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Kaynes Technologies -Rakesh Jhunjhunwala
资料来源：公司，MOFSL公司的增长是由24财年的工业部门驱动的（24财年的收入组合约为48％，在23财年为〜27％）。电动汽车部门特别促进了公司的整体增长。在25财年，我们预计工业公司将继续率先为公司的增长轨迹率先。但是，EV空间内的增长正在降温，随着4W EV的需求适度和前一年的高基础。但是，
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代表Provost Jayawardhana，我写信要求您对封闭提案的评论和认可。大学提出了医学物理学的新博士学位。拟议的医学物理学博士将在适用于医学和人类健康的基础和转化研究中培训下一代医学物理学家。该计划将为有抱负的学生提供他们作为医学物理专业人员所需的知识。计划重点为学术界，工业和/或临床服务角色的职业准备。医学物理学将物理科学的原理应用于生物医学问题。医学物理学家的活动涵盖了从研究基本生物医学过程到疾病诊断和治疗的广泛范围，因此，医学物理学家的培训必须广泛。
TARA：AI 公平性和领域泛化的训练和表示调整 William Paul 1、Armin Hadzic 1、Neil Joshi 1、Fady Alajaji 2、Philippe Burlina 1、3 1 约翰霍普金斯大学应用物理实验室 11100 Johns Hopkins Rd, Laurel, MD 20723, USA firstname.lastname@jhuapl.edu 2 数学与统计系 加拿大安大略省皇后大学 K7L 3N6 fa@queensu.ca 3 约翰霍普金斯大学计算机科学系 3400 N. Charles Street Baltimore, MD 21218
我们提出了一种针对受保护或敏感因素实施 AI 公平性的新方法。该方法使用双重策略执行训练和表示改变 (TARA) 来缓解 AI 偏见的主要原因，包括：a) 通过对抗独立性使用表示学习改变来抑制数据表示对受保护因素的偏见依赖性；以及 b) 通过智能增强改变训练集以解决引起偏见的数据不平衡，通过使用生成模型，允许通过领域适应和潜在空间操纵对与代表性不足的人群相关的敏感因素进行精细控制。在图像分析上测试我们的方法时，实验表明 TARA 显著或完全消除了基线模型的偏差，同时优于具有相同信息量的其他竞争性消除偏差方法，例如，对于 Eye-PACS，(% 总体准确度，% 准确度差距) = (78.8, 0.5) vs. 基线方法的得分 (71.8, 10.5)，对于 CelebA，(73.7, 11.8) vs. (69.1, 21.7)。此外，认识到当前用于评估消除偏差性能的指标的某些局限性，我们提出了新颖的联合消除偏差指标。我们的实验还证明了这些新指标在评估所提出方法的帕累托效率方面的能力。