对于摩根先生的去世,OUR 总干事安索德·E·休伊特表示:“牙买加乃至整个加勒比地区失去了公用事业监管领域的一位权威。他丰富的经验和深厚的知识为公用事业监管的发展做出了巨大贡献,因此,他以各种身份为该地区的众多组织提供专业知识也就不足为奇了。他举止随和,和蔼可亲,善于判断人的性格和才能。我有幸在 OUR 直接与他共事了十年,并在该地区和国际上又共事了十年。他对我的职业发展做出了开创性的贡献。我们向他的妻子贾尼丝和他的孩子们表示最诚挚的哀悼。”
作为董事会,我们于11月在科特迪瓦的拉菲格(Lafigué)一起见证了我们的某些发展计划的成功,以及当地社区如何使用和看到它们。在矿山时,我们有幸通过诸如稻米种植生计恢复计划等计划向团队学习了努力的承诺。我们从一家稻米生产合作社那里听到了,该合作社在过去几年中成功地开发了一家蓬勃发展的业务,从而使75名农民及其家人受益。制定产生收入的计划,尤其是对于妇女而言,并支持地方农业部门扩大其市场,这对于自我维持社区的发展至关重要。对于董事会,这是该公司致力于促进我们运营国家可持续发展的有力证明。
在过去的两年中,我有幸与我们的学生,教职员工,讲师和员工在麦克马斯特(McMaster)进行教学和学习的未来。我还看到我们的校园社区充满激情和创造力面临着前所未有的挑战。我们的新教学策略是对此的证明。在整个校园的各种对话中脱颖而出,我们的教学倡议合作庆祝了在麦克马斯特(McMaster)的丰富教学历史,并强调了我们致力于订婚学习的承诺,以四个关键的承诺为基础 - 鼓励合作和跨学科学习,促进整体和个性化的学生体验,促进包容性的学生,并促进包容性的学习,并培养有活跃的学习,并有效地学习space spaces Spocess Spides。
2. 戴维斯先生(世界气象组织):首先,我非常高兴能有幸首次向第一委员会的各位尊敬的代表们发言。不过,我要提醒大家,自从世界气象组织首次负责外层空间事务以来,它当然派代表参加了本委员会的大多数(如果不是全部)会议。通过这种方式,以及通过编写报告和出版物,本组织一直向委员会充分通报其在外层空间事务方面的活动。因此,我相信今天下午我没有必要详尽叙述从十年零十四天前发射第一颗人造地球卫星到目前世界大多数国家每天都能获得气象卫星数据并加以充分利用的一系列事件。因此,我将很快略过先前的发展,主要谈一谈过去一年左右发生的事件。
布拉德福德文化公司有幸——也有责任——在 2025 年将布拉德福德打造为英国文化之城。我们承诺举办一年精彩的活动,带来令人振奋甚至改变人生的体验,吸引来自四面八方的不同观众;并推动布拉德福德区已经在进行的经济和社会复兴。这些都记录在我们的“变革故事”中,位于本文件第 13 页。我们当然将与许多其他人——居民、社区、文化组织、企业和公共机构——进行深入合作,以度过美好的一年。但我们非常重视责任,利用我们所有的努力,包括委托给我们的资金,来实现这些目标,并对我们的工作负责。
我们这一代人有幸见证了技术的杰出进步和革命,而这也促进了医学的发展。计算机的发现为技术和数据处理带来了显著的进步,而数据处理是目前所有生命必需工具的基础。目前,通常需要人类智能的任务,如视觉感知、物体和单词识别以及复杂的决策 1,都可以通过数据处理来完成。这催生了以深度学习为核心的人工智能 (AI) 概念。AI 有两种投影,它们在耳科学中的应用各不相同:监督式 AI 用于预测物品的类别或类别,例如自动区分内耳道的 MRI 视图,而无监督式 AI 则可用于搜索模式。
我衷心感谢这项工作的报告人:波尔多第一大学教授 Geneviève Duchamp、ESIGELEC 教师研究员 (HDR) Moncef Kadi,以及伊利诺伊大学教授 José Schutt-Ainé Champagne(美国)让我有幸花时间来评判这部作品。我特别感谢 José,我在 INSAT 实验室(图卢兹国家应用科学研究所)的第一次研究工作中认识了他,他让我有幸参加我的答辩。我还要感谢评审团成员:担任答辩主席的保罗·萨巴蒂尔大学 (UPS) 教授蒂埃里·帕拉 (Thierry Parra)。Etienne Sicard,INSAT 教授,我的论文导师,多年来一直支持和鼓励我的研究方向。Philippe Galy (HDR),意法半导体技术总监,感谢我的工作对工业效益的众多评论。André Durier,图卢兹技术研究所 (IRT) 项目经理,EMC 系统专家。最后,我要热烈感谢我的同事,CNRS 研究主任 Marise Bafleur,她是这项工作的导师,她一直对我所开展的研究范围充满信心。Nicolas Nolhier,我们的同事和朋友,我们每天都以幽默的方式分享和交流。首先我要感谢我的博士生,他们的努力为我们团队的国际认可做出了贡献。本文讨论的工作跨越了大约十年,在此期间我们与众多合作伙伴、同事和博士生分享了科学问题。尼古拉斯·拉克朗普 (Nicolas Lacrampe)、尼古拉斯·蒙纳罗 (Nicolas Monnereau) 和桑德拉·吉拉尔多-托雷斯 (Sandra Giraldo-Torres) 以及雷米·贝格斯 (Rémi Bégès)。我还要感谢我在 LAAS、CNRS 的研究同事 David Trémouilles 研究员,感谢他在化合物物理方面的专业知识
随着 ChatGPT 等生成式 AI 工具的出现,我们中的许多人有幸亲身体验了它们的功能。这些工具可以充当不可思议的助手,类似于数学课上的计算器。有效地利用它们包括将它们用于创意生成、综合和信息收集,以全面了解各种主题。尽管如此,至关重要的是,作为用户,我们要负责指导、验证和改进这些工具生成的最终答案。不加理解地简单地复制和粘贴是不明智的。相反,让我们利用这些工具作为我们知识库的扩展,使我们能够释放它们的真正力量。如果您在完成作业时使用 AI 工具,则应像引用其他参考资料一样引用它(充分考虑参考资料的质量,可能质量较差)。