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World File Search System顾永文
永旺创业理念 永旺集团未来愿景
我们的宗旨的第一部分“让‘金融’更贴近每个人”表明了我们的愿望。第二部分“通过对每个人的承诺，我们让每天的生活都充满安心和微笑”定义了我们的愿望。每个部分的文字都包含深刻的含义。这些含义主要是由 20 多岁到 30 岁出头的年轻员工，下一代领导者创造的。“让‘金融’更贴近每个人”听起来可能很温和，但对我们来说却是一个巨大的挑战。我们在日本举行了全体会议，分享了对我们宗旨的理解，我们相信这会让员工更深入地理解它。另一方面，我们需要一些准备时间，用当地语言向我们的海外基地解释宗旨，这些基地遍布亚洲 10 个国家。2024 年 5 月，我们在马来西亚吉隆坡召集了他们的人力资源主管，我作为我们的宗旨大使，亲自向他们解释了一整天。虽然我们的宗旨还没有得到充分的分享，但它正在成为日本员工在采取行动时重新审视的基本价值观。在日本以外，通过讨论，让不同国家的员工牢固理解我们的宗旨，并分享这一价值观至关重要。同样重要的是，我作为我们的宗旨大使，要扩大认同这一价值观的人群范围，包括
安永太空地球
解决方案描述 EY Space for Earth 是同类产品中首创的易于使用的工具，无需地理空间数据科学博士学位。EY Space for Earth 生成的定制洞察可帮助用户提前做出更好的决策，并为企业带来更好的结果。EY Space for Earth 的现有和即将推出的功能包括：• 土地覆盖制图：帮助公司改善资产管理方法和决策，对许多企业的成功运营至关重要。• 物体检测：自动识别和分类通过卫星图像显示的资产或感兴趣的项目。• 接近度检测：创建更深入、可操作的洞察，例如跟踪庞大铁路网络中植被的侵占情况。• 水异常：识别水异常，指示爆裂管道泄漏或跟踪道路和关键基础设施上的积水。• 火灾管理：对植被健康状况进行分类，跟踪烧伤痕迹并识别活跃火灾，以协助当局规划和帮助管理紧急情况。
个人简历 (CV) - 顾氏研究组
个人简历 (CV) Grace X. Gu 博士 助理教授 加州大学伯克利分校 机械工程系 电子邮件：ggu@berkeley.edu (a) 专业任命 2018 年至今：加州大学伯克利分校机械工程助理教授 (b) 教育背景 密歇根大学，密歇根州安娜堡；机械工程；理学学士，2012 年 麻省理工学院，马萨诸塞州剑桥；机械工程；硕士，2014 年 麻省理工学院，马萨诸塞州剑桥；机械工程；博士，2018 年 (c) 精选出版物 40. Z Zhang、JH Lee 和 GX Gu。具有定制电动力耦合的压电超材料的合理设计，极端力学快报，2022 年 39. V Shah、S Zadourian、C Yang、Z Zhang 和 GX Gu。用于预测碳纤维增强复合材料力学性能的数据驱动方法，材料进展，2022 38. Z Zhang、Z Jin 和 GX Gu。使用混合物理和数据驱动框架的高效气动驱动建模，Cell Reports Physical Science，2022 37. S Lee、Z Zhang 和 GX Gu。用于具有优异力学性能的晶格结构的生成机器学习算法，材料视野，2022 36. Z Zhang、Z Zhang、F Di Caprio 和 GX Gu。用于加速双层复合结构设计过程的机器学习，复合结构，2022 35. K Brown 和 GX Gu。智能增材制造的维度，先进智能系统，2021 34. B Zheng、Z Zheng 和 GX Gu。通过高斯过程元模型对石墨烯气凝胶力学性能的不确定性量化和预测，Nano Futures，2021 33. YT Kim、YS Kim、C Yang、GX Gu 和 S Ryu。使用主动迁移学习和数据增强的材料设计空间探索深度学习框架，npj 计算材料，2021 32. F Sui、R Guo、Z Zhang、GX Gu 和 L Lin。用于数字材料设计的深度强化学习，ACS Materials Letters，2021 31. CT Chen 和 GX Gu。使用深度神经网络学习隐藏弹性，美国国家科学院院刊，2021 30. AY Chen、A Chen、J Wright、A Fitzhugh、A Hartman、J Zeng 和 GX Gu。构建参数对多喷射熔合生产的聚合物材料机械行为的影响，先进工程材料，2021 29. K Demir、Z Zhang、A Ben-Artzy、P Hosemann 和 GX Gu。使用神经网络进行金属增材制造缺陷预测的激光扫描策略描述符。制造工艺杂志，2021
论文发表（2011 财年）- 国防部
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷，第 12 期，2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
APA 格式第七版参考文献（reference）规范
Aad, G., Abbott, B., Abdallah, J., Abdinov, O., Aben, R., Abolins, M., AbouZeid, S., Abramowicz, H., Abreu, H., Abreu, R., Abulaiti, Y., Acharya, B.S., Adamczyk, L., Adams, D.L., Adelman, J., Adomeit, S., Adye, T., Affolder, A.A., Agatonovic-Jovin, T., …, Woods, N. (2015)。
硕士论文标题列表/硕士论文
评估氯蛋白E6（CE6）放射动力疗法（RDT）以及CE6光动力疗法和5-氨基苯甲酸RDT对胶质细胞瘤细胞对二硫酸氨基蛋白酶和二硫酸脱糖蛋白与信号癌症的综合治疗的胶质细胞瘤细胞研究：效果路径调节/dif
2024科学与工程学院毕业论文介绍
实验室名称1富士实验室2山摩托实验室3山原实验室4萨萨哈拉实验室5木马实验室6 Murata实验室7 Murata实验室8 Kawabata Laboratory 9 Kawabata实验室9 Okubo实验室10 Shibuo Laboratory 10 Shibuo实验室实验室11 Matsuoka Laboratory 12 Yamada Laboratory 13 YAMADA Laboratory 14 Okub sheratory 14 Okuubi fujiuchi 14 o实验室18 SASA实验室19 Shibuo实验室20 Noguchi实验室21 Fujiuchi Laboratory 22 Kawabata Laboratory 23 SASA实验室23 SASA实验室24 Noguchi Laboratory 25 Shibuo实验室25 Shibuo实验室26 IWAI实验室27 SASA实验室27 Sasa Laboratory 28 Kawabata Labotoration 28 Kawabata实验室29 Haseguchi Laguchi Laguchi Laboratory 30 Noguchi Laboratory 31 Noguchi Laboration 31 31 Murata实验室32 Fujiuchi实验室33 Yamada Laboratory 34 Fujiuchi Laboratory 35 Sakamoto Laboratory 36 SASA实验室37 Hasegawa Laboratory 38 Hasegawa Laboratory