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第二届 NIH 内感受研究研究员年会
2018 年 11 月 26 日，朗格文博士宣誓就任美国国家补充和综合健康中心主任。此前，她曾担任波士顿奥舍综合医学中心主任，该中心设在布莱根妇女医院和哈佛医学院，她还是哈佛医学院的住院医学教授。2012 年之前，她一直担任伯灵顿佛蒙特大学拉纳医学院的神经科学教授。她的研究主要围绕结缔组织在慢性肌肉骨骼疼痛中的作用以及针灸、手动和运动疗法的机制。她最近的工作重点是拉伸对结缔组织内炎症消退机制的影响。朗格文博士在加拿大蒙特利尔的麦吉尔大学获得医学学位。她在英国剑桥大学医学研究委员会神经化学药理学部完成了神经化学博士后研究奖学金，并在巴尔的摩的约翰霍普金斯医院完成了内科住院医师培训和内分泌与代谢博士后奖学金。
补充材料“通过连续体系统中的布里鲁因散射的光声纠缠”
其中A P，A S和B AC分别对应于泵场，Stokes场和载波频率ωp，ωs，ωac的信封操作员。∂Opt（γ）和υAC（γ）表示光学和声学的群体速度（耗散速率）。g 0在单个量子水平上量化这三个领域之间的耦合强度。在以下讨论中，我们在不失去普遍性的情况下进行了真实和积极的[3]。ξp，ξs和ξAC代表这三个领域的langevin噪声，遵守以下统计属性
从地面建立扩散模型的理论
The forward process & ‘schedule' : It was argued [3] that learning an estimate of the true score everywhere on the data space 𝑥 is extremely hard.解决此问题的最受欢迎的解决方案是学习专门用于𝑡的分数。要这样做，需要从𝑝（𝑥）中的样本。The “forward process” is thus designed as an ahead-of-time description of the “path” taken by 𝑝 𝑡 (𝑥) on the probability space (refer to the above figure).One can revert the path by using the same Langevin Equation 4 but with end target being 𝒩(0, 𝐼) and starting from 𝑞 data (𝑥)
剥离扩散概率模型
我们使用扩散概率模型表示高质量的图像合成结果，这是一种受非平衡热力学考虑因素启发的潜在变量模型。我们的最佳结果是通过根据扩散概率模型与Langevin Dynamics匹配的扩散概率模型和降级分数之间的新联系而设计的，我们的模型可以解释为一种渐进的损失减压方案，该方案可以解释为自动性解码的普遍化。在无条件的CIFAR10数据集中，我们获得的成立分数为9.46，最先进的FID得分为3.17。在256x256 LSUN上，我们获得了类似于Progenkivegan的样品质量。我们的提示可在https://github.com/hojonathanho/diffusion上获得。
减少极端天气带来的健康风险
Eunice Kennedy Shriver 美国国家儿童健康与人类发展研究所 (NICHD) ，Diana Bianchi，医学博士 Fogarty 国际中心 (FIC) ，Peter Kilmarx，医学博士 美国国家癌症研究所 (NCI) ，W. Kimryn Rathmell，医学博士、哲学博士 美国国家补充与综合健康中心 (NCCIH) ，Helene Langevin，医学博士 美国国家心肺血液研究所 (NHLBI) ，Gary Gibbons，医学博士 美国国家过敏和传染病研究所 (NIAID) ，Jeanne Marrazzo，医学博士 美国国家老龄化研究所 (NIA) ，Richard Hodes，医学博士
纽波特分部 - 海军海上系统司令部
7 月 29 日，纽波特师因服役美国海军 150 周年而受到表彰。出席仪式的有纽波特师上尉。指挥官 Michael Coughlin；高级执行官 (SES) 技术总监 Ron Vien；参议院军事委员会资深成员 Jack Reed 参议员；NAVSEA 作战中心执行主任 Don McCormack；NAVSEA 作战中心指挥官 Eric Ver Hage 海军少将；众议院军事委员会和众议院国土安全委员会成员 Jim Langevin 众议员；以及参议员 Sheldon Whitehouse。他们共同揭幕了纪念纽波特师 150 周年的纪念碑。约有 500 名员工、政要和校友出席了此次活动，以支持该司令部自 1869 年作为海军鱼雷站成立以来的历史性成就。
无限视野的深度加固学习...
摘要。我们介绍了旨在以统一的方式解决连续空间均值场（MFG）和平均场控制（MFC）问题的增强学习算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将参与者 - 批判性（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，可以以在线方式进行有效更新，并使用Langevin Dynamics从产生的分布中获取样品。AC代理和分数函数被迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均领域问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。算法的直接修改使我们能够求解混合的均值场控制游戏。使用在有限的地平线框架中使用线性界面基准来评估我们的算法的性能。
无限地平线的深度强化学习在连续空间中平均田间问题
我们以统一的方式介绍了用于求解连续空间平均野外游戏（MFG）和平均场控制（MFC）概率的增强学习（RL）算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将Actor-Critic（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，该函数可以以在线方式有效地更新，并使用Langevin Dynamics从结果分布中获取样品。AC代理和分数函数迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均场问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。对算法的直接修改使我们求解混合平均野外控制游戏（MFCGS）。使用渐近无限地平线框架中的线性二次基准评估我们的算法的性能。
探索电磁场和倾斜体积分布对小系统中 D 介子定向流的影响
我们研究了在 p-Pb 碰撞中由于初始涡量和电磁场的影响而产生的小系统中重夸克的定向流。我们使用相对论传输代码来模拟小系统的体积演化，并使用朗之万动力学研究重夸克动量演化。对于重夸克与体积的相互作用，我们采用了准粒子模型 (QPM)。我们观察到由于电磁场而产生的粲夸克的定向流分裂 (v 1) 较大，这与核-核碰撞中粲夸克的定向流分裂相当。然而，在 p 核碰撞中，由于初始倾斜物质分布而导致的定向流的幅度并不大。由于碰撞系统的不对称性，观察到的定向流并不快度奇数。本文中提出的结果提供了一种独立的方法来量化产生的初始电磁场和小系统中的物质分布。
![arXiv:2304.12792v2 [nucl-th] 2023 年 6 月 27 日](/simg/3\3d1e9260dbd400552b6784e11768e74d45334449.webp)
arXiv:2304.12792v2 [nucl-th] 2023 年 6 月 27 日
我们研究了 p-Pb 碰撞中由于初始涡量和电磁场的影响而产生的小系统中重夸克的定向流。我们使用相对论传输代码来模拟小系统的体积演化，并使用朗之万动力学研究重夸克动量演化。对于重夸克与体积的相互作用，我们采用了准粒子模型 (QPM)。我们观察到由于电磁场而产生的粲夸克的定向流分裂 (∆ v 1 )，这与核-核碰撞中粲夸克的定向流分裂相当。然而，由于 p 核碰撞中初始倾斜物质分布导致的定向流的幅度并不大。由于碰撞系统的不对称性，观察到的定向流并不快度奇数。本文中提出的结果提供了一种独立的方法来量化产生的初始电磁场和小系统中的物质分布。