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Calvert全球能源解决方案基金
风险考虑基金持有的投资价值可能会在美国和全球市场中对经济和金融事件（无论是真实的，预期的还是感知）而增加或减少。由于诸如基金费用，不完善的相关性，股价上涨，索引组成的变化，监管策略，高投资组合交换率以及使用杠杆的使用（如果有）等因素，基金的绩效可能与其指数相匹配或相关，无论是每天还是总计的，无论是每天还是汇总的。基金预计，无论市场状况或个人投资绩效如何，该基金都在其旨在跟踪的指数中持有每家公司的普通股，这可能会导致该基金不足以使用有效策略的投资。由于该基金将其投资集中在水产行业的公司中，因此基金股票的价值可能会波动超过更广泛的基金。股票证券的价值对股票市场波动敏感。由于不利市场，经济，政治，监管，地缘政治，货币汇率或其他条件，对外国工具或货币的投资可能涉及比美国投资更大的风险和波动性。较小的公司通常要比更大的，更知名的公司的价格更高的价格波动，有限的流动性，更高的交易成本和更高的投资风险。主要投资于负责投资的风险是，在某些市场条件下，基金可能不利于不利用负责任的投资策略的投资。该基金在交易量，做市商或贸易伙伴缺乏交易量，庞大的职位规模，市场状况或法律限制时会遇到流动性风险，这会损害其出售特定投资或以有利的市场价格出售它们的能力。冠状病毒对全球市场的影响可能会长时间持续，并可能对基金的绩效产生不利影响。没有资金是一项完整的投资计划，您可能会损失投资基金的资金。该基金可以从事其他可能涉及额外风险的投资实践，您应该审查基金招股说明书以进行完整的描述。
Calvert全球能源解决方案基金
风险考虑基金持有的投资价值可能会在美国和全球市场中对经济和金融事件（无论是真实的，预期的还是感知）而增加或减少。由于诸如基金费用，不完善的相关性，股价上涨，索引组成的变化，监管策略，高投资组合交换率以及使用杠杆的使用（如果有）等因素，基金的绩效可能与其指数相匹配或相关，无论是每天还是总计的，无论是每天还是汇总的。基金预计，无论市场状况或个人投资绩效如何，该基金都在其旨在跟踪的指数中持有每家公司的普通股，这可能会导致该基金不足以使用有效策略的投资。由于该基金将其投资集中在水产行业的公司中，因此基金股票的价值可能会波动超过更广泛的基金。股票证券的价值对股票市场波动敏感。由于不利市场，经济，政治，监管，地缘政治，货币汇率或其他条件，对外国工具或货币的投资可能涉及比美国投资更大的风险和波动性。较小的公司通常要比更大的，更知名的公司的价格更高的价格波动，有限的流动性，更高的交易成本和更高的投资风险。主要投资于负责投资的风险是，在某些市场条件下，基金可能不利于不利用负责任的投资策略的投资。该基金在交易量，做市商或贸易伙伴缺乏交易量，庞大的职位规模，市场状况或法律限制时会遇到流动性风险，这会损害其出售特定投资或以有利的市场价格出售它们的能力。冠状病毒对全球市场的影响可能会长时间持续，并可能对基金的绩效产生不利影响。没有资金是一项完整的投资计划，您可能会损失投资基金的资金。该基金可以从事其他可能涉及额外风险的投资实践，您应该审查基金招股说明书以进行完整的描述。
2023 年 4 月 28 日星期五上午 10:00 DR. GOKUL...
摘要 随着量子计算从实验室的好奇心转变为技术现实，我们必须充分发挥其潜力，使不完善的量子技术在现实世界的应用中获得有意义的好处。实现这一愿景需要计算机架构师发挥关键作用，利用经典计算原理构建和促进混合计算生态系统，以获得实际的量子优势。首先，我将介绍我为构建这个混合生态系统所做的四项研究：经典应用转换、自适应噪声缓解、可扩展纠错和高效资源管理。其次，从经典应用转换的角度，我将介绍“CAFQA：变分量子算法的经典模拟引导程序”，它通过使用贝叶斯优化有效地搜索量子空间中可经典模拟的部分，从而实现 VQA 的精确经典初始化。CAFQA 恢复了之前最先进的经典初始化中丢失的 99.99% 的准确度，平均提高了 56 倍。第三，从可扩展纠错重点出发，我将介绍“Clique：优于最坏情况的量子纠错解码”，其中提出了用于低温量子系统的 Clique QEC 解码器。Clique 是一种轻量级低温解码器，用于解码和纠正常见的琐碎错误，因此只有罕见的复杂错误在低温制冷机外处理。Clique 消除了 90-99% 以上的低温制冷机 I/O 解码带宽，同时支持超过一百万个物理量子比特。最后，我将概述其他之前和正在进行的工作，以及我对实际量子优势的未来研究愿景。传记 Gokul Subramanian Ravi 是芝加哥大学 2020 年 NSF CI 研究员博士后学者，由 Fred Chong 教授指导。他的研究针对量子计算架构和系统，主要研究量子和经典计算交叉的主题。他于 2020 年获得威斯康星大学麦迪逊分校计算机架构博士学位，指导教授是 Mikko Lipasti 教授。他曾获得威斯康星大学麦迪逊分校颁发的 2020 年最佳 ECE 论文奖，并被评为 2019 年计算机架构新星。他的量子和经典计算研究已在顶级计算机架构、系统和工程会议上发表，并获得了两项专利和三项待批专利。他的合著作品被评为 HPCA 2022 最佳论文和 2023 年 IEEE Micro Top Picks 荣誉奖。
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
免疫逃避、减弱和增强对接种疫苗的多数人群与未接种疫苗的少数人群之间人口混合动态的影响
安全有效疫苗的快速研发是 SARS-CoV-2 大流行的重大成就，可能已在全球范围内防止了数百万人的死亡 [1,2]。然而，使用疫苗强制令作为鼓励接种疫苗的一种手段引起了争议，反对者认为，工作、上学或旅行的疫苗接种要求是对个人权利的不合理限制 [3]。我们之前使用了一个简单的疾病传播和疫苗效果数学模型以及非随机人群混合来探索疫苗接种以及接种疫苗和未接种疫苗人群之间的不同混合模式将如何影响每个亚人群的风险和疾病动态 [4]。在这项工作中，我们创建了一个指标，以衡量在疫苗不完善的情况下，未接种疫苗的亚人群的感染对接种疫苗人群风险的不成比例的影响 [4]。我们发现，即使接种了效力较低的疫苗（VE 约 40%），在所有关于两组混合的假设下，未接种疫苗的人群的感染风险明显高于接种疫苗的人群[4]。我们还发现，经接触调整后，未接种疫苗的人群对感染风险的贡献是不成比例的，未接种疫苗的人群对接种疫苗人群感染的贡献率高于仅基于接触人数所预期的比率[4]。最后，我们发现，随着同类混合的增加（接种疫苗和未接种疫苗的人优先与具有相似疫苗接种状况的人互动），接种疫苗的人群的发病率下降，未接种疫苗的人群的发病率上升，但经接触调整后，接种疫苗的人群与未接种疫苗的人群接触对风险的贡献增加[4]。由此我们得出这样的结论：虽然在致命性疫情期间避免接种疫苗的风险主要由未接种疫苗的人群承担，但他们的选择对接种疫苗人群的病毒感染风险的影响，与未接种疫苗的人群比例不成比例。因此，该模型暗中支持使用疫苗强制令。我们的研究成果遭到了一些批评，有些是科学性的，有些则可以说是意识形态性的。我们在一篇发表的回应中回应了科学批评[5]。大多数批评集中在与奥密克戎变种出现相关的疫苗效力下降、我们在发表的模型中假设接种疫苗会产生持久免疫力，以及认为仅给未接种疫苗的人提供20%的基线免疫力的“先发优势”是不够的。关于疫苗效力[6-8]、持久性的信息不断发展
使用机器学习对小胶质细胞进行分类
项目详情：机器学习：通常，只需根据生物细胞的形状即可预测其状态。人类尝试这样做既耗时又容易受到无意识偏见和人为错误的影响。相反，人们更喜欢自动计算方法，而这正是机器学习可以实现的。我们的初步结果已经开发出一种高精度（>93%）的小胶质细胞方法。这篇博士论文的目的是改善这一点。应用：小胶质细胞是大脑中的常驻免疫细胞。它们采用多种表型来控制大脑的免疫反应，包括吞噬有害物质和释放信号化学物质。科学界在过去五十年中天真地将小胶质细胞分为两种类型。然而，最近的研究（包括我们的合作者）带来了革命性的想法，即小胶质细胞状态是一个连续体。重要性：拥有一种可以准确确定小胶质细胞状态的诊断工具至关重要。首先，小胶质细胞在抑郁症和精神分裂症等精神健康状况中起着至关重要的作用。其次，小胶质细胞在神经退行性疾病（包括运动神经元、帕金森氏症和阿尔茨海默氏症）中很重要。第三，这种工具可用于脑外科手术期间，以持续监测脑细胞状况。第四，这项工作可以扩展到其他巨噬细胞，如肺部的肺泡巨噬细胞。 项目关键目标：（1）开发一种机器学习方法来自动分类小胶质细胞状态（2）确定该方法如何依赖于图像大小、成像条件和不完善的训练数据（3）优化该方法以实时运行并同时在多个细胞上运行 方法：这项博士学位将利用我们与 Kate Harris 博士（纽卡斯尔）、Ian Wood 教授（利兹）和 Andrew Dick 教授（布里斯托尔）合作提供的机会。它将采用一种真正的多学科方法研究小胶质细胞状态，包括机器学习、图像分析和延时成像。这将使学生学习到非常理想的定量和实验技能组合，从而为未来的职业前景带来良好的前景。项目计划：（1）创建新的机器学习方法，特别是卷积神经网络（CNN），使用我们现有的 >20,000 个小胶质细胞的大型数据集自动对小胶质细胞状态进行分类。这将涉及探索多个数据集和 CNN 架构（VGG-16、ResNet、Inception、Xception、DenseNet、ResNeXt-50）。（2）设计图像分析软件，自动从原始显微镜图像中分割细胞。这将基于我们小组现有的代码，并将为机器学习生成输入数据。相关技术将包括形态学操作、边缘检测、距离变换和分水岭变换。（3）培养和成像人类小胶质细胞 HMC3 细胞系，以生成更多数据用于训练 CNN 并测试机器学习模型的准确性。细胞
战略失误
人们经常会犯一些影响他人的错误。假设一家垄断竞争企业在考虑预计需求和竞争对手价格的情况下，选择价格以实现利润最大化。企业决策过程的复杂性表明，即使问题定义明确，并且肯定存在理想的解决方案，但确定该解决方案却很困难。因此，企业可能无法设定最佳价格。这种偏离理想价格的情况可能会影响所有其他竞争对手从设定正确价格中获得的收益——例如，通过改变他们面临的剩余需求。此外，其他企业的定价可能会直接影响设定正确价格的成本——例如，如果激烈的竞争导致管理压力，从而导致决策更糟糕。因此，观察到的定价源于战略错误的过程：不完善的优化和战略互动的结合可能会影响精确决策的收益和成本。为了研究这种战略错误，本文引入了一个非参数、状态依赖的随机选择模型，该模型适用于具有连续行动的连续博弈。代理人的收益取决于他们自己的行为、外生状态以及他人行为横截面分布的一维总和。这种设定在宏观经济模型中普遍存在，包括定价模型（Woodford，2003 年；Ma´ckowiak 和 Wiederholt，2009 年；Costain 和 Nakov，2019 年）、生产模型（Angeletos 和 La'O，2010 年、2013 年；Benhabib 等人，2015 年；Chahrour 和 Ulbricht，2023 年）以及更普遍的选美游戏模型（Morris 和 Shin，2002 年；Angeletos 和 Pavan，2007 年；Bergemann 和 Morris，2013 年；Huo 和 Pedroni，2020 年）。代理面临着成本高昂的控制问题：根据他们对基本面和他人行为的猜测，他们会选择一种随机选择模式，在采取最佳行动和惩罚过于精确的行动之间做出权衡。我们引入了一组新的控制成本函数，它们是状态可分离的，即总控制成本在各个状态下是加性的。这些成本使我们能够对几种以前未曾联合研究过的决策摩擦进行建模。第一种是事后错误优化，如控制成本（Stahl，1990；Van Damme，1991）和量子反应平衡（McKelvey 和 Palfrey，1995；Goeree 等人，2016）等文献中所述，其中代理的不精确行动会对给定世界状态下的战略激励做出反应。第二个是事前规划摩擦，如博弈论中关于昂贵信息获取的文献（参见例如 Yang ，2015 ；Morris 和 Yang ，2022 ；H´ebert 和 La'O ，2022 ；Denti ，2023 ），其中代理必须权衡精确规划状态的好处与该状态永远不会实现的成本。第三个是控制成本的外生和内生状态依赖性，如 H´ebert and La'O ( 2022 ) 和 Angeletos and Sastry ( 2023 ) 所述。第四个是主体的考虑集的均衡决定，即主体所采取的行动子集，如 Matˇejka ( 2015 ) 和 Stevens ( 2019 ) 所述。