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World File Search System加勒德
研究报告：利用声波照射和无人机激励进行浅层地下调查...
致谢................................................................ .................................................. ................................................... 127
汤姆·贝克勒 -
1。（2023，Neurips Conference）Will，G。Behrens，J。Busecke，N。Lose，C。Stern，T。Beucler等。：攀登：用于混合物理机器学习气候仿真的大型多尺度数据集。神经信息处理系统的进步。“ Oustanding数据集和基准测试”奖。2。（2023年，Neurips Workshop）Lin，J.，M。A. Bhouri，T。Beucler，S。Yu＆M。Pritchard：在看不见，温暖的气候下，应对混合物理学机器学习气候模拟的压力测试。2023神经信息处理系统会议。3。（2021，Neurips Workshop）Mangipudi，H.，G。Mooers，M。Pritchard，T。Beucler＆S。Mandt：使用多通道VAE分析高分辨率云和对流。2021神经信息处理系统会议。4。（2020年，Igarss）Beucler，T.，M。Pritchard，P。Gentine＆S。Rasp：迈向物理上一致的数据驱动的对流模型。IEEE国际地球科学和遥感研讨会2020年。5。（2020年，气候信息学）Mooers，G.，J。Tuyls，S.Mandt，M。Pritchard＆T。Beucler：大气对流的生成建模。第十届国际气候信息学会议的会议记录，98-105。6。（2019年，ICML研讨会）Beucler，T.，S。Rasp，M。Pritchard＆P。Gentine：在气候建模中实现神经网络模拟器中的能量保护。2019年国际机器学习会议。
本杰明·斯托勒
human path prediction experiments with realistic perception, contributing a novel error correction module • Leveraged Unity for scene recreation and deep generative modeling for multi-modal, variational predictions TrajAir Aug 2021 – May 2022 • Researched machine learning methods for predicting aircraft trajectories in non-towered airspaces • Utilized clustering and vector field methods to capture movement patterns and infer pilot intent University of密歇根州EFES实验室|密歇根州安阿伯，2019年9月 - 2020年5月•设计和构建了一个系统，可以通过使用符号执行来查找应用程序中的持续记忆错误•在Oracle的NVM直接框架上进行LED调查和实验，发现和报告23个新错误专业经验stack AV |宾夕法尼亚州匹兹堡，2024年3月 - 2024年8月研究软件工程师实习生
评论文章释放治疗潜力：药物再利用和免疫疗法的整合，针对各种疾病
1 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯顿 77030；2 核医学与相关科学研究所 cBRN 系，印度德里 110054；3 俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心病理学系，美国俄亥俄州哥伦布 43201；4 哈里亚纳邦中央大学营养生物学系，印度马亨德拉加尔 123029；5 辛辛那提儿童医院医学中心病理学分部，美国俄亥俄州辛辛那提 45229；6 德里大学加尔吉学院微生物学系，印度新德里 110049；7 什叶派 PG 学院动物学系，印度勒克瑙 226020；8 山姆希金博顿农业大学科学技术学院生物科学系，印度北方邦普拉亚格拉杰 211007； 9 哈里亚纳邦中央大学生物化学系，马亨德加尔 123031，哈里亚纳邦，印度；
安德烈·阿加齐
2024 深度学习理论（比萨大学数学系博士课程）、数理统计（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2023 概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2022 随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2021 概率 (MATH 230)（杜克大学数学系）、统计学习理论 (STA 303)（昆山杜克大学数学系）、随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、2020 概率 (MATH 230)（数学系，杜克大学），随机微积分（MATH 545）（杜克大学数学系），毕业设计指导（杜克大学数学系），2019随机微积分（杜克大学数学系），
ISCC加培训
•ISCC提供了这种自定义的审计程序，该程序基于开发ISCC EU系统文档的经验202-6“非生物出身（RFNBOS）的可再生燃料（RFNBOS）和可回收的碳燃料”和205-1，“非生物源（RFNBO）的可再生燃料（rfnbo）和循环（rfnbo）和corbober fuels Fuels（rfnbo）（RFNBO）（RFNBO）（RC）。相关认证要求。•此审核程序可以与ISCC审计程序“监护链”结合使用（v5.1）。•审核程序是促进ISCC审核期间ISCC要求一致且可比的验证的关键工具。•系统用户可以使用审核程序进行内部评估，内部培训或准备审核。为此目的，审计程序的应用是自愿的，但建议进行。•每个要求都通过验证指南信息和有关提供哪些证据的信息进行补充。•根据经过审核的操作单元的类型，某些（子）章节与或仅是部分相关的。这在每个子章的标题中都明确标记。•如果要求不适用于特定审核，则不得回答（可以标记为不适用）。•对于相关要求，必须用“是”（合规）或“否”（不合格）标记合规性。如果指示，则必须在“查找”列中提供详细信息。•必须在“发现”列中解释每个“否”，并需要定义纠正措施（第6章）。•为每个章节和要求分配一个唯一的数字（由于技术原因，编号可能不连续）。•参考ISCC文档始终请参考ISCC网站上可用的最新版本。•如果一个问题需要可持续材料的陈述，则必须使用ISCC列表的措辞。