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LionGlobal 颠覆性创新基金
^ 数字包括各类别适用的初始费用。 1 回报基于单一定价基础。超过 1 年的回报期按年计算。股息再投资扣除再投资时应付的所有费用，并以各类别的货币计算。 2 补充退休计划 (SRS) 资金仅可用于购买 A 类 (SGD) 和 I 类 (SGD) 单位。 *前十大行业 自 2022 年 10 月 31 日起，LionGlobal Disruptive Innovation Fund 的投资方法是使用因素来系统地选择和提炼股票。除非另有说明，以上信息基于截至 2023 年 6 月 30 日的可用信息。所引用的证券并非买卖建议。意见和估计构成我们的判断，并与其他投资组合数据一起，如有更改，恕不另行通知。有关其他技术术语的解释，请访问 www.lionglobalinvestors.com
LionGlobal 颠覆性创新基金
^ 数字包括各类别适用的初始费用。 1 回报基于单一定价基础。超过 1 年的回报期按年计算。股息再投资扣除再投资时应付的所有费用，并以各类别的货币计算。 2 补充退休计划 (SRS) 资金仅可用于购买 A 类 (SGD) 和 I 类 (SGD) 单位。 *十大行业 自 2022 年 10 月 31 日起，LionGlobal Disruptive Innovation Fund 的投资方法是使用因素来系统地选择和提炼股票。 除非另有说明，以上信息基于截至 2023 年 4 月 30 日可用的信息。 所引用的证券并非买卖建议。意见和估计构成我们的判断，并与其他投资组合数据一起，如有更改，恕不另行通知。 有关其他技术术语的解释，请访问 www.lionglobalinvestors.com
使用RGB空中图像和机器学习检测咖啡叶矿工
摘要：咖啡生产的可持续性是全球生产者的关注点。为了保持可持续性，有必要达到令人满意的咖啡生产力和质量。害虫和疾病会降低生产率，并可能影响咖啡豆的质量。为了确保可持续性，生产商需要监测可能导致大量农作物损失的害虫，例如咖啡叶矿工Leucoptera Coffeella（Lepidoptera：Lyonetiidae），属于鳞翅目命令和Lyonetiidae家族。这项研究旨在使用机器学习技术和植被指数来远程识别咖啡叶矿工在咖啡种植地区的侵扰。咖啡叶矿工侵扰的现场评估是在2023年9月进行的。使用远程试验的飞机拍摄航空图像，以确定带有RGB（红色，绿色，蓝色）图像的13个营养指数。使用ArcGIS 10.8软件计算植被指数。一个综合数据库，其中包含咖啡叶矿工侵扰，植被指数和作物数据的详细信息。数据集分为培训和测试子集。使用了四种机器学习算法：随机森林（RF），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机梯度下降（SGD）。超参数调整后，采用了测试子集进行模型验证。值得注意的是，SVM和SGD模型在估计咖啡叶矿工侵扰方面均表现出卓越的性能，KAPPA指数分别为0.6和0.67。植被指数和作物数据的综合使用提高了咖啡叶矿工检测的准确性。RF模型的性能不佳，而SVM和SGD模型的性能更好。这种情况突出了追踪咖啡叶矿工在不同年龄，不同品种和其他环境变量不同的领域中的挑战。
深度学习的信息瓶颈理论
在过去的几年中，我们开发了一套全面的深度神经网络 (DNN) 大规模学习理论，并使用随机梯度下降 (SGD) 进行优化。该理论建立在三个理论组成部分之上：(1) 重新思考标准（类似 PAC）分布独立的最坏情况泛化界限 - 将它们转变为独立于模型架构的问题相关典型（信息论意义上的）界限。(2) 信息平面定理：对于大规模典型学习，样本复杂度和准确度权衡仅由两个数字来描述：表示（网络中的一层）在输入模式上维护的互信息，以及每层对所需输出标签的互信息。编码器和解码器信息值之间的信息理论最优权衡由规则特定输入输出分布的信息瓶颈 (IB) 界限给出。(3) DNN 的各层通过标准 SGD 训练在高维（输入和层）中达到这个最优界限。
数据科学和机器学习科学硕士
DSA5XXX课程费用：SGD 5,886/课程（包括9％GST）；非DSA5XXX课程的课程费用可能有所不同。注意：•如果计划不完整，支付的费用不可退还。•将对延迟或部分费用支付处罚。•大学保留根据需要审查费用的所有权利，并将对未经事先通知进行相应调整。新加坡的GST信息：•GST 8％适用于2023年。•GST为9％的GST是适用于2024年。
使用小波和...识别中风后脑电图信号
中风后患者需要持续的康复治疗来恢复因发病而造成的功能障碍，因此需要监测设备。脑电信号反映了大脑的电活动，这也表明了中风后患者的恢复情况。然而，脑电信号处理模型需要提供中风后状态的信息。深度学习的发展使其可以应用于中风后患者的识别。本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）识别中风后患者的方法。小波作为机器学习的一个特征，用于提取脑电信号信息，反映中风后患者的状况。这个特征是Delta、Alpha、Beta、Theta和Mu波。此外，还根据中风后脑电信号的特点添加了这五个波的振幅特征。结果表明，特征配置对于区分至关重要。具有振幅和Beta特征的测试数据准确率为90%，而没有振幅或Beta特征的测试数据准确率为70%。实验结果还表明，自适应矩估计（Adam）优化模型比随机梯度下降（SGD）更稳定。但SGD可以提供比Adam模型更高的准确率。
SCE教师生物for网站_ 2024年7月
Rajesh Piplani博士是M.Sc的主任 （供应链工程）计划。 他获得了硕士学位 1990年亚利桑那州立大学工业工程学的 D. 1995年来自普渡大学。 Piplani博士在美国的科学与工程中列为Who（1998-1999）。 他在印度和美国拥有超过七年的行业经验，在电厂设备和半导体制造设施的供应链管理和生产计划领域。 自1998年以来，他一直在NTU教职员工任职。 他曾是新加坡资助代理A*Star的集成制造和服务系统（IMSS）的计划经理，负责管理SGD 800万计划。 他是Y3 Technologies的副顾问。 他还参加了新加坡制造商协会和德国供应管理委员会的ESCM委员会。Rajesh Piplani博士是M.Sc的主任（供应链工程）计划。 他获得了硕士学位 1990年亚利桑那州立大学工业工程学的 D. 1995年来自普渡大学。 Piplani博士在美国的科学与工程中列为Who（1998-1999）。 他在印度和美国拥有超过七年的行业经验，在电厂设备和半导体制造设施的供应链管理和生产计划领域。 自1998年以来，他一直在NTU教职员工任职。 他曾是新加坡资助代理A*Star的集成制造和服务系统（IMSS）的计划经理，负责管理SGD 800万计划。 他是Y3 Technologies的副顾问。 他还参加了新加坡制造商协会和德国供应管理委员会的ESCM委员会。（供应链工程）计划。他获得了硕士学位1990年亚利桑那州立大学工业工程学的D. 1995年来自普渡大学。Piplani博士在美国的科学与工程中列为Who（1998-1999）。他在印度和美国拥有超过七年的行业经验，在电厂设备和半导体制造设施的供应链管理和生产计划领域。自1998年以来，他一直在NTU教职员工任职。他曾是新加坡资助代理A*Star的集成制造和服务系统（IMSS）的计划经理，负责管理SGD 800万计划。他是Y3 Technologies的副顾问。他还参加了新加坡制造商协会和德国供应管理委员会的ESCM委员会。
培训数据归因与近似展开
1。它可以为多阶段培训管道（例如，基础模型和持续学习）提供TDA分析。2。它可以将算法选择纳入分析中（例如SGD与Adam）。3。即使隐式分化假设失败（例如，非构成参数），它也保持与反事实预测的密切联系。•与以前的展开方法不同，来源可以实现这些好处，同时仅需要少量的模型检查点C（例如，C = 5），而不是存储整个训练轨迹。
Goh Lay Hoon博士 - 新加坡
1。首席研究员。NUHS合作促进与健康服务研究（HPHSR）2022年9月，SGD250,000，30/9/23-29/9/26/26。项目标题：使用数据驱动的方法在新加坡初级保健环境中转变慢性疾病护理管理。2。共同评估器。NUS教学增强补助金（TEG）2023。“医学，护理，药房和牙科本科生之间的跨学科教育”，20,000美元，从15/8/8/23-31/7/25。___________________________________________________________________电子邮件：mdcglh@nus.edu.sg lay_hoon_goh@nuhs.edu.sg.sg上次更新2024年6月11日