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World File Search System罗王
罗杰·吉罗准将
先前的职责包括：医疗排长，1-12 CAV，1CD，FT Hood，TX；执行官，C 连，第 15 FSB，1CD；S2/3，第 15 FSB，1CD；S4，师支援司令部，1CD；支援作战维护官，第 201 FSB，1st 1ID；指挥官，C 连，第 201 FSB，1ID，科索沃蒙蒂思营，联合卫士和玫瑰兵营行动，菲尔塞克，德国；研究生，美国陆军-贝勒大学卫生保健管理研究生课程，FT Sam Houston，TX；卫生保健行政住院医师，第 121 GH，第 18 医疗司令部，韩国首尔；临床支援部，第 121 GH 负责人；AMEDD 上尉职业课程作战官和小组讲师，FT Sam Houston，TX；威斯巴登陆军机场第 421 军事旅执行官，并部署至伊拉克巴拉德联合基地的伊拉克自由行动；五角大楼 OTSG HQDA 作战参谋；科罗拉多州卡森堡第 43 特种部队营、第 43 支援旅指挥官；国际安全援助部队区域司令部 – 南方/第 4 步兵师后勤助理参谋长，并部署至阿富汗坎大哈机场的持久自由行动；弗吉尼亚州福尔斯彻奇 USAMEDCOM 和 OTSG HQDA G35 计划司司长；弗吉尼亚州五角大楼 HQDA OTSG 和 CG USAMEDCOM 外科医生总监执行官；韩国汉弗莱斯营第 2 步兵师支援旅指挥官；韩美联合师第 2 步兵师参谋长；德克萨斯州胡德堡第 1 医疗旅指挥官。他最近的职务是政策和部队整合主任兼 G-357、HQDA OTSG 和 USAMEDCOM 副参谋长。
纳米能源 - 王志良的主页
人机交互 (HCI) 策略基于不同的设备和技术传达人类思维和机器智能。大多数人机交互策略都假设身体状况正常，这限制了残障用户的可访问性。某些产品（例如盲文键盘）对特定残障人士来说很好用。然而，一种可以忽略用户身体状况的更通用的人机交互策略将增强这些工具对残疾人的可访问性。在这里，我们报告了一种利用人体摩擦电 (TEHB) 进行人机交互的人机交互策略。人体的许多部位都可以产生 TEHB，从而消除了身体功能障碍带来的障碍。这种人机交互方法已用于文本输入、图形输入和模仿鼠标功能。在深度学习的帮助下，直接从手写获得的文本输入的准确率约为 98.4%。我们的研究结果为人机交互提供了一种新方法，并证明了多种交互模式的可行性。
大卫·罗尔
• DAR*，L. Ding* 等人。具有 Fluxonium 量子比特的快速高保真门的圆极化驱动和相称脉冲。准备中（2024 年）。• L. Ateshian，DAR 等人。Fluxonium 量子比特相干性：温度和磁场依赖性的表征。准备中（2024 年）。• DAR 等人。弱磁场下超导量子比特中 1/𝑓 通量噪声的演变。物理评论快报（2023 年）。[链接] • B. Kannan、A. Almanakly、Y. Sung、A. Di Paolo，DAR 等人。使用波导量子电动力学的按需定向微波光子发射。自然物理（2023 年）。[链接] • DAR，PJ Atzberger。具有相分离域的异质囊泡的粗粒度方法：形状波动、板压缩和通道插入的弹性力学。数学与计算机模拟（2023 年）。[链接] • DAR、M. Padidar 和 PJ Atzberger。表面波动流体动力学方法用于弯曲流体界面内粒子和微结构的漂移扩散动力学。计算物理学杂志（2022 年）。[链接]
阿玛莉亚·巴罗内
工作相关技能 Amalia Barone 的主要研究兴趣是利用基因组工具研究遗传资源的变异性，并将其应用于植物育种的传统和创新策略。近年来，她的基础研究主要集中在提高番茄果实品质和增强对非生物胁迫的耐受性。她的研究活动针对野生物种或其他种质来源的基因组和转录组的研究，以检测决定理想表型的等位基因变异。高通量基因分型平台与深度形态生理多性状评估相结合是她目前使用的育种方法，用于识别参与对非生物胁迫耐受性反应的关键基因。最近，基因组编辑技术的发展促使她开始在研究中使用 CRISPR-Cas 9，以了解可能与果实品质有关的候选基因的作用。 数字技能 熟悉 Web 服务器、茄科数据库服务器和 Microsoft Office 软件。
筛选和识别海绵相关...
Felix K.A. kuebutornyye，艾萨·卢（Isaan Lu），伊曼纽尔·德尔温·阿伯里斯（Emmanuel Delwin Abarise），张王（Zhiwen Wang），Yuan Li，Michael Essien Sakyi。 “从尼罗罗非鱼的肠道，尼罗龙肠道肠道的三种芽孢杆菌的益生菌特征的体外评估”，益生菌和抗菌抗议活动，2019年出版Felix K.A.kuebutornyye，艾萨·卢（Isaan Lu），伊曼纽尔·德尔温·阿伯里斯（Emmanuel Delwin Abarise），张王（Zhiwen Wang），Yuan Li，Michael Essien Sakyi。“从尼罗罗非鱼的肠道，尼罗龙肠道肠道的三种芽孢杆菌的益生菌特征的体外评估”，益生菌和抗菌抗议活动，2019年出版
姓名: 王镜戎职称: 钰立微电子股份有限公司商务与策略长介绍
钰创科技股份有限公司董事长James 曾多次应邀在大型会议上发言，在消费电子、机械和半导体公司拥有出色的商业领导能力和成功经验。James 曾领导该公司的企业战略和业务规划，并成功获得多个案例和机会。他曾帮助 eYs3D 获得 ARM IoT Fund、WI Harper 和其他领先投资公司的投资。
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
引用：王胜，陈荣，王胜等.基于机器学习理论的2型糖尿病风险预测模型比较研究：跨学科
摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果，为预测2型糖尿病（T2DM）风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法，最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体，最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的预测效果，采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例，其中2型糖尿病患者4023例，对照组3990例。六种模型的比较结果显示，反向传播神经网络模型的预测效果最好，准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%，AUC值为0.977，其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差，准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%，AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型，并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果，结果显示，基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。