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World File Search System五月
五月。 Gen （ret。）Reall M. Sega
他被任命为航空大学游客委员会，并担任大学科学组织前进研究的顾问。此外，他还是Pikes Peak心理健康和太空基金会的董事会成员。多年来的其他参与包括United Way，Big Brothers Big Sisters，Boys Club和教练青年篮球队。
四月 – 五月 - 澳大利亚巡航游艇俱乐部
由成功的美洲杯和 IMS 赛艇设计团队 Iain Mur- ray、Ian "Fresh" Burns 和 Andy Dovell 设计的 Sydney 40 One Design 已由 Bashford International 在新南威尔士州南海岸的诺拉生产。第一艘船将于 6 月或 7 月下水。Sydney 40 将与 Bruce Farr 设计的 Mumm 36 One Design 和一艘 40 英尺至 50 英尺长的 IMS 级游艇一起组成海军上将杯的三艘船队，该比赛将于明年 7 月从英国考斯启航。除了参加海军上将杯的资格之外，悉尼 40 号显然有潜力成为俱乐部、单一设计和 IMS 赛事中的全能离岸赛艇，并有望在今年的 Telstra 杯和 Telstra 悉尼至霍巴特赛中大大提升其国际竞争力。对于海军上将杯来说，真正重要的是 Bashford International 和皇家海洋赛艇俱乐部将为海军上将杯赛队提供多达 15 艘悉尼 40 号供他们在考斯租用，费用为 1 英镑。这将涵盖大约三周的练习期，在此期间~1998 年 4 月•5 月
四月至五月 - 澳大利亚巡航游艇俱乐部
Sydney 40 One Design 由成功的美洲杯和 IMS 赛艇设计团队 Iain Murray、Ian "Fresh" Burns 和 Andy Dovell 设计，目前已由 Bashford International 在新南威尔士州南海岸的 Nowra 开始生产。第一艘船将于 6 月或 7 月下水。Sydney 40 将与 Bruce Farr 设计的 Mumm 36 One Design 和一艘 40 英尺至 50 英尺长的 IMS 级游艇一起组成海军上将杯的三艘船队，该比赛将于明年 7 月从英格兰考斯启航。除了参加海军上将杯之外，Sydney 40 显然有潜力成为俱乐部、单一设计和 IMS 比赛中的全能离岸赛艇，并将在今年的 Telstra Cup 和 Telstra 悉尼至霍巴特的国际比赛中大放异彩。对于海军上将杯来说，真正重要的是，巴什福德国际公司和皇家海洋赛艇俱乐部将为海军上将杯帆船队提供最多 15 艘悉尼 40 帆船，供他们在考斯租用，费用为 1 英镑。这将涵盖大约三周的练习期，在此期间~1998 年 4 月至 5 月
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
五月 - 华盛顿军事部
在执行州《紧急状况管理法》第 38.52 章《华盛顿州修订法典》（RCW）时，我们尽一切努力遵守美国国土安全部 (DHS) 和联邦紧急事务管理局 (FEMA) 的要求。CEMP 支持国家防备系统，并将国家事件管理系统 (NIMS) 和《卡特里娜飓风后改革法》的要求纳入州紧急状况管理流程。该计划指定了权限、职能和职责，以在地方、州、部落、联邦、志愿者、私人和公共部门组织之间建立涉及整个社区的协作行动。通过协调紧急状况管理的所有阶段，该计划协助各组织将华盛顿州的灾难和紧急情况的影响降至最低。我相信它将成为拯救生命、保护财产、维持经济和保护环境的重要工具。