XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnips
ICIPE Science Week
捐助者：通过联合国环境计划（UNEP）的斯德哥尔摩公约秘书处（SCC）标题：支持库存的发展和优先设置，作为制定，审查和更新国家实施计划（NIP）的一部分Sevgan（Head），John Bwire（科学家）和Nelly Ndung'u（科学家）环境和生物多样性主题研究计划； Annah Njui（经理）和Robert Ndungu（赠款官），赠款，合作伙伴和项目。合作者：欧盟，瑞典化学局（KEMI），巴塞尔秘书处，鹿特丹和斯德哥尔摩会议与联合国环境计划联络（UNEP）和绿色增长知识伙伴关系（GGKP）
超快相干 THz 晶格动力学与范德华反铁磁体 FePS 3中的自旋耦合
少原子层薄材料 [1–3] 的合成引发了大规模研究的火花，旨在操控其宏观特性。最近，二维磁有序材料也已生成。[4–7] 这些化合物的长程磁序似乎极易受到晶格畸变的影响，这是因为磁各向异性在稳定二维磁体中的长程有序方面发挥了作用。[8] 通过各种机制超快产生声子已被证明是在基本时间尺度上驱动和控制块体磁体自旋动力学的有力工具。[9–14] 这种途径也适用于范德华二维材料晶体，最近在铁磁 CrI 3 晶体中发现动态自旋晶格耦合就证明了这一点。 [15] 从自旋电子学角度来看，二维反铁磁体与铁磁体相比具有几个基本优势。主要优势在于基态更稳定，磁共振频率在 THz 范围内，比铁磁体高几个数量级。至关重要的是，反铁磁磁子与声子的耦合处于光学声子的能量范围内，这导致了最近有关二维反铁磁材料中杂化磁子-声子准粒子的报道。[16–20] 因此，光驱动的集体晶格模式具有在二维反铁磁体中光学控制长程磁序的潜力，这是基于已证实的可能性，即使光子能量远离其本征频率，也可以完全相干地驱动此类模式[21,22]，也基于它们与磁子的强耦合。在此背景下，过渡金属三硫属磷酸盐（MPX3，其中M = Ni、Fe、Mn、... 和X = S、Se）代表了一类有趣的范德华反铁磁体。[23–26] 虽然据报道在独立的 NiPS3 块体单晶中 [27] 可以产生光学磁振子，但这种材料缺乏可扩展性到二维极限。事实上，实验证明，NiPS3 的单原子层在磁排序上与 MnPS3 [28] 和 FePS3 [25] 并无不同。
超快相干 THz 晶格动力学与范德华反铁磁体 FePS3 中的自旋耦合
少原子层薄材料 [1–3] 的合成引发了大规模研究的火花，旨在操控其宏观特性。最近，二维磁有序材料也已生成。[4–7] 这些化合物的长程磁序似乎极易受到晶格畸变的影响，这是因为磁各向异性在稳定二维磁体中的长程有序方面发挥了作用。[8] 通过各种机制超快产生声子已被证明是在基本时间尺度上驱动和控制块体磁体自旋动力学的有力工具。[9–14] 这种途径也适用于范德华二维材料晶体，最近在铁磁 CrI 3 晶体中发现动态自旋晶格耦合就证明了这一点。 [15] 从自旋电子学角度来看，二维反铁磁体与铁磁体相比具有几个基本优势。主要优势在于基态更稳定，磁共振频率在 THz 范围内，比铁磁体高几个数量级。至关重要的是，反铁磁磁子与声子的耦合处于光学声子的能量范围内，这导致了最近有关二维反铁磁材料中杂化磁子-声子准粒子的报道。[16–20] 因此，光驱动的集体晶格模式具有在二维反铁磁体中光学控制长程磁序的潜力，这是基于已证实的可能性，即使光子能量远离其本征频率，也可以完全相干地驱动此类模式[21,22]，也基于它们与磁子的强耦合。在此背景下，过渡金属三硫属磷酸盐（MPX3，其中M = Ni、Fe、Mn、... 和X = S、Se）代表了一类有趣的范德华反铁磁体。[23–26] 虽然据报道在独立的 NiPS3 块体单晶中 [27] 可以产生光学磁振子，但这种材料缺乏可扩展性到二维极限。事实上，实验证明，NiPS3 的单原子层在磁排序上与 MnPS3 [28] 和 FePS3 [25] 并无不同。
国家实施计划和国家行动计划：
规定“制定、实施和更新反映国家驱动方针的国家行动计划，为实现该文书的目标作出贡献。” 4 许多国家在提交给 INC 第二届会议的预先报告中提到了国家行动计划 5 或国家实施计划和国家行动计划的组合。 6 少数报告还提到国家自主决定的行动计划或行动 7 或反映国情的自愿方针，并允许各国自行决定其内容，而不是使用规定的统一格式。 8 更广泛地说，在 INC-2 期间，许多国家提到需要有实施措施。 9 特别是在 INC-2 联络小组的讨论中，各国对国家行动计划提出了不同的看法，10 并且“一些 [谈判国] 更喜欢用国家实施计划这一术语来捕捉该计划在国家实施该文书中的作用。” 11 虽然这些术语看起来很相似，但它们意味着不同的机制、不同的法律效力以及不同的遵守和评估系统。
南非国家能源监管机构
AMEU 市政电力公用事业协会 BESF 电池储能设施 COD 商业运营日期 DS 配电系统 EIUG 能源密集型用户组 ESI 电力供应行业 GCAC 电网规范咨询委员会 GCR 电网规范要求 Hz 赫兹 IET 行业专家团队 IPP 独立电力生产商 kW 千瓦 MW 兆瓦 NRS 国家合理化规范 NERSA 南非国家能源监管机构 NSP 网络服务提供商 NIPS 国家综合电力系统 OCGT 开式循环燃气轮机 PAJA 促进行政司法法 POC 连接点 PUC 公用事业连接点 PQ 电能质量 RoCoF 频率变化率 RPP 可再生能源发电厂 SAPP 南非电力联盟 SAREC 南非可再生能源委员会 SDR 调度和调度规则 TS 输电系统 TNSP 输电网络服务提供商 VRT 电压穿越 VFRT 电压故障穿越
fei Xia
使用图形本地化网络进行视觉导航的行为方法。RSS 2019。 [28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。 2019年Rebomb的最佳纸张奖。 [29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。 快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。 自然通讯。 [30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。 理解gans：LQG设置。 [31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。 NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。 NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。RSS 2019。[28] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。adafdr：一种快速，强大和协变量的自适应方法，用于多个假设检验。2019年Rebomb的最佳纸张奖。[29] Martin J. Zhang，Fei Xia，James Zou。快速和协变量的自适应方法在大规模多种假设检测中放大检测能力。自然通讯。[30] Soheil Feizi，Changho Suh，Fei Xia和David Tse。理解gans：LQG设置。[31] Fei Xia*，Martin Zhang*，James Zou，David Tse。NeuralFDR：从假设特征学习决策阈值。NIPS 2017。 [32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。 通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。 生物信息学，2017年。 [33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。 铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。 基因组研究第27卷2017年。 [34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。 ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。NIPS 2017。[32] Qiao Liu，Fei Xia，Qijin Yin，Rui Jiang。通过混合深卷积神经网络预测染色质的可及性预测。生物信息学，2017年。[33] Govinda Kamath*，Ilan Shomorony*，Fei Xia*，Thomas Courtade，David Tse。铰链：长阅读组装实现最佳重复分辨率。基因组研究第27卷2017年。[34] Ilan Shomorony，Govinda Kamath，Fei Xia，Thomas Courtade和David Tse，部分DNA大会：利率依赖性的观点。ISIT 2016。 [35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。 通过潜在空间分解进行复合形状建模。 ICCV 2019。ISIT 2016。[35] Anastasia dubrovina，Fei Xia，Panos Achlioptas，Mira Shalah，Leonidas Guibas。通过潜在空间分解进行复合形状建模。ICCV 2019。ICCV 2019。
IEEE信息理论社会
Alon Orlitsky收到了学士学位1980年和1981年，本古里安大学（Ben Gurion University）的数学和电气工程学位学位，以及M.Sc. 和Ph.D. 1982年和1986年，斯坦福大学获得电气工程学位。 从1986年到1996年，他在贝尔实验室的通信分析研究部门任职。 他在第二年担任D.E.的定量分析师。 Shaw and Company，纽约市的一家投资公司。 1997年，他加入了加利福尼亚大学圣地亚哥分校，他目前是电气和计算机工程以及计算机科学和工程学的教授。 他的研究涉及信息理论，统计建模和机器学习。 从2011年到2014年，阿隆（Alon）指挥UCSD的无线通信中心，自2006年以来，他一直指导信息理论和应用中心。 他是2016年信息理论协会的主席。 他共同组织了许多有关信息理论，机器学习和统计数据的计划，包括他于2006年开始的信息理论和应用研讨会，此后帮助组织了。 Alon是1981年ITT国际奖学金和1992年IEEE W.R.G.的接受者 Baker Paper Award，以及2006年信息理论社会纸张奖和2016年NIPS纸奖的共同报道。 他合着了两篇论文，他的学生获得了学生纸奖：2003年Capocelli奖和2010年ISIT学生纸奖。 他是IEEE的会员，并担任UCSD信息理论及其应用的高通主席。学位，以及M.Sc.和Ph.D. 1982年和1986年，斯坦福大学获得电气工程学位。从1986年到1996年，他在贝尔实验室的通信分析研究部门任职。他在第二年担任D.E.的定量分析师。Shaw and Company，纽约市的一家投资公司。1997年，他加入了加利福尼亚大学圣地亚哥分校，他目前是电气和计算机工程以及计算机科学和工程学的教授。他的研究涉及信息理论，统计建模和机器学习。从2011年到2014年，阿隆（Alon）指挥UCSD的无线通信中心，自2006年以来，他一直指导信息理论和应用中心。他是2016年信息理论协会的主席。他共同组织了许多有关信息理论，机器学习和统计数据的计划，包括他于2006年开始的信息理论和应用研讨会，此后帮助组织了。Alon是1981年ITT国际奖学金和1992年IEEE W.R.G.的接受者Baker Paper Award，以及2006年信息理论社会纸张奖和2016年NIPS纸奖的共同报道。他合着了两篇论文，他的学生获得了学生纸奖：2003年Capocelli奖和2010年ISIT学生纸奖。他是IEEE的会员，并担任UCSD信息理论及其应用的高通主席。
基于注意力的量子断层扫描
摘要 随着量子系统平台的快速发展，噪声量子态的多体量子态重建问题成为一个重要挑战。人们对使用生成神经网络模型来解决量子态重建问题的兴趣日益浓厚。在这里，我们提出了“基于注意力的量子断层扫描”（AQT），这是一种使用基于注意力机制的生成网络进行量子态重建的方法，它可以学习噪声量子态的混合态密度矩阵。AQT 基于 Vaswani 等人（2017 NIPS）在“注意力就是你所需要的一切”中提出的模型，该模型旨在学习自然语言句子中的长程相关性，从而超越以前的自然语言处理（NLP）模型。我们不仅证明 AQT 在相同任务上的表现优于早期基于神经网络的量子态重建，而且证明 AQT 可以准确地重建与 IBMQ 量子计算机中实验实现的噪声量子态相关的密度矩阵。我们推测 AQT 的成功源于它能够对整个量子系统中的量子纠缠进行建模，就像 NLP 的注意力模型能够捕捉句子中单词之间的相关性一样。
div>的课程
- Jiaxin Huang, PhD student at UIUC, Microsoft Research Fellowship - Keping Bi, WWW 2021 paper, PhD student at University of Massachusetts Amherst - Yang Zhao, ICML 2020 paper, PhD student at University of Buffalo - Paidamoyo Chapfuwa, CHIL 2020 paper, PhD student at Duke University - Christy Li, AAAI 2020 paper, PhD student at Duke University - Ruqi Zhang, ICLR 2020 paper, PhD student at Cornell University - Le Fang, EMNLP 2019 paper, PhD student at University of Buffalo - Hao Fu, NAACL 2019 paper, PhD student at Duke University - Ke Bai, AISTATS 2019 paper, PhD student at Duke University - Guoyin wang, ACL 2018 paper, PhD student at Duke University - Ruiyi Zhang, AISTATS 2018年论文，Duke University -Sam Lobel的博士生，ICLR 2020论文。杜克大学的访问学生，现为布朗大学的博士生 - 刘豪（Hao Liu），NIPS 2017论文。杜克大学的来访学生，现为加州理工学院的博士生
简历.pdf
Understanding the Training and Inference of Reinforcement Learning Tsinghua University, hosted by Prof. Hongning Wang June 2024 On the Cheating of Offline Reinforcement Learning KAUST Rising Stars in AI Symposium Feb 2024 Offline Reinforcement Learning: Current and Future AAAI New Faculty Highlight Program Feb 2023 Breaking the Deadly Triad in Off-Policy Reinforcement Learning Department of Computer Science,弗吉尼亚大学2022年3月，西蒙·弗雷泽大学2022年2月电气与计算机工程系2022年2月，2022年2月，爱丁堡大学，2021年10月，2021年10月，在2021年10月2021年10月2021年脱颖而出的Trake triaia the Triaiad the Hotherd Teams the Hots the Honders Levers Levers the Hands the Triak the Target Network the Target Network the Target Network the Tragent Microsoft the Traber the Hands the Hanters，Hantermind tempers，官僚政策评估数据节2020年2020年，开放数据科学2020年10月O效率评估和控制BONDEDANES AI实验室，上海2020年10月2020年10月编码深度Rl Papers NIPS MLTRAIN研讨会，长滩2019年12月，2019年12月政策参与者 - 批判性批判性算法，