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2023 年 7 月拨款申请
通讯 PI：林顺泰 主题 PI：林顺泰、黄淑萍、Anita Chan、Ong Choon Kiat、Jason Chan Yong Sheng、陈金苗、陈素勇、Anand Jeyasekharan、Francesca Lorraine Lim、Michaela Seng Su- Fern、Joe Yeong Poh Sheng、Nicholas Grillos、Chhoma Weng、Weng Hong Joo、Olaf Rotzschke、Amit Jain、Edward Chow、William Hwang、Valerie Yang、Woo Xing Yi、Lee Hwee Kuan、Chiang Jianbang、Vaibhav Rajan、Sebastian Maurer- Stroh
菲律宾转基因玉米的社会经济影响
特别要感谢Ibon Foundation使这项研究成为现实。我们感谢伊本研究部主管Rosario Bella Guzman的指导；概念化，本文的实际研究和编辑。我们也非常感谢玛丽亚·詹妮弗·海格德·古斯特（Maria Jennifer Haygood-Guste）在整个研究阶段的所有辛勤工作，从促进小组讨论和访谈到撰写GM玉米纸。我们还要感谢Ibon研究人员Glenis Balangue，Lomel Buena和Carla Maria Issa Cesar，以确保在现场研究中的各个级别的研究质量。我们还要感谢Masipag国家办公室工作人员，尤其是Ma Carmela Ong Vano和Fe
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美国的亲社会取向和 COVID‐19 疫苗接种意愿
Grannis, SJ, Han, J., McEvoy, C., Ong, TC, Naleway, AL, Reese, SE, Embi, P. J., Dascomb, K., Klein, NP, Griggs, EP, … Fireman, B. (2022)。在 delta 和 Omicron 变体占主导地位的时期，mRNA 疫苗对成人 COVID-19 相关急诊和紧急护理就诊及住院治疗的 2 剂和 3 剂有效性减弱 — VISION 网络，10 个州，2021 年 8 月至 2022 年 1 月。发病率和死亡率周报，71 (7)，255–263。 https://doi.org/10.15585/mmwr.mm7107e2 Fiolet, T., Kherabi, Y., MacDonald, CJ, Ghosn, J., & Peiffer-Smadja, N. (2022). 比较 COVID-19 疫苗的
NOCASE-AGO_1968-81-000-WEB-0.pdf
俄克拉荷马州埃德蒙市中央州立学院 · 纽约州格林维尔市长岛大学波斯特学院 <,.:.,, ... \.~:\ 佛罗里达科技学院，佛罗里达州::\Iell)Ourne 路易斯安那州蒂博多市弗朗西斯 T. 西科尔斯州立学院，路易斯安那州杰克逊市杰克逊市科尔尼州立学院，内布拉斯加州科尔尼市东北密苏里州立学院，密苏里州柯克斯维尔市北伊利诺伊大学，伊利诺伊州迪卡尔布市北密歇根大学，密歇根州伊利诺伊大学诺福克分校老道明学院，弗吉尼亚州诺福克市罗彻斯特理工学院，纽约州罗彻斯特市南科罗拉多州立学院，科罗拉多州普韦布洛市威斯康星州立大学-维尔海特沃特分校，密苏里州
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CO1 Understand the concepts of Vector space and inner-product spaces CO2 Apply the linear algebra concepts in approximations and matrix decompositions CO3 Understand functions of several variables, gradients relevant for machine learning CO4 Apply optimization techniques in real life problems CO5 Acquire sound mathematical aspects of machine learning Syllabus: Linear Algebra : Vector spaces, linear independence, basis, linear transformations,坐标，线性变换，仿射空间，仿射映射的矩阵表示；内部产物空间 - 矢量空间上的内部产品和规范，长度，角度，正交补充，投影，最小平方近似，革兰氏schmidt过程，旋转；矩阵分解 - cholesky分解，特征分解和对角线化，奇异值分解；微积分和优化：几个变量的函数，矩阵的梯度，用于计算梯度的有用身份，反向传播和自动分化，深网中的梯度，线性化和多元泰勒级数；使用梯度下降，使用Lagrange乘数，凸优化的梯度下降优化 - 凸集，凸功能，线性编程，二次编程，legendre -fenchel transform，并凸出机器学习中的数学方面：线性回归和参数估计；降低降低 - 主成分分析，线性判别分析；高斯混合模型的密度估计；用支持向量机的分类 - 分离超平面，原始和双支持向量机，内核；学习资源：教科书：1。机器学习的数学，马克·彼得·迪森罗斯（Mark Peter Deisenroth），A。AldoFaisal和Cheng ong ong，剑桥大学出版社，2020年参考书：1。线性代数，Stephen H. Friedberg，Arnold J. Insel和Lawrence E. Spence，Pearson，2019年，第五版2。线性代数和从数据中学习，吉尔伯特·斯特朗线性代数和用于机器学习的优化，Charu C. Aggarwal，Springer，2020
数学161机器学习的数学基础
课程描述机器学习方法中数学概念的简介，重点是开发新机器学习算法所需的理论工具。主题包括线性代数和矢量计算，以应用于监督学习，回归，分类，无监督学习，群集，降低性降低以及在机器学习算法中使用的优化和概率理论。先决条件数学010a，具有c-或更高的级别，数学031，具有c-或更高等级；或等效；或讲师的同意。MARC PETER DEISENROTH，A。AldoFaisal和Cheng Suong Ong其他资源凸出凸出优化：算法和复杂性（第8卷第8号3-4，2015）由SébastienBubeckMatrix方法在数据挖掘和模式识别中（2007年）的Lars Elden建议的讲座时间表
自动路面状况数据收集质量控制、质量保证和可靠性
最终报告 FHWA/IN/JTRP-2009/17 路面状况数据自动采集质量控制、质量保证和可靠性 作者：Ghim Ping Ong 土木工程学院客座助理教授 Samy Noureldin 印第安纳州交通部部门经理和 Kumares C. Sinha Olson 土木工程杰出教授 联合交通研究计划 项目编号 C-36-78O 文件编号 3-10-14 SPR-3111 与印第安纳州交通部和联邦公路管理局合作 本报告内容反映作者的观点，作者对本文提供的事实和数据的准确性负责。内容不一定反映印第安纳州交通部或联邦公路管理局的官方观点或政策。本报告不构成标准、规范或法规 普渡大学西拉斐特，印第安纳州，47907 2010 年 1 月