，从事公共政策研究和传播领域的交叉业务。我们精心挑选一系列服务和专业知识，为客户提供政策制定和实施整个生命周期的支持。这有助于他们跟踪发展动态，预先制定完善的政策立场，并执行沟通、伙伴关系和宣传战略。TQH 的多学科团队由曾在印度和海外顶尖学校学习过的人员组成，该团队在各个政府和政治办公室工作拥有丰富的经验。TQH 当前和之前业务描述按照设计，TQH 是一家多部门公司，在技术、电信、能源政策、性别包容和社会部门政策方面拥有多样化的项目。我们广泛致力于数据保护和隐私、中介责任、数字竞争、人工智能监管、数字公共基础设施以及金融科技和电信新商业模式监管等问题。我们领导多家科技巨头的政策任务，并与 NASSCOM、IAMAI、BIF 和 IEIC 等行业机构合作。TQH 还与世界银行、联合国妇女署、比尔和梅琳达·盖茨基金会、IWWAGE 和 Udaiti 基金会合作，支持赋予妇女权力的政策。我们解决无障碍和残疾人权利、金融包容性和循环性问题。此外，我们还通过我们的政策学习机构青年积极公民领袖 (YLAC) 协助国会议员办公室、州立法机构成员、政府部门和机构就立法和政策问题进行研究和宣传，加强基于研究的公民参与和参与式治理。职位描述：助理|分析师|高级分析师作为政策团队的一员，您将负责：
消除混淆的凝视估计
摘要：基于深度学习的凝视估计方法在跨域环境中性能下降严重，其中一个主要原因是凝视估计模型在估计过程中受到身份、照明等凝视无关因素的混淆。本文提出通过因果干预来解决这一问题，因果干预是一种通过干预混杂因素的分布来减轻混杂因素影响的分析工具。具体而言，我们提出了基于特征分离的因果干预（FSCI）框架，用于可推广的凝视估计。FSCI 框架首先将凝视特征与凝视无关特征分离。为了减轻训练过程中凝视无关因素的影响，FSCI 框架进一步通过使用提出的动态混杂因素库策略对凝视无关特征进行平均来实现因果干预。实验表明，所提出的 FSCI 框架在不同的跨域设置中表现优于 SOTA 注视估计方法，在不接触目标域数据的情况下，跨域准确率分别比基线提高了 36.2% 和比 SOTA 方法提高了 11.5%。
Michael Mosier共同创立了Arktouros PLLC，一家法律精品店...
Michael Mosier共同创立了Arktouros PLLC，这是一家专门针对民间社会，金融诚信和新兴技术的前联邦检察官的法律精品店。他是Ex/Ante的合作伙伴，Ex/Ante是一项早期基金，投资于代理技术，可以提高民主弹性和个人代理，包括深效检测，网络安全和密码学。他两次是科技公司的第一位内部顾问：链条分析区块链分析和浓缩咖啡系统构建可配置的私人计算和使用零知识加密的数字资产可审核性。在公共服务中，迈克尔担任代理总监，副主任和美国财政部金融犯罪执法网络（FINCEN）的第一任数字创新官。以前，他曾担任国库外国资产控制办公室（OFAC）的副主任，领导合规和执法办公室以及制裁政策与实施办公室。在财政部之前，迈克尔曾是司法部洗钱和资产恢复部门的副局长，并在白宫国家安全委员会担任跨国有组织犯罪的董事。他曾是乔治敦大学法律中心的兼职教授（高级审判证据），并开始担任曼哈顿地方检察官办公室的检察官公共服务。
Michael Mosier共同创立了Arktouros PLLC，一家法律精品店...
Michael Mosier共同创立了Arktouros PLLC，这是一家专门针对民间社会，金融诚信和新兴技术的前联邦检察官的法律精品店。他是Ex/Ante的合作伙伴，Ex/Ante是一项早期基金，投资于代理技术，可以提高民主弹性和个人代理，包括深效检测，网络安全和密码学。他两次是科技公司的第一位内部顾问：链条分析区块链分析和浓缩咖啡系统构建可配置的私人计算和使用零知识加密的数字资产可审核性。在公共服务中，迈克尔担任代理总监，副主任和美国财政部金融犯罪执法网络（FINCEN）的第一任数字创新官。以前，他曾担任国库外国资产控制办公室（OFAC）的副主任，领导合规和执法办公室以及制裁政策与实施办公室。在财政部之前，迈克尔曾是司法部洗钱和资产恢复部门的副局长，并在白宫国家安全委员会担任跨国有组织犯罪的董事。他曾是乔治敦大学法律中心的兼职教授（高级审判证据），并开始担任曼哈顿地方检察官办公室的检察官公共服务。
在（混杂）人类微生物组研究中识别差异丰富的分类单元的现实基准
结果在这里我们开发了一个模拟框架，该框架将校准信号植入实际的分类学概况，包括模仿混杂因素的信号。使用几个全元素组和16S rRNA基因扩增子数据集，我们验证我们的模拟数据与疾病关联研究的真实数据相比，其程度要比以前的基准更大。使用广泛的参数化模拟，我们基准了18种DA方法的性能，并进一步评估了混杂模拟的最佳方法。只有线性模型，Limma，Fastancom和Wilcoxon测试以相对较高的灵敏度正确控制虚假发现。在考虑混杂因素时，这些问题会加剧，但是我们发现事后调整可以有效地减轻它们。在大型心脏代谢性疾病数据集中，我们展示了未能说明诸如药物等协变量的情况，这会导致现实世界中的虚假关联。