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Michael FreeNor CV
Willowtree Apps，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，2016年11月 - 当前Applied AI公司的机器学习主题专家（NLP和计算机愿景）是高级数据科学家，然后是主要数据科学家。参与领导团队，以实施机器学习技术和相关项目的模型。在2023年夏天晋升为Applied AI主任，此后领导了数据和AI研究小组的准备小组。准备就绪的授权是保持领先于方法论趋势并进行新颖的研究，以解决公司的理解差距。准备就绪目前从事自动红色团队或获取LLM应用程序来攻击其他LLM应用程序，以发现安全漏洞。
Wenli Zhang，博士 - 常春藤商学院
● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Networks and Multimodal Data Fusion, University of Arizona, 2024 ● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Graphs and Multimodal Data Fusion, Summer Workshop on AI for Business (SWAIB), Shanghai, China, 2024 ● Achieving Equitable Access to Medical Laboratory Tests through Optimal Sparse Decision Tree, IISE Annual Conference & EXPO，加拿大蒙特利尔，2024●使用多模式和多通道多通道的多渠道综合语音术数据，IISE年度会议和博览会，加拿大蒙特利尔，2024年，患者辍学的预测：一种多模式的动态知识和文本矿业，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Science，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Sciencal，Arona social IC， Real-Time Signals with Wavelet-Transform-based Convolutional Neural Network, in: Proceedings of the 54 th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA, 2023 ● Depression Detection in Social Media Using Time-and-knowledge-aware LSTM and Depression Diagnosis-related Entity Extraction, FoRMLA - Front Range of Machine Learning Alliance Seminar Series, University of Colorado, 2022 ● ICU Mortality预测：我们可以做得更好吗？一个基于机器学习和随机信号分析技术的新模型，爱荷华州立大学，2021●域●领域适应从大型社交媒体数据集中提取信号的域名，爱荷华州立大学，2018年，对哮喘的风险因素的全面分析：基于机器学习和机器学习和大型异构数据源的疾病，及其在jossection和sysport of Systems of Systems的疾病和分析的信息， Management, UT Dallas, 2018 ● A Machine Learning Approach for Understanding Population-Level Health Effects of E-Cigarettes, Conference on Health IT and Analytics (CHITA), 2017 ● Are Electronic Nicotine Delivery Systems (ENDS) a Safe Substitute for Cigarettes Among Asthma Patients: A Social Media Based Analysis, INFORMS Annual Meeting, Houston, Texas, USA, 2017 ● Domain Adaptation for Signal Extraction from Large Social Media Datasets, the INFORMS Conference on Information Systems and Technology (CIST), Houston, Texas, USA, 2017 ● Are Electronic Cigarettes a Safer Substitute for Cigarettes for Asthma Patients, Workshop on Information Technologies and Systems (WITS), Seoul, South Korea, 2017 ● A Comprehensive Analysis of Risk Factors for Asthma: Based on Machine Learning and Large Heterogeneous Data Sources, Iowa State University, 2017 ● Extracting Signals from Social Media for Chronic Disease监视，国际数字健康会议（DigitalHealth'16），蒙特利尔，加拿大魁北克，2016年●社交媒体上有关电子烟的关键对话趋势和模式，信息会议，田纳西州纳什维尔，田纳西州，2016年，2016年
成分，特征，健康益处和...
木制作物，以其营养和药用价值而闻名，包括各种种类和品种，其中许多物种富含花青素。这些氟中的色素不仅有助于甘蓝植物的鲜艳颜色，而且还具有明显的抗氧化剂，抗炎性和神经保护特性。本综述对花青素在甘蓝蛋白作物中的分布，成分和健康益处提供了深入的分析，强调了它们在食品工业和医学中的潜在应用。我们讨论了多种甘蓝组织中花青素的积累模式，遗传和环境因素对浓度的影响以及酰化对其稳定性和生物活性的影响。本次审查还探讨了胸腺花青素的抗氧化能力和心脏保护作用，以及它们在防止肝和肾脏损伤和促进神经保护作用方面的作用。此外，我们研究了花青素作为天然食品着色剂的使用，并将其整合到智能包装中，以实时监测食物新鲜度。我们的发现强调了胸腺花青素的多方面收益，将它们定位为功能性食品和可持续食品系统开发的关键组成部分。
增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
引用本文：Farhana Borg，Mikael Winberg，Niklas Gericke＆Johan Borg（2025年2月17日）：校长对Sustinabilit的观点和报告的行动
摘要虽然学龄前校长对于整合可持续性很重要，但对此主题的研究很少。使用嵌入式混合方法方法，本研究探索并比较了50个校长的观点和与可持续性有关的观点和行动，该行动与25个未来和25种非核心认证的随机取样的幼儿园（总计290个）的25个市政学前班的随机随机抽样。使用半结构化问卷，从学前班的原理收集数据。整个学校方法花模型被用作分析定性数据的分析框架，而定量数据则受到潜在结构歧视性分析的正交预测。根据参与的校长，经过生态认证的学龄前儿童着重于增加儿童对可持续性的知识和利益，而非证券认证的学龄前儿童着重于发展教师可持续性能力的策略。这与发现生态认证的学龄前儿童在其领导实践中对可持续性更细微和多方面的观点相一致，表明在某种程度上，生态认证在某种程度上起着重要作用。该研究还强调了在学龄前教育中采用整个学校可持续性方法的潜力。交叉验证至少在瑞典背景下支持结论的普遍性。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
引用王
代表第五最常见的恶性肿瘤，也是与癌症相关的第三个最常见的死亡原因之一，胃癌（GC）造成了全球所有与癌症相关的死亡的约33％，而在东亚地区则发现了最高的死亡率和最高死亡率（1）。食道和胃的连接（称为胃食管合接口[GEJ]）是食管鳞状上皮和胰腺圆柱上皮的过渡区域。食管胃结（AEG）的腺癌是一种肿瘤类型，具有不同的生物学行为和来自鳞状细胞癌和胃腺癌的临床特征。AEG根据从肿瘤中心到GEJ的距离分为三种类型 - Siewert在1999年提出的第一次分类（2-5）。这些肿瘤中的大多数是组织学上的腺癌。早期和局部晚期肿瘤的主要治疗选择是手术切除。尽管如此，仅接受手术治疗的患者只有10％ - 33％的5年总生存率（OS）（6-8）。因此，适当治疗这些患者并提高其存活率是一个严重的挑战。在胃和胃食管连接癌中，新辅助治疗是一种良好的实践，可减轻肿瘤负担，术前评估肿瘤反应并改善OS（9）。迄今为止，三项完整的随机试验直接将新辅助放疗（NACRT）与新辅助化疗（NAC）进行了比较，发现NACRT增加了病理的完整缓解率和缘缘阴性切除率而不增加OS（13-15）。虽然Landmark III魔术试验建立了围手术期ECF/ECX化学疗法，用于可切除的G/GEJ癌作为护理期的标准（10），但最近发表的跨试验确立了新辅助放射疗法作为食管和GEJ肿瘤的有效治疗方案（7、11、12）。此外，先前的荟萃分析强调，NAC组中NAC组中与治疗相关的不良事件（TRAES）的发生率在可切除的胃癌患者中高达25.7％（16）。还注意到，NAC和NACRT组之间与治疗相关的并发症相似，而
DCC-CR /Coastpredict联合研讨会 - 面对气候变化，赋予沿海弹性的ECOPS_V0502255.DOCX < /div < /div < /div < /div < /div
Abe Woo 1，Alessandro Gibertin 2，Joseph Ansong 3，Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心，加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代（UTC+1））Abe Woo 1，Alessandro Gibertin 2，Joseph Ansong 3，Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心，加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代（UTC+1）
高级神经网络体系结构，用于增强多...
心血管疾病是全球性的全球健康问题，在全球范围内促进了发病率和死亡率。在这些疾病中，心律不齐的特征是心律不规则，提出了巨大的诊断挑战。这项研究介绍了一种使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的创新方法，以解决心律不齐分类的复杂性。利用多层心电图（ECG）数据，我们的CNN模型，包括六层带有残留块的层，在识别五种不同的心跳类型方面表现出了令人鼓舞的结果：左束分支块（LBBB），右束分支块（RBBB），右束支（RBBB），tryal buntial Efferatial Efferatial Promature Contract（apc），thematial Efferatial Contract（APC），phatcral andultral andultral andultral and andult andultral and anductal and p. pvC（PVC）（PVC），PVC。通过严格的实验，我们强调了我们方法学在增强心血管心律不齐的诊断准确性方面的变化潜力。