XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemliang
预测和理解风险下的个人级别选择∗
∗此处报告的结果先前是在题为“需求分析师从机器学习中学习什么？”的论文中分发的。当前的标题从Fudenberg和Liang（2019）的开创性作品中汲取了灵感。我们感谢Annie Liang的详细评论和建议以及Yiting Chen，Emel Filiz-Ozbay，Brian Jabarian，Michael Jordan，Daniel Martin，Yusufcan Masatlioglu，Sendhil Mullainathan，Sara Nei Quline和Anna Vakarova进行有用的对话。本文也从D-TEA的参与者（决策：理论，实验和应用），RUD（风险，不确定性和决策），WEAI（WEAI（WEAI）（国际西方经济协会），MLESC24（经济学夏季夏季会议），ESIF-AIML（经济学和AI+ML MEL）和几个大学的一些大学的建议中，也有益于介绍。Ellis感谢由国家科学基金会三脚架计划资助的数据科学研究所（FODSI）的基础，以及加利福尼亚大学伯克利分校的西蒙斯计算机理论研究所的热情款待。在本材料中表达的意见，发现和结论是作者的意见。†埃利斯：加利福尼亚大学伯克利分校（khkellis@berkeley.edu）；卡里夫：加利福尼亚大学伯克利分校（kariv@berkeley.edu）；奥兹贝：马里兰大学（ozbay@umd.edu）。
ICPR-2024的海报论文列表
1.132 179张，bin; zou，chaofan*;歌曲，Wenwen FTC：联合实体和关系提取的新颖三胞胎分类模型1.133 363张，梁； Zheng，Nan* H2O2NET：一个新型实体关系连接网络，用于联合关系三重提取1.134 R2-629 BHESRA，KIRTILEKHA； Agarwal，Akshay*一个多模式的框架来对抗仇恨演讲
APA 男孩和男人心理实践指南
致谢《男孩和男人心理实践指南》由几组人从 2005 年开始制定，并在 2018 年不断更新和修订。最终稿由 Fredric Rabinowitz、Matt Englar-Carlson、Ryon McDermott、Christopher Liang 和 Matthew Kridel 编写和更新，并得到了 Christopher Kilmartin、Ronald Levant、Mark Kiselica、Nathan Booth、Nicholas Borgogna 和 April Berry 的协助。指南建议和选定文献是在几位学者的协助和专业知识下确定的：Michael Addis、Larry Beer、Matt Englar-Carlson、Sam Cochran、lore m。 dickey、William B. Elder、Anderson J. Franklin、Glenn Good、Michele Harway、Denise Hines、Andy Horne、Anthony Isacco、Chris Kilmartin、Mark Kiselica、Ron Levant、Christopher Liang、William Liu、David Lisak、James Mahalik、Ryon McDermott、Michael Mobley、Roberta Nutt、James O’Neil、Wizdom Powell、Fredric Rabinowitz、Aaron Rochlen、Jonathan Schwartz、Andrew Smiler、Warren Spielberg、Mark Stevens、Stephen Wester 和 Joel Wong。作者衷心感谢 Ron Palomares 领导下的 APA 员工多年来的支持。
观察宏伟的dicke超级相变
Dasom Kim 1 , 2 , 3 † , Sohail Dasgupta 4 , † , Xiaoxuan Ma 5 , † , Joong-Mok Park 3 , Hao-Tian Wei 4 , Liang Luo 3 , Jacques Doumani 1 , 2 , Xinwei Li 6 , Wanting Yang 5 , Di Cheng 3 , 7 , Richard H. J. Kim 3 , Henry O. Everitt 2 , 8 , 9 , Shojiro Kimura 10 , Hiroyuki Nojiri 10 , Jigang Wang 3 , 7 , Shixun Cao 5 , ∗ , Motoaki Bamba 11 , Kaden R. A. Hazzard 4 , 8 , 12 , Junichiro Kono 2 , 4 , 8 , 13 , ∗
Ruan，Peifeng-定量生物医学研究中心Ruan，Peifeng-定量生物医学研究中心
综合多矩分析揭示了与疾病进展相关的新型特发性肺纤维化亚型。呼吸研究。24（1），1-12。•Ren，Yue，Peifeng Ruan，Mark Segal，Mirela Dobre，Jeffrey R. Schelling，Upasana Banerjee，Tariq Shafi，Peter Ganz，Ruth F. Dubin和Cric研究研究人员。2023。评估透析肾衰竭患者的大规模适体蛋白质组学平台。PLOS ONE。 18（12），E0293945。 •Peifeng Ruan和Shuang Wang。 2021。 disnep：一种特异性基因网络增强，以改善优先候选疾病基因的优先级。 生物信息学的简报，22（4），P.BBAA241。 •Peifeng Ruan，Shuang Wang和Hua Liang。 2020。mirpls：一种使用microRNA的癌症亚型的部分线性结构标识符方法。 生物信息学，36（19），pp.4902-4909。 •Peifeng Ruan，Ya Wang，Ronglai Shen和Shuang Wang。 2019。 使用关联信号注释来增强相似性网络融合。 生物信息学，35（19），pp.3718-3726。 •Hailin Huang，Jizi Shangguan，Peifeng Ruan和Hua Liang。 2019。 在高维AFT模型中的双层特征选择，并应用了基因组研究。 遗传学和分子生物学中的统计应用，18（5）。 •Ya Wang，Min Qian，Peifeng Ruan，Andrew E. Teschendorff和Shuang Wang。 2019。 使用加权表观遗传距离的方法检测表观遗传缺陷。 核酸研究，47（1），pp.e6-e6。PLOS ONE。18（12），E0293945。•Peifeng Ruan和Shuang Wang。2021。disnep：一种特异性基因网络增强，以改善优先候选疾病基因的优先级。生物信息学的简报，22（4），P.BBAA241。•Peifeng Ruan，Shuang Wang和Hua Liang。2020。mirpls：一种使用microRNA的癌症亚型的部分线性结构标识符方法。生物信息学，36（19），pp.4902-4909。•Peifeng Ruan，Ya Wang，Ronglai Shen和Shuang Wang。2019。使用关联信号注释来增强相似性网络融合。生物信息学，35（19），pp.3718-3726。•Hailin Huang，Jizi Shangguan，Peifeng Ruan和Hua Liang。2019。在高维AFT模型中的双层特征选择，并应用了基因组研究。遗传学和分子生物学中的统计应用，18（5）。•Ya Wang，Min Qian，Peifeng Ruan，Andrew E. Teschendorff和Shuang Wang。2019。使用加权表观遗传距离的方法检测表观遗传缺陷。核酸研究，47（1），pp.e6-e6。•Peifeng Ruan，Jing Shen，Regina M. Santella，Shuigen Zhou和Shuang Wang。2016。nepic：一种使用均值和方差组合信号进行表观遗传学研究的网络辅助算法。核酸研究，44（16），E134-E134。
中性粒细胞胞外陷阱的局部降解……
Chen, J., Hou, S., Liang, Q., He, W., Li, R., Wang, H., Zhu, Y., Zhang, B., Chen, L., Dai, X., Zhang, T., Ren, J. & Duan, H. (2022)。通过光调节酶递送局部降解中性粒细胞胞外陷阱以用于癌症免疫治疗和转移抑制。ACS Nano，16(2)，2585‑2597。https://dx.doi.org/10.1021/acsnano.1c09318
curriculum vitae -zhiting hu
[ 10 ] Zhengzhong Liu, Guanxiong Ding, Avinash Bukkittu, Mansi Gupta, Pengzhi Gao, Atif Ahmed, Shikun Zhang, Xin Gao, Swapnil Singhavi, Linwei Li, Wei Wei, Zecong Hu, Haoran Shi, Xiaodan Liang, Teruko Mitamura, Eric P Xing，Zhiting Hu。一个以数据为中心的NLP工作框架，关于自然语言处理的经验方法会议（EMNLP 2020），演示。
分层白金中的超局部光学谐波世代...
Zhu，S.，Duan，R.，Chen，W.，Wang，F.，Han，J.，Xu，X.，Wu，L.＆Wang，Q。J.（2023）。 在中红外的分层铂二硫化物中的Ultrastrong光学谐波产生。 ACS Nano，17（3），2148-2158。 https://dx.doi.org/10.1021/acsnano.2c08147在中红外的分层铂二硫化物中的Ultrastrong光学谐波产生。 ACS Nano，17（3），2148-2158。 https://dx.doi.org/10.1021/acsnano.2c08147ACS Nano，17（3），2148-2158。 https://dx.doi.org/10.1021/acsnano.2c08147https://dx.doi.org/10.1021/acsnano.2c08147https://dx.doi.org/10.1021/acsnano.2c08147
简历.pdf
• 博士生：Andrew Drucker（麻省理工学院，2008-2012）、Michael Forbes（麻省理工学院，2009-2014）、Aleksandr Arkhipov（麻省理工学院，2010-2017）、Adam Bouland（麻省理工学院，2011-2017）、Shalev Ben-David（麻省理工学院，2012-2017）、Luke Schaeffer（麻省理工学院，2012-2017） 2013–2019), Daniel Grier (麻省理工学院, 2013–2019), Saeed Mehraban (麻省理工学院, 2014–2019), Patrick Rall (UT, 2016–2021), Daniel Liang (UT, 2017–2023), Jiahui Liu (UT, 2018–2023), William Kretschmer (UT, 2016–2023) 2018-2023）。
具有最佳能量性能的离散时间线性多代理系统的分布式控制
受自然界生物运动的启发，在过去的十年中对多机构系统（MASS）的合作运动进行了广泛的研究（Wang等，2017，2019; Wang and Sun，2018; Wang等，2020b; Koru等，2021年； Wang and Sun，2021年）。与单个代理相比，网络质量具有快速命令响应和鲁棒性的优势。由于分布式网络计算系统具有强大的可伸缩性和快速计算速度的特征，对多机构系统的分布式合作控制问题的研究已吸引了控制科学家和机器人工程师在许多情况下的广泛应用的越来越多的注意力，例如移动机器人，例如移动机器人（Mu等，2017; Zhao et al。 2016; Li等人，2019年）和航天器（Zhang等，2018; 2021a）。与开关拓扑合作控制与开关拓扑合作的经典框架。Ren和Beard（2005）进一步放松了Olfati-Saber和Murray（2004）给出的条件，这些条件就线性质量的共识提出了一些新的结果。实际上，有必要在离散时间内调查多代理系统的控制问题，而大多数计算机系统是离散的结构。在Liang等人的研究中。 （2017），研究了不均匀离散时间线性多代理的合作遏制控制问题，并设计了一种新型的内部模式补偿器来处理系统动力学的不确定部分。 （2018）。 su等。 多代理共识在Liang等人的研究中。（2017），研究了不均匀离散时间线性多代理的合作遏制控制问题，并设计了一种新型的内部模式补偿器来处理系统动力学的不确定部分。（2018）。su等。多代理共识Liang等人在研究中给出了基于线性基质不等式（LMI）的离散时间MAS分散共识问题的解决方案方法。LV等人讨论了基于终端迭代学习框架的多代理共识控制问题。（2018）提出了基于时间变化控制输入的自适应控制方法以改善系统的控制性能。（2019）提出了一种基于低增益反馈方法和修改的代数riccati方程的分布式控制算法，以实现离散时间质量质量降低输入饱和条件的半全球共识。