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马丁·施林普夫
自 2023 年起 EPFL，终身制助理教授领导 NeuroAI 实验室对人类视觉和语言进行建模。NeuroX 研究所核心成员。任职于生命科学学院和计算机与通信科学学院。 2022 - 2023 MIT Quest for Intelligence，研究科学家在整个研究所内架起自然和人工智能研究的桥梁。 2017 MetaMind / Salesforce Einstein AI，深度学习者顾问：Richard Socher。通过强化学习进行自然语言处理的灵活架构搜索（发现了非常新颖的架构）。 2016 哈佛医学院，研究助理顾问：Gabriel Kreiman。通过颅内记录进行循环计算以识别模型和人脑中的遮挡物体。 2015 - 2016 Oracle 实验室，系统研究员开发了按需集群数据库模块（现已广泛使用）。 2015 - 2020 Integreat Digital Factory，联合创始人兼首席技术官；后来 技术顾问 向难民分发本地信息的平台，现在在德国近 20% 的城市中使用（integreat-app.de/en）。 2015 西门子股份公司，软件工程师 行为驱动的测试框架，用于运行以自然语言编写的测试规范（现在用于三大业务领域）。 2012 - 2015 Martin Schrimpf 软件解决方案，自由职业者 领导开发具有光学字符识别功能的文档管理系统，使客户公司实现无纸化。
通过信号传播的马尔可夫模型
结构决定功能。然而，在人脑神经影像数据中很难观察到生物学中的这种普遍主题。在这里，我们通过假设大脑信号传播为基础结构上的马尔可夫过程来将结构联系起来。我们专注于一个称为通勤时间的度量：随机助行器从区域A到B然后返回A的平均步骤数。基于扩散MRI的白质的通勤时间表现出-0.26±0.08的平均±标准偏差长矛人相关性，与434个英国生物库中的功能性MRI连通性数据为-0.24±0.06，在400 HCP年轻的成年成年成人大脑扫描中的平均偏差。当两个数据集比较通勤时间和功能连接的主要贡献时，相关性增加到-0.36±0.14和-0.32±0.12。观察到的弱但可靠的相关性提供了神经元连通性和大脑功能之间的关系的证据，尽管受到限制。与广泛使用的通信措施（例如搜索信息和通信性）相比，相关性的相关性更强33％。当通勤时间与其特征值分解的主要功能连接性模式相关时，差异进一步扩大到5倍。总体而言，研究指出通勤时间的效用，以说明大脑功能基础的多突触（间接）连接性的作用。
雷夫尔斯托克的住房行动计划
雷夫尔斯托克是位于哥伦比亚-舒斯瓦普地区的度假城市。与不列颠哥伦比亚省的许多社区，尤其是许多度假社区一样，雷夫尔斯托克一直难以开发足够的住房，以满足不断增长的长期和短期居民的需求。旅游业是雷夫尔斯托克的主要经济驱动力，每年吸引成千上万的游客，该市的酒店和短期度假租赁每年可容纳近 10,000 名游客。然而，这种吸引游客的成功也给雷夫尔斯托克的永久居民社区和影子人口带来了压力。租赁市场被认为极其紧张，而平均房屋价值在 2006 年至 2018 年间上涨了 100,000 多加元。住房压力是一个当前日益严重的问题，尤其是在租房家庭中，其中超过 30% 的人目前面临核心住房需求（有关核心住房需求的定义，请参阅第 2.1 节）。
民主规划 - 保罗·大卫多夫
最近，美国规划师协会表示，其规划师关注范围的概念将很快扩大，包括考虑经济和社会因素以及物理因素。如果发生这种变化，规划师就有可能实现其关注点全面的愿望。亨特学院的城市规划项目认为城市规划涉及公共利益的所有领域，包括社会、政治、经济和物理。虽然亨特学院可能是第一个如此广泛地设想规划师角色的规划学院，但显然许多其他规划学院也会遵循亨特学院的这一观点。
康斯坦丁·多夫罗利斯
我们从神经科学（“连接组学”）了解到，大脑总体上是一个非常稀疏的网络，具有相对较小的局部密集神经元簇。这些拓扑特性对于大脑高效、稳健地运行以及以分层模块化方式处理信息的能力至关重要。另一方面，我们今天使用的人工神经网络非常密集，甚至是完全连接的，至少在连续层之间是如此。此外，众所周知，深度神经网络高度参数化：修剪研究表明，通常可以消除 90% 的连接（权重）而不会显着降低性能。然而，修剪通常是在密集网络训练之后进行的，这只会提高推理过程的运行时效率。前面的观点表明，我们需要设计稀疏神经网络的方法，无需任何训练，在训练后其性能几乎与相应的密集网络一样好。本次演讲将首先介绍一些修剪文献的背景，无论是在训练之后还是在训练之前。然后，我们将介绍一种最近提出的（ICML 2021）方法，称为 PHEW（具有更高边权重的路径），该方法在训练之前创建稀疏神经网络，并且可以快速学习并很好地概括。此外，PHEW 不需要访问任何数据，因为它仅取决于给定网络架构的初始权重和拓扑。
使用隐藏的马尔可夫模型和
滚动元件轴承的健康管理对工业资产的生产力，可靠性和降低成本的重要性越来越重要。早期故障检测是健康管理的关键支柱，这是不断发展的预后和健康管理理念的一部分。本文提出了一种故障检测方法，该方法首先将从轴承检测到的振动信号分割为重叠块。然后将主成分分析应用于分段信号。数据分割和主成分分析的组合是一种信号处理方法，可捕获振动信号的二阶结构。该方法通过训练隐藏的马尔可夫模型，该模型使用处理的信号，其中k均值聚类应用于设置隐藏的马尔可夫模型的状态参数数量。最后，训练有素的隐藏马尔可夫模型与合适的测试一起使用，通过处理实时振动数据来评估轴承健康降解。该方法已在俄亥俄州辛辛那提大学的智能维护系统中心提供的轴承测试床数据集上进行了测试。实验结果表明，所提出的方法优于此数据集的最新方法和基准结果。
使用马尔可夫链模型
摘要：本研究改善了基于马尔可夫链的光伏耦合储能模型的方法，以服务于更可靠和可持续的电源系统。在本文中，提出了两个马尔可夫链模型：嵌入的马尔可夫和吸收马尔可夫链。嵌入式马尔可夫链的平衡概率完全表征了在某个时间点的系统行为。因此，该模型可用于计算重要的测量值，以评估电池完全放电时的平均可用性或概率等系统。此外，还采用吸收马尔可夫链来计算预期的持续时间，直到系统无法满足负载需求，并且一旦系统中安装了新电池，就可以进行故障概率。结果表明，满足3个九（0.999）的最佳条件，平均负载使用率为1209.94 kWh，是储能系统容量为25 mW，光伏模块的数量为67,510，这是安装和操作成本的最佳储能。同样，当初始充电状态设置为80％或更高时，可用的时间稳定超过20,000 h。
圣奥瑟夫 - 教区
禧年当地的接待空间 2024 年 5 月 9 日，教皇方济各以“Spes non confundit”敕令宣布 2025 年为普通禧年。他提醒我们“朝圣是每个禧年活动的基本要素”，并且“在来年，希望的朝圣者必将踏上古老和更现代的路线，以充分体验禧年”（Spes non confundit，5）。在这则敕令中，除了罗马的圣门和禧年教堂之外，我们的教皇还指出了在当地打造接待空间以激发希望的重要性。以下地点将被视为圣年的禧年教堂——从 2024 年 12 月 29 日开始，到 2025 年 12 月 28 日结束。波士顿圣十字大教堂 — 东波士顿至圣救世主教堂 — 波士顿圣克莱门特圣体圣殿 — 劳伦斯圣玫瑰圣殿 — 洛厄尔圣约瑟夫工人圣殿 — 塞勒姆圣约翰保罗二世慈悲圣殿 — 梅德福圣安德烈·普颜 (圣克莱门特教堂) — 霍利斯顿法蒂玛圣母圣殿 — 马尔伯勒圣母无玷始胎教堂 — 欣厄姆圣保罗教堂 — 布罗克顿圣帕特里克教堂 如果您想阅读大主教办公室的完整信息，您可以在所有入口处的桌子上找到一份副本。