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Freeburg CCSD 70 主管搜索
税率 — 教育................................................................ 1.1200 运营与维护............................................... 0.4000 运输............................................................... 0.1200 营运现金............................................................... 0.0500 IMRF............................................................... 0.0500 侵权豁免............................................................... 0.9100 债券与利息....................................................... 0.1732 消防............................................................... 0.0500 社会保障............................................................... 0.0900 特殊教育....................................................... 0.0200 租赁....................................................................... 0.0500 总计................................................................. 3.0332
David M. Keating -ASU搜索 - 亚利桑那州立大学
“摇滚明星审稿人”国际传播协会健康传播部的奖项认可，2023年春季审查员奖，来自国际传播协会的健康传播部，2019年春季研究和创意活动研究奖，来自加利福尼亚州立大学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇研究所，诺斯里奇研究所，2019年春季（课程释放），奖学金和创意活动奖，奖学金，奖学金和创意奖。 2017（课程发布资助）密歇根州立大学的卓越教学引文教师 - charlar奖，2013- 2014年“摇滚明星审稿人”国际传播协会健康传播部的奖项认可，2023年春季审查员奖，来自国际传播协会的健康传播部，2019年春季研究和创意活动研究奖，来自加利福尼亚州立大学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇研究所，诺斯里奇研究所，2019年春季（课程释放），奖学金和创意活动奖，奖学金，奖学金和创意奖。 2017（课程发布资助）密歇根州立大学的卓越教学引文教师 - charlar奖，2013- 2014年
认知康复内容的知识搜索
材料和方法，我们与奥斯陆大学的研究图书馆员一起准备了一个搜索字符串，并在Ovid Medline中进行了搜索。所有<1946年至2024年8月27日。Search strategy 1 Exp Brain Less, Traumatic/ (27142) 2 Exp Stroke/ (184217) 3 Exp Brain Neoplasms/ (177474) 4 Exp Encephalitis/ (55222) 5 (Stroke* or Postal Brain encephalitis* or solvent induced encephalopathy*) (499896)> 6 or / 1-5 (716007) 7认知训练 /（333）8（认知* ADJ3（训练*或练习*））。 TW，KF。（10083）9（双任务adj3（训练*或练习*））。 TW，KF。（481）10（（多模式*或多模式*）ADJ3（训练*或练习*））。 TW，KF。（984）11或/7-10（11342）12 6和11（768）13限制为yr =“ 2019 -Current”（456）搜索提供了768次命中，选择了63篇文章。此外，使用工匠相关的工具共识和学者来查找已发表的文献和所选文章中的答案。然后将这些结果与图书馆员搜索（JAM和SAR）的结果进行了比较。如果您对方法有进一步的疑问，请与作者联系。
参数化量子电路的多目标进化架构搜索
摘要：最近关于混合量子-经典机器学习系统的研究已证明，利用参数化量子电路 (PQC) 解决具有挑战性的强化学习 (RL) 任务是成功的，并且与经典系统（例如深度神经网络）相比具有可证明的学习优势。虽然现有研究展示并利用了基于 PQC 的模型的优势，但 PQC 架构的设计选择以及不同量子电路在学习任务中的相互作用通常尚未得到充分探索。在这项工作中，我们引入了一种用于参数化量子电路 (MEAS-PQC) 的多目标进化架构搜索框架，该框架使用具有量子特定配置的多目标遗传算法来高效搜索最佳 PQC 架构。实验结果表明，我们的方法可以找到在三个基准 RL 任务上具有出色学习性能的架构，并且还针对其他目标进行了优化，包括减少量子噪声和模型大小。进一步分析量子操作的模式和概率分布有助于确定混合量子-经典学习系统的性能关键设计选择。
间接搜索时间域中的超季度暗物质
暗物质今天可能以超Heavy的复合状态的形式存在。这种暗物质状态之间的碰撞可以释放出强烈的辐射爆发，其中包括最终产品中的γ射线。因此，暗物质的间接检测信号可能包括非常规的γ射线突发。这样的爆发可能并不一定是因为它们的γ射线通量低，而是它们的短暂性和稀有性。我们指出，到目前为止，由于现有和计划中的设施可以在不久的将来检测到后者，其无探测是由于后者而引起的。尤其是，我们建议，通过轻微的实验调整和合适的数据分析，成像大气Cherenkov望远镜（IAIACTS）和脉冲全套近红外的近红外和光学搜索，以寻求外星智能（Panoseti）是可检测如此罕见的，简短而强烈的强烈爆发的有希望的工具。我们还表明，如果我们假设这些爆发源于暗物质状态的碰撞，那么IACTS和PANOSETI可以探测超出现有限制的大型暗物质参数空间。此外，我们提出了一种暗物质的混凝土模型，该模型在这些仪器中产生可能检测到的爆发。
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书籍搜索的生成检索
在书籍搜索中，应返回有关查询的相关书籍信息。书籍包含复杂的，多方面的信息，例如元数据，大纲和主要文本，其中大纲在章节和各节之间提供了层次的信息。生成检索（GR）是一种新的检索范式，将语料库信息固定到单个模型中，以生成与给定查询相关的文档标识符。如何将GR应用于书籍搜索？直接将GR应用于书籍搜索是一个挑战，因为书籍搜索的独特特征：（i）该模型需要保留该书的复杂，多面信息，从而增加了对标记数据的需求。（ii）将书籍信息分开并将其视为单独的学习部分的集合，可能会导致层次信息的丢失。我们为B OOK S EARCH（GBS）提出了一个有效的G能量检索框架，该框架具有两个主要组成部分：（i）数据元素和（ii）面向轮廓的书籍编码。为了进行数据增强，GBS构建了多个查询书对培训；它根据大纲，各种形式的书籍内容构建了多个书籍标识符，并模拟了带有多样化的伪Queries的真实书检索场景。这包括启动覆盖范围的书标识符的增强，允许该模型学会索引
梁搜索和本地典型
梁搜索是一种广泛使用的近似算法，可根据此类分布找到最高的概率字符串。它一直是在许多生成任务中解码概率模型的首选工具，例如机器翻译，抽象性摘要和约束解码。有时，它在产出质量，计算不足和缺乏多样性方面表现出显着的差异。本文首先旨在更好地了解Beam Search的成功。我们确定了光束搜索中固有的归纳偏差，导致我们提出成功是由于其隐含的统一信息密度执行（一种与心理语言理论相关的属性）在生成的文本中。然后，我们解决了标准光束搜索的三个局限性：它的不具体率，其产生低多样性的集合的趋势及其确定性。为了解决第一个限制，我们引入了更加有效的光束搜索变体，该变体将算法构架为基于议程的过程，并采用了最优先的优先级；这种方法通过消除不必要的路径探索来降低计算成本。我们接下来要展示如何将光束搜索中的每个一代步骤作为亚次确定的最大化问题，以及该框架如何以原则上的方式优化设置级别特征（例如多样性）。我们进一步开发了光束搜索的随机概括，该概述促进了不同样本的产生，并可以在模型下建立统计上一致的估计器。我们提供了这些新技术在提高光束搜索的效率，多样性和适应性作为NLG任务的解码算法方面的有效性的经验证据。在本文的最后一部分中，我们使用有关有效解码策略的特性的见解来提出一种新的解码算法，该算法旨在产生模仿人类交流中信息内容模式的文本。我们观察到这种算法会导致高质量的文本，从而始终减少退化的重复，即概率语言发生器已知偶尔会在其他解码策略下产生。本文提出的方法为研究人员和从业人员提供了有价值的工具，以创建更好的概率语言发生器。
Hassan Ghasemzadeh - ASU 搜索
奖项与荣誉 • 2024 年 ASU 健康解决方案学院研究奖 • 2024 年 ASU 健康解决方案学院教师研究日最佳海报奖 • 2022 年 BSN 会议最佳论文荣誉奖 • 2020 年 UbiComp/ISWC 会议最佳可穿戴设备笔记奖 • 2020 年 CVPR 持续学习研讨会最佳论文亚军奖 • 2019 年早期终身任职和晋升，华盛顿州立大学电子工程与计算机科学学院 • 2019 年最佳论文奖提名，ACM 交互式智能系统学报 • 2019 年学术顾问卓越奖，华盛顿州立大学 GPSA • 2019 年最佳论文奖，IEEE 电子设计自动化理事会 (CEDA) • 2018 年国家科学基金会 (NSF CAREER) 早期职业发展奖 • 2018 年华盛顿州立大学电子工程与计算机科学学院早期职业奖 • 2018 年杰出沟通、联系和参与奖，华盛顿州立大学 VCEA • 2017 年最佳论文奖提名，IEEE/ACM DATE 会议 • 2017 年社区健康影响奖学金，Pullman 地区医院 • 2016 年国家科学基金会 (NSF CRII) 研究启动计划奖 • 2015 年旅行奖，NSF 早期职业研究人员关于智慧城市 CPS 的研讨会 • 2012 年 WANDA 的主要架构师，授权给 WANDA, Inc.，2019 年被 EMV Capital 收购。 • 2011 年 Sense4Baby 的算法架构师，授权给 Sense4Baby，2014 年被 AirStrip 收购。 • 2011 年最佳论文奖，IEEE RTAS 会议 • 2011 年年度教师奖，圣地亚哥州立大学 (SDSU)，生物医学信息学 • 2010 年博士后奖学金，西部健康研究所 • 2009 年最佳海报奖，ACM HotMobile • 2008 年学生旅行补助，IEEE MASS 会议 • 2006 年卓越教学奖，CSE系，阿扎德大学，达马万德 • 2005 年度卓越教学奖，阿扎德大学，达马万德 CSE 系 • 2003 年度创始教员兼系主任，阿扎德大学，达马万德 CSE 系
