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娱乐和旅游业是强大的经济发电机
我们需要每个人的输入来探索所有可能性，以使该项目成为现实！NCTCOG希望与研究领域的所有感兴趣的小组联系。我们期待安排演讲和/或参加已经安排的任何即将举行的活动，我们可以共享信息并收集研究的意见。请立即与您联系您的建议，这些小组需要收到我们的来信。一起，我们可以确保听到所有利益相关者的声音。
强大的公共卫生干预措施阻止Covid
没有解决病毒和消费者对面对面互动的关注的核心问题，也不会进一步推动针对需要的资源，因此小型企业救济计划可能会产生有限的影响。作为薪水保护计划（PPP）的一部分，国会向小型企业贷款投入了超过5000亿美元的资金，因此命名是因为如果企业在危机前的水平上保持就业机会，则不需要偿还贷款。这些贷款对小型企业的就业率几乎没有影响，并且在需要面对面互动的行业中，由于对病毒的担忧而遭受企业遭受苦难的情况。在PPP贷款开始分配后，在符合PPP贷款的企业与太大且没有资格的企业相比，在PPP贷款的分配开始后，就业率非常相似。
（特邀）二次谐波产生：一种强大的非...
二次谐波生成：半导体电介质接口的强大非破坏性表征技术 Irina Ionica a 、Dimitrios Damianos a 、Anne Kaminski-Cachopo a 、Danièle Blanc-Pélissier b 、Gerard Ghibaudo a 、Sorin Cristoloveanu a 、Lionel Bastard a 、Aude Bouchard a 、Xavier Mescot a、Martine Gri a、Ming Lei c、Brian Larzelere c 和 Guy Vitrant aa Univ。格勒诺布尔阿尔卑斯，CNRS，格勒诺布尔-INP，IMEP-LAHC，38000 格勒诺布尔，法国 b INL-UMR 5270，里昂国立应用科学学院，7 avenue Jean Capelle，69621 维勒班，法国 c FemtoMetrix，1850 East Saint Andrew Place，加利福尼亚州圣安娜 92705，美国。二次谐波产生 (SHG) 被证明是一种非常有前途的介电体-半导体界面表征技术，因为它灵敏、无损，可在晶圆处理的不同阶段直接应用于晶圆。该方法基于非线性光学效应，测量包含介电体-半导体界面处“静态”电场的信号，该信号与氧化物电荷 Q ox 和界面态密度 D it 直接相关。从 SHG 测量中提取 Q ox 和 D it 的一般方法需要 (i) 根据通过经典电学方法获得的参数进行校准和 (ii) 建模以捕捉影响 SHG 信号的光传播现象。在本文中，我们基于对如何利用 SHG 进行半导体电介质表征的最新进展的回顾来讨论这些问题。简介半导体上电介质堆栈在微纳电子、光伏 (1)、图像传感器 (2)、生物化学传感器等许多应用领域的设备中无处不在。在每种情况下，界面的电质量对设备的性能都有很大的影响。通常使用两个参数来确定这种界面的电质量：固定氧化物电荷密度 Q ox 和界面态密度 D it 。大多数时候，这些参数是通过电测量（例如电流、电容、噪声 (3)）获取的，然后采用适当的提取方法并在专门制造的测试设备上实施（例如：金属氧化物半导体 - MOS 电容或晶体管）。一些其他方法可以直接在晶圆级实施，而无需任何额外的测试设备制造步骤，例如：半导体的电晕-开尔文特性 (4)、通过光电导或光致发光衰减测量进行的载流子寿命提取 (5)。除了无需任何额外步骤即可直接在晶圆上进行探测的可能性之外，选择最适合的测量方法的标准还包括灵敏度、非破坏性、区分 D it 和 Q ox 的能力、提供高空间分辨率的能力。可以满足所有这些标准的最新技术是二次谐波产生 (SHG) (6)，基于非线性光学效应。
以SmartQuant了解未知数，一个强大的半...
SmartQuant是一种功能强大的半定量分析软件工具，在ICP软件版本5.5或更高版本中是Syngistix的标准配置。利用通用数据采集（UDA）功能内置在每个PerkinelmerAvio®500/550/560最大最大同时同时发生的ICP-OES，可以在每个分析中捕获数千个分析波长。SmartQuant获取此数据，并以可自定义的用户界面以视觉方式显示它。该软件应用用户可选的智能校准，以颜色编码的热图和数据表的形式提供半定量数据，以及在潜在的任何样品中查看可测量元素波长的光谱图的能力。
IIT-物理信息的机器学习作为强大的工具...
宽带半导体越来越多地在几个行业领域采用，与最先进的硅检测器相比，光子传感应用也具有关键优势。在这种情况下，Fondazione Bruno Kessler（FBK，Trento）正在升级其内部清洁室，以处理用于感应应用的SIC Wafers。fbk是基于硅的单光子传感器领域的全球公认领导者，例如硅光电塑料（SIPM）和单个光子雪崩二极管（SPADS）。这些检测器利用了冲击电离机制，在盖策模式下以高于崩溃电压的方式运行，并实现高达70％的单光子灵敏度，并且单个光子正时分辨率下降到几个picseconds。
样本效率强大的多代理增强学习...
要克服加强学习中的SIM到实现差距（RL），学到的政策必须保持对环境不确定性的影响。尽管在多机构环境中，在单一机构方案中广泛研究了鲁棒的RL，但问题仍在研究中 - 尽管事实证明，环境不确定性提出的概率通常会因战略互动而加剧。这项工作着重于在分销强劲的马尔可夫游戏（RMGS）中学习，这是标准马尔可夫游戏的强大变体，其中每个代理都旨在学习一项政策，当部署的环境偏离其自身规定的不确定性不确定的不确定设置时，它最大程度地提高了自己的最差表现。这为所有与经典的游戏理论平衡概念保持一致的代理人提供了一系列强大的平衡策略。假设来自生成模型的非自适应采样机制，我们提出了一种基于样本模型的算法（DR-NVI），具有有限样本的复杂性，可保证学习游戏理论平衡的各种概念的强大变体。我们还建立了一个用于解决RMG的信息理论下限，该结合与问题相关因素（例如状态空间的大小，目标准确性和地平线长度）确定了DR-NVI的近乎最佳样本复杂性。
Hillingdon更强大的家庭战略2021-2025
尽管大多数儿童，年轻人及其家人在希林登的生活质量良好，而公共服务的额外支持最少，但有些人由于各种原因而发现生活更具挑战性。在生活中的不同时期，孩子，年轻人及其家人面临的情况可能意味着他们可能需要额外的支持，并提供普遍，有针对性和专业服务的帮助。有国家证据表明，合适的人会尽早帮助家庭并在正确的时间提供支持，可以减少问题的可能性（以及需要进行更严重的干预措施），并改善儿童，年轻人及其家人的长期成果，使他们能够从困难
实现强大的，可重新配置的主动淬火设计...
1 Massachusetts技术研究所，02139，美国剑桥。 2MIT MEDIA LAB，马萨诸塞州理工学院，02139，美国剑桥。 3 Patheck Foundation，02139，美国剑桥。 4哈佛医学院，美国波士顿02115。 5ASH民主治理与创新中心，哈佛大学肯尼迪学校，02138，美国剑桥。 6 Inter for Technology for Global Health，02139，美国剑桥。 7国立人类基因组研究所，美国国立卫生研究院（NIH），20892年，美国贝塞斯达。 8加利福尼亚州的8号大学，伯克利法学院，94720，美国伯克利。 92092，美国圣地亚哥的圣地亚哥医学院9年级大学。 10史尼·布鲁克大学医学院医学院，11794年，美国斯托尼·布鲁克（Stony Brook）。 11 University of California Los Angeles，美国加利福尼亚州洛杉矶90095。 12heidelberg大学，海德堡全球健康研究所，德国海德堡。 13位数学史，罗德大学，炮兵路，格雷厄姆斯敦6139，南非。1 Massachusetts技术研究所，02139，美国剑桥。2MIT MEDIA LAB，马萨诸塞州理工学院，02139，美国剑桥。 3 Patheck Foundation，02139，美国剑桥。 4哈佛医学院，美国波士顿02115。 5ASH民主治理与创新中心，哈佛大学肯尼迪学校，02138，美国剑桥。 6 Inter for Technology for Global Health，02139，美国剑桥。 7国立人类基因组研究所，美国国立卫生研究院（NIH），20892年，美国贝塞斯达。 8加利福尼亚州的8号大学，伯克利法学院，94720，美国伯克利。 92092，美国圣地亚哥的圣地亚哥医学院9年级大学。 10史尼·布鲁克大学医学院医学院，11794年，美国斯托尼·布鲁克（Stony Brook）。 11 University of California Los Angeles，美国加利福尼亚州洛杉矶90095。 12heidelberg大学，海德堡全球健康研究所，德国海德堡。 13位数学史，罗德大学，炮兵路，格雷厄姆斯敦6139，南非。2MIT MEDIA LAB，马萨诸塞州理工学院，02139，美国剑桥。3 Patheck Foundation，02139，美国剑桥。4哈佛医学院，美国波士顿02115。 5ASH民主治理与创新中心，哈佛大学肯尼迪学校，02138，美国剑桥。 6 Inter for Technology for Global Health，02139，美国剑桥。 7国立人类基因组研究所，美国国立卫生研究院（NIH），20892年，美国贝塞斯达。 8加利福尼亚州的8号大学，伯克利法学院，94720，美国伯克利。 92092，美国圣地亚哥的圣地亚哥医学院9年级大学。 10史尼·布鲁克大学医学院医学院，11794年，美国斯托尼·布鲁克（Stony Brook）。 11 University of California Los Angeles，美国加利福尼亚州洛杉矶90095。 12heidelberg大学，海德堡全球健康研究所，德国海德堡。 13位数学史，罗德大学，炮兵路，格雷厄姆斯敦6139，南非。4哈佛医学院，美国波士顿02115。5ASH民主治理与创新中心，哈佛大学肯尼迪学校，02138，美国剑桥。6 Inter for Technology for Global Health，02139，美国剑桥。 7国立人类基因组研究所，美国国立卫生研究院（NIH），20892年，美国贝塞斯达。 8加利福尼亚州的8号大学，伯克利法学院，94720，美国伯克利。 92092，美国圣地亚哥的圣地亚哥医学院9年级大学。 10史尼·布鲁克大学医学院医学院，11794年，美国斯托尼·布鲁克（Stony Brook）。 11 University of California Los Angeles，美国加利福尼亚州洛杉矶90095。 12heidelberg大学，海德堡全球健康研究所，德国海德堡。 13位数学史，罗德大学，炮兵路，格雷厄姆斯敦6139，南非。6 Inter for Technology for Global Health，02139，美国剑桥。7国立人类基因组研究所，美国国立卫生研究院（NIH），20892年，美国贝塞斯达。8加利福尼亚州的8号大学，伯克利法学院，94720，美国伯克利。92092，美国圣地亚哥的圣地亚哥医学院9年级大学。10史尼·布鲁克大学医学院医学院，11794年，美国斯托尼·布鲁克（Stony Brook）。11 University of California Los Angeles，美国加利福尼亚州洛杉矶90095。 12heidelberg大学，海德堡全球健康研究所，德国海德堡。 13位数学史，罗德大学，炮兵路，格雷厄姆斯敦6139，南非。11 University of California Los Angeles，美国加利福尼亚州洛杉矶90095。12heidelberg大学，海德堡全球健康研究所，德国海德堡。 13位数学史，罗德大学，炮兵路，格雷厄姆斯敦6139，南非。12heidelberg大学，海德堡全球健康研究所，德国海德堡。13位数学史，罗德大学，炮兵路，格雷厄姆斯敦6139，南非。
机器学习中强大的反事实解释
1引言作为可解释的AI（XAI）的领域已经成熟，反对解释（CES）已成为解释AI模型的主要事后方法之一（例如，请参见，例如，参见，例如[Karimi等。，2022]用于概述）。ces通常被提倡作为为受到机器学习模型决定影响的个人提供追索权的一种手段。特别是，给定对M模型M的输入X，CE基本上向用户展示了一个新的，稍微修改的输入X'，这表明如果将所做的更改应用于X，则如何实现不同的结果。为了插图，将虚构的贷款申请与功能收入£50 K，贷款期限为35个月，贷款金额£10 K被模型拒绝。在此示例中，CE可以证明将收入提高到55英镑将导致申请被接受。鉴于部署了CE的许多情况的批判性质，例如在财务或医疗环境中，他们提供的追索权是最重要的，即它给出了预期的结果变化，从而给予了信任。然而，最近的工作表明，在鲁棒性方面，获得CES的最新方法是获得主要缺点，即在不断变化的条件下，它们产生的CE的有效性。，特别是[Pawelczyk等。，2022年]表明，生成CE的流行方法可能会返回与对抗性例子没有区别的解释。广泛地说，这意味着CES
燃烧的余烬：朝着更透明和强大的气候...
这些评估的标志性输出是“燃烧的余烬”图。燃烧的余烬首先在第三次评估报告中使用，以形象化关注的原因，这些原因构成了与气候变化相关的影响以及对各个系统和部门的风险。在这些图中，颜色转变显示出对人类和生态系统的评估风险水平的变化，这是气候变化的函数