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World File Search System休惠林克林
制定新标准 - 林德工程
在整个工厂生命周期内实现卓越运营 我们与客户密切合作，深入了解客户的需求。凭借林德作为综合工厂运营商和工程公司的独特协同效应，林德提供创新的工艺技术和服务，超越客户对可靠性和盈利能力的期望。这种创新承诺贯穿整个工厂生命周期。LINDE PLANTSERV® 服务团队为客户提供全程支持——从维护和维修到全面改造。我们利用最新的数字技术提供现场和远程运营和支持服务，不断将资产绩效提升到新的水平。
ASM 夏普-柯林斯
确保额外资金偿还儿童保育提供者的费用 - 认识到目前支付给家庭儿童保育提供者的费用和补贴以及新费率制度推迟到 2027 年实施，导致提供者不断流失和中心关闭。确保家庭儿童保育提供者的 COLA 持续存在，以维持其运营。在 TK 的扩展中，将私人儿童保育作为学校的合作伙伴。为父母提供服务，无论他们进入何处，都可以获取资源，打破孤岛，并在所有 58 个县建立公私伙伴关系。家庭“不会走错门”。
RIDEM 指导文件“核心林......
2023 年颁布的一项州法律 (H 5853 Sub A / S 684 Sub A) 制定了参与该州净计量或可再生能源增长 (REG) 激励计划的可再生能源系统选址要求。该法律要求环境管理局 (DEM) 根据这些选址要求确定寻求参与这些计划的拟议项目是否符合资格。具体而言，项目必须位于法律定义的核心森林之外，但在核心森林中的首选地点进行开发除外。DEM 制定了此指导文件，以帮助开发商和其他利益相关者了解将用于进行选址决定的过程。请注意，2023 年法律引入并在本指导文件中讨论的选址要求是对可能适用于拟议项目的任何其他联邦、州和/或地方许可和其他要求的补充。
2023-24 年度报告 - 奥林商学院
2022 年，CFAR 在 SSRN 上推出了一项令人兴奋的新计划：华盛顿大学圣路易斯分校奥林商学院金融与会计中心研究论文系列。SSRN 是一个多学科的在线学术研究和相关材料库。作为领先的资源，SSRN 提供了在研究成果发表于期刊之前分享和分发研究成果的机会。该系列分发给全球数千名订阅者，CFAR 的工作论文系列专注于向全球读者、研究人员和学者宣传重要的研究成果。作者和机构根据多个指标进行排名，最值得注意的是下载次数。您的论文下载次数越多，您和您的机构在 SSRN 上的排名就越高。CFAR 的工作论文系列为奥林学院教职员工以及 CFAR 的全球研究网络提供了一个合作的机会，可以向广大受众提供研究成果，使我们与中心的使命保持一致。
马丁·施林普夫
自 2023 年起 EPFL，终身制助理教授领导 NeuroAI 实验室对人类视觉和语言进行建模。NeuroX 研究所核心成员。任职于生命科学学院和计算机与通信科学学院。 2022 - 2023 MIT Quest for Intelligence，研究科学家在整个研究所内架起自然和人工智能研究的桥梁。 2017 MetaMind / Salesforce Einstein AI，深度学习者顾问：Richard Socher。通过强化学习进行自然语言处理的灵活架构搜索（发现了非常新颖的架构）。 2016 哈佛医学院，研究助理顾问：Gabriel Kreiman。通过颅内记录进行循环计算以识别模型和人脑中的遮挡物体。 2015 - 2016 Oracle 实验室，系统研究员开发了按需集群数据库模块（现已广泛使用）。 2015 - 2020 Integreat Digital Factory，联合创始人兼首席技术官；后来 技术顾问 向难民分发本地信息的平台，现在在德国近 20% 的城市中使用（integreat-app.de/en）。 2015 西门子股份公司，软件工程师 行为驱动的测试框架，用于运行以自然语言编写的测试规范（现在用于三大业务领域）。 2012 - 2015 Martin Schrimpf 软件解决方案，自由职业者 领导开发具有光学字符识别功能的文档管理系统，使客户公司实现无纸化。
肖恩·库林斯基
2019 年 8 月 - 至今 博士研究（机器学习、自然语言处理、计算机视觉）普渡大学（指导老师：David Inouye 博士），印第安纳州西拉斐特 • • 创建一个因果基础的生成式 AI 模型，该模型生成反事实示例来回答以下问题“如果发生 X 而不是 Y，情况会是什么样子？” （例如，如果我在 B 医院而不是 A 医院拍摄的胸部 X 光片会是什么样子。） • 派生出可解释领域翻译的方法，用于向人类操作员解释分布变化，可用于系统监控或知识发现。 • 根据《星际争霸 II》的人类比赛构建了一个新的大规模多智能体计算机视觉 (CV) 数据集，该数据集表现出复杂且不断变化的智能体行为，产生了 180 万张具有多种数据表示的图像，例如可以用作 CIFAR10 和 MNIST 的替代品。 • 创建了一种轻量级机器学习算法，该算法使用深度密度模型来检测分布的变化，并将变化定位到导致变化的特定问题特征，从而允许以很少的额外开销进行在线监控。
内森·达尔林普尔博士
美国太空部队 E 内森·达尔林普尔博士 内森·达尔林普尔博士是新墨西哥州柯特兰空军基地太空快速能力办公室 (Space RCO) 的技术总监。在担任该职位期间，达尔林普尔博士领导太空 RCO 工程企业在快速周转时间内为美国太空部队设计“首创”太空能力。达尔林普尔博士还带头与工业界、国防实验室和学术界合作，将适当准备水平的技术纳入下一代太空能力的快速采购计划。达尔林普尔博士曾在俄亥俄州赖特帕特森空军基地的空军研究实验室 (AFRL) 的系统技术办公室 (STO) 担任过多个职务，包括一个重大科学技术开发项目的技术总监和一个多领域作战技术开发项目的项目经理。在 STO，达尔林普尔博士领导了新任务领域的开发和爆炸式增长，并多次成功进行了飞行实验和硬件交付。 Dalrymple 博士在 AFRL 太空飞行器理事会担任过多个职务，经验丰富。其中包括防御性太空控制任务负责人、飞行实验部高级首席研究员、EAGLE 任务首席研究员、太阳扰动预测项目项目经理以及先进技术太阳望远镜（ATST，现名为 Daniel K. Inouye 太阳望远镜）首席热工程师。 教育背景 1993 年，休斯顿大学，机械工程理学学士学位，德克萨斯州休斯顿 1995 年，休斯顿大学，机械工程理学硕士学位，德克萨斯州休斯顿 2001 年，麻省理工学院，核工程理学博士学位，马萨诸塞州剑桥 职业生涯年表
