委员会根据上午10:29在2141会议室举行,委员会会议。吉姆·乔丹(小组委员会主席)主持。会员在场:代表约旦,伊萨,盖茨,武器 - 斯特朗,斯蒂伯,主教,卡玛克,哈格曼,戴维森,弗莱,普拉斯特,普拉斯特,林奇,瓦瑟尔曼·舒尔茨,戈德曼和克罗克特。主席J Ordan。小组委员会将订购。没有召唤,主席被授权随时宣布休会。我们欢迎大家今天就联邦政府的武器化听证会。主席认可俄亥俄州的绅士戴维森先生,带领我们忠诚的承诺。ll。我承诺效忠美国美国的旗帜,以及它所占据的共和国,一个国家,在上帝之下,无处不在,自由和正义。主席J Ordan。再次,我要感谢所有人加入我们的行列。我们为延迟表示歉意。民主党人在他们参加或参加会议的情况下有一个重要的诉讼,我们在这里遇到了一些技术困难。椅子现在将承认自己的开幕词。阿尔文·布拉格(Alvin Bragg)对特朗普总统的起诉是最糟糕的法律。纽约县地方检察官办公室于2018年开始对特朗普总统进行授予。纽约南部地区几个月后,迈克尔·科恩(Michael Cohen)对付款的调查得出了调查,并确定对特朗普总统不应提出任何指控。进行此操作时,Alvin Bragg正在竞选这项工作。在竞选活动中,布拉格先生吹嘘他已经起诉特朗普总统的次数。在2021年1月,布拉格先生说:‘我是与唐纳德·特朗普(Donald Trump)有经验的候选人。''他说,很难争论以下事实:针对特朗普总统的任何案件都是最重要的,最引人注目的案件。布拉格先生于2022年1月获胜并上任。上班后的几周,他告诉他的一位检察官马克·波默兰茨(Mark Pomerantz),‘他
2020年2月25日至26日大都会行动委员会(MAC)的工作人员和董事会成员召集了审查纳什维尔和戴维森县的最新社区需求评估,并开始考虑该组织在未来五年内的指导和优先事项。在几天之内,事件开始重塑景观并不仅超过了纳什维尔,随着龙卷风到达3月3日的清晨,龙卷风到达,而且整个地球都有一个新颖的冠状病毒。MAC正在加紧努力并适应服务以满足纳什维利亚人的不断变化的条件和新兴需求一样,明尼阿波利斯市警察局谋杀了乔治·弗洛伊德(George Floyd),点燃了包括纳什维尔在内的全国各地的抗议活动。正在进行的抗议和示威揭示了人们对系统性非人性化的深感痛苦和伤害
2017年教学语法,标点符号和用法的渐进式方法。专业小组的小组成员,由主席,助理教授约瑟夫·萨尔瓦托(Joseph Salvatore)邀请,新学校。大学构图与传播(CCCC)年度大会,波特兰或2016年3月16日通过使用教师个人叙事来建立教师效率。论文(圆桌会议)向丹尼尔·里奇(Danielle Ricci)美国教师教育学院协会(AACTE)副教授朱迪思·戴维森(Judith Davidson),詹姆斯·尼林(James Nehring)和UML博士生介绍了第68届年度会议,拉斯维加斯,内华达州拉斯维加斯,2015年2月23日,2015年2月23日,在教学语法,标点和用户教学。专业小组的小组成员,由主席,助理教授约瑟夫·萨尔瓦托(Joseph Salvatore)邀请,新学校。佛罗里达州坦帕市坦帕(CCCC)的大学组成与传播会议(CCCC)3月20日
克里斯托弗·莫尔斯 克里斯托弗·莫尔斯博士是奥林学院的化学讲师。莫尔斯博士曾就读于达特茅斯学院,后在麻省理工学院艾伦·戴维森实验室获得无机化学博士学位,当时他是国家科学基金会博士前研究员。在加入奥林学院之前,莫尔斯博士是塔夫茨大学化学系的一名教员,他教授的课程涵盖研究生和本科生课程。在塔夫茨大学,他成功举办了七年的大学教学暑期学院,并担任研究生培训协调员,负责研究生的教学培训,特别是那些有志于从事学术事业的学生。在奥林,莫尔斯博士教授普通化学和有机化学课程。他最近与他人合作编写了一本关于艺术、艺术史和从化学角度探讨艺术品保护的课程教科书。此外,莫尔斯博士还是测验网站 Sporcle.com 的科学编辑,他负责为学生协调和创建学习指南和化学测验。
高清研究领域的年轻研究者开始了一天的早期,其研讨会以HDF几十年前启动的研讨会为基础,从而助长了高清研究的想法。这些年轻的调查人员分享了研究发现和发起交流,这些交流将用于建立合作并提高当前工作的差距。讨论重点介绍了HD研究的许多方面,包括遗传修饰剂,体细胞不稳定性,生物标志物,疾病进展和疗法。2023 HDF变革性研究奖获得者贝弗利·戴维森(Beverly Davidson)博士参加了会议,讨论了通往终身职位的成功导航,这对于确保HD研究和临床试验的未来至关重要。HDF长期以来一直通过博士后奖学金支持年轻的研究人员和早期研究人员的职业,并自豪地继续这一任务,提供了一个网络,这些网络可以通过这些网络来建立关系,建立合作并将高清研究推向未来。
1. Mountaire Farms 65 650,000 美元 4400 万美元 2017 年 1 月 苏格兰 2. Weitron 31 467,000 美元 700 万美元 2017 年 4 月 马丁 3. Borealis Compounds 47 225,000 美元 1500 万美元 2017 年 5 月 亚历山大 4. National Gypsum 51 400,000 美元 2500 万美元 2017 年 5 月 新汉诺威 5. Egger 770 640 万美元 7 亿美元 2017 年 7 月 戴维森 6. Edwards Wood Products 91 450,000 美元 5000 万美元 2017 年 7 月 苏格兰 7. JBB Packaging 50 400,000 美元 1190 万美元 2018 年 11 月 哈利法克斯 8. Charlotte Pipe and Foundry 400 150 万美元 3.25 亿美元 2020 年 6 月 斯坦利 9. Nestle Purina 300 210 万美元 4.5 亿美元 2020 年 10 月 Rockingham 10. Red Bull/Rauch/Ball 633 70 万美元 9 亿美元 2021 年 7 月 Cabarrus 11. Sherwin-Williams 183 30 万美元 3.24 亿美元 2022 年 2 月 Iredell 12. Service Offsite Solutions 235 30 万美元 1800 万美元 2022 年 3 月 Lee 13. VinFast 7,500 100 万美元 40 亿美元 2022 年 3 月 Chatham 14. Nucor 180 75 万美元 3.5 亿美元 2022 年 4 月 Davidson 15. Technimark 220 25 万美元 6200 万美元 2022 年 4 月 Randolph 16. Sumitomo Forestry America, Inc 129 20 万美元1950 万美元 2022 年 12 月 伦道夫 17. 西门子交通 506 100 万美元 2.2 亿美元 2023 年 3 月 戴维森 18. Epsilon Advanced Materials 500 50 万美元 6.5 亿美元 2023 年 10 月 布伦瑞克 19. 西门子能源 475 10 万美元 1.5 亿美元 2024 年 2 月 梅克伦堡 20. 创新建筑集团 150 20 万美元 3980 万美元 2024 年 4 月 查塔姆 21. Natron Energy 1,000 75 万美元 14 亿美元 2024 年 8 月 埃奇科姆
凯文·A·戴维森上校是第 47 飞行训练联队的指挥官,该联队位于德克萨斯州劳克林空军基地。该联队由 2,800 名人员组成,每年为 500 多名美国空军和盟军学生飞行员进行专门的本科飞行员培训。该联队拥有 195 架飞机,包括 T-1A、T-6A 和 T-38C,每年飞行超过 66,000 小时,飞行超过 44,000 架次。戴维森上校于 1998 年通过亚利桑那大学预备役军官训练团计划以优秀毕业生的身份获得军官职位。在密西西比州哥伦布空军基地完成本科飞行员专业培训后,他在德克萨斯州伦道夫空军基地参加了 T-37 飞行员教练培训,并在亚利桑那州戴维斯-蒙森空军基地接受了初始 A-10 培训。作为一名 A-10 飞行员,他在持久自由行动期间部署并领导了战斗出动。执行 A-10 任务后,Davidson 上校担任过韩国空军作战司令部司令兼第 7 航空队司令(驻韩国乌山空军基地)的地区事务战略家、副官兼联络官。执行此任务后,Davidson 上校担任过应急行动科科长,随后担任过太平洋空军总部(驻夏威夷珍珠港-希卡姆联合基地)指挥官行动组主任。Davidson 上校是韩国空军联合指挥参谋课程和美国陆军战争学院的优秀毕业生。他是一名指挥飞行员,拥有超过 2,800 小时的飞行经验,其中包括超过 450 小时的战斗经验。在担任现职之前,Davidson 上校曾担任沙特阿拉伯王国苏丹王子空军基地第 378 空中远征联队的副指挥官。教育经历 1998 年,亚利桑那大学图森分校材料科学与工程学士学位 2005 年,麦斯威尔空军基地中队军官学校,阿拉巴马州 2007 年,菲尼克斯大学成人教育与课程教育硕士学位,亚利桑那州 2011 年,麦斯威尔空军基地空军指挥参谋学院,阿拉巴马州,函授 2011 年,国防语言学院蒙特雷分校基础韩语课程 2012 年,韩南大学大田分校韩语课程 2012 年,韩国大田分校韩国联合军事大学指挥参谋学院,优秀毕业生 2015 年,乔治华盛顿大学埃利奥特国际事务学院联合外交事务官第二阶段,华盛顿特区 2018 年,美国陆军战争学院战略研究硕士学位,优秀毕业生,宾夕法尼亚州卡莱尔 2019 年,乔治华盛顿大学埃利奥特国际事务学院联合外交事务官第二阶段
2 红十字国际委员会,红十字国际委员会向《特定常规武器公约》致命自主武器系统政府专家组发表的声明,日内瓦,2019 年 3 月 25 日至 29 日。3 同上。另请参阅:红十字国际委员会,红十字国际委员会向《特定常规武器公约》致命自主武器系统政府专家组发表的声明,日内瓦,2018年4月9日至13日和8月27日至31日。N. Davison,“国际人道主义法下的自主武器系统”,联合国裁军事务厅,《关于致命自主武器系统的观点》,联合国裁军事务厅不定期论文第30期,2017年11月,第5至18页:https://www.icrc.org/en/document/autonomous-weapon-systems-under-international-humanitarian-law。红十字国际委员会,红十字国际委员会对自主武器系统的看法,2016年4月11日:https://www.icrc.org/en/document/views-icrc-autonomous-weapon-system。 4 红十字国际委员会,《伦理与自主武器系统:人类控制的伦理基础?》,专家会议报告,2018 年 4 月 3 日:https://www.icrc.org/en/document/ethics-and-autonomous-weapon-systems-ethical-basis-human-control。 5 红十字国际委员会,《人类控制的要素》,《特定常规武器公约》缔约方会议工作文件,CCW/MSP/2018/WP.3,2018 年 11 月 20 日。 6 会议题为《自主、人工智能和机器人:人类控制的技术方面》,于 2018 年 6 月 7 日至 8 日在日内瓦红十字国际委员会人道主义中心举行。感谢以下专家的参与:Chetan Arora、Subhashis Banerjee(印度理工学院德里分校,印度); Raja Chatila Chatila(法国智能系统与机器人研究所);迈克尔·费舍尔(英国利物浦大学); François Fleuret(洛桑联邦理工学院(EPFL),瑞士);阿曼迪普·辛格·吉尔(印度常驻日内瓦裁军谈判会议代表);罗伯特·汉森(澳大利亚国立大学,澳大利亚); Anja Kaspersen(联合国裁军事务厅日内瓦办事处); Sean Legassick(DeepMind,英国); Maite López-Sánchez(西班牙巴塞罗那大学); Yoshihiko Nakamura(日本东京大学); Quang-Cuong Pham(新加坡南洋理工大学); Ludovic Righetti(美国纽约大学);和 Kerstin Vignard(联合国裁军研究所,裁研所)。红十字国际委员会代表包括:凯瑟琳·拉万德、尼尔·戴维森、内塔·古萨克和卢卡斯·哈夫纳(法律部武器科);洛朗·吉塞尔和卢卡斯·奥莱尼克(法律部专题科);萨莎·拉丁(法律和政策论坛)。报告由尼尔·戴维森撰写。
1 Quantum Circuits Inc,25 Science Park,康涅狄格州纽黑文 06511 2 QED-C 标准和性能基准技术咨询委员会 3 先进网络科学计划,洛斯阿拉莫斯国家实验室,新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 87545,美国 4 D-Wave Systems,加拿大不列颠哥伦比亚省伯纳比,V5G 4M9,加拿大 5 美国加州大学洛杉矶分校物理与天文系 6 美国大学空间研究协会高级计算机科学研究所,加利福尼亚州山景城,美国 7 洛斯阿拉莫斯国家实验室理论分部 (T4),新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 87545,美国 8 印第安纳大学物理系,印第安纳州布卢明顿 47405,美国 9 印第安纳大学量子科学与工程中心,印第安纳州布卢明顿 47405,美国 10 美国国家航空航天局艾姆斯研究中心量子人工智能实验室,加利福尼亚州山景城,美国 11 戴维森化学工程学院,普渡大学,美国印第安纳州西拉斐特
本指南由 Centralina 员工根据原创研究和对良好实践案例研究城市的采访编写而成;1 此外,Centralina 还成立了一个由地方政府组成的区域 AI 工作组,积极开发自己的生成式 AI 方法。工作组的积极成员包括来自梅克伦堡县、联合县、戴维森镇、印第安小道镇、摩尔斯维尔镇、洛厄尔市和阿尔伯马尔市的代表。这些地方政府为其组织制定政策的经验有助于我们提出建议和方法。简介 什么是人工智能?人工智能 (AI) 是指在经过编程以像人类一样思考和学习的机器中模拟人类智能。它涵盖了广泛的技术和方法,旨在使机器能够执行通常需要人类智能的任务,例如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译。人工智能系统通常依赖算法和数据来分析模式、做出预测和解决问题。这些系统可以经过训练来识别大型数据集中的模式、适应新信息并随着时间的推移提高其性能。人工智能的关键领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术和专家系统。