在 30 年的服役生涯中,莱利准将担任过步兵部队的多个指挥和参谋职务,并多次被派往中东和欧洲,在埃及、伊拉克、科索沃和波兰服役。他的主要职务包括第 41 届 IBCT 的营和旅指挥官、俄勒冈联合作战司令部指挥官、第 10 山地师副指挥官以及俄勒冈陆军国民警卫队陆地部队司令部指挥官。
她的学术生涯始于德克萨斯农工大学,在那里她获得了核工程学士学位,随后在德克萨斯大学休斯顿分校获得医学物理学硕士学位,最后在密歇根大学获得核工程硕士和博士学位。她的职业生涯还包括在德克萨斯农工大学担任核工程助理教授,并在洛斯阿拉莫斯国家实验室担任太空动力和推进系统职务。
条件可以帮助我们安抚人们的心灵,使其专注于前进。本书还提供了一些例子,这些例子不仅仅是让“员工认同组织变革”,还增加了适用于医疗和行政环境的宝贵背景,仅举几例。我希望我在军事生涯早期就读过这本书,它会对我帮助团队应对军事医学潮流的变化有很大的帮助。我强烈建议阅读这本书,或者像我一样,听有声读物。
i,Md。Zahidul Islam,于1978年12月29日出生于孟加拉国库什蒂亚。我收到了我的学士学位和M.Sc.分别于2000年和2002年分别来自孟加拉国拉杰沙希大学(RU)的应用物理学和电子工程学位。2003年,我在孟加拉国库什蒂亚的伊斯兰大学(IU)信息与传播工程系的学术生涯中开始了学术生涯。2018年6月,我被任命为孟加拉国绿色大学计算机科学与工程系教授,这是我在2020年6月休假期间担任的职位。我的博士研究专注于视觉对象跟踪系统,是在韩国智南国立大学(CNU)的智能图像媒体和界面实验室的Chil-woo Lee教授的监督下在计算机工程系进行的。我被授予我的博士学位。 2011年8月从同一部门出发。此外,我在韩国Suwon的三星高级技术学院(SAIT)的3D Vision Lab完成了研究实习。我的研究兴趣多样,包括计算机视觉,3D对象识别,人类和运动跟踪,跟踪铰接的身体,医学成像以及探索遗传算法和生物信息学的潜力。
aljoša出生于1949年的斯普利特(Split),在贝尔格莱德(Belgrade)长大,在那里他上小学和高中。他于1970年毕业于贝尔格莱德的数学学院。他于1982年在同一教职员工获得的数学博士学位(集合理论 - 真实的可测量的红衣主教,超副措施理论)。三十年来,他曾在Rijeka,Niš,Kragujevac和Belgrade大学担任数学教授。他于1990年成为Kragujevac大学的一名相关教授。从1975年到2000年,他是塞尔维亚科学与艺术学院数学研究所的兼职研究员。他的教学生涯的最后18年,他在贝尔格莱德的数学学院工作,他于2014年退休。他还是一个非常熟练的程序员,热情的天文学家,钢琴和风琴演奏者,船长和潜水员。他流利地说英语,法语,意大利语和俄语。他的配偶,两个女儿和四个孙子幸存下来。在学术生涯中,他在数学逻辑,理论,人工智能,离散数学,线性代数,计算机科学,编程语言和数据库中教授本科和研究生课程。他是贝尔格莱德数学学院的三个博士学位论文和十二个大师论文的顾问。aljoša的研究兴趣主要是在集合理论和理论计算机科学(自动推理,自动定理证明,智能系统,信号和图像处理)中。他在著名的数学期刊和会议上发表了90多篇论文。作为一名访问学者,还是作为受邀讲师,他曾在众多著名大学工作,包括加利福尼亚大学伯克利分校,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学,爱丁堡大学,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学,洛杉矶大学,斯坦福大学,巴黎大学,巴黎大学,巴黎大学,哥伦比亚大学,埃斯特大学,埃克塞特大学,布拉特拉维亚大学,分校。彼得斯堡技术大学。他是一本大学教科书,两本研究生教科书和专着的10章的作者。在他的整个学术生涯中,他曾担任研究人员,从事国家政府或
菲利普·苏亚雷斯是美国陆军第 82 空降师的一名退役老兵和伞兵,他被派往阿富汗时光荣服役,获得了战斗步兵徽章和陆军嘉奖勋章。在一次受伤结束军事生涯后,菲尔建立了成功的房地产企业,获得了学位,并致力于服务社区和教会——同时以美国第一的原则抚养四个年幼的孩子。
DP5:该奖项支持具有智慧、科学创造力、动力和成熟度的优秀青年科学家,帮助他们绕过传统的博士后培训期,开始独立的研究生涯。• 仅限一位 PI • 提交申请时必须处于非独立研究职位 • 前两年每年需要 9.6 个月的研究工作 • 需要 3-5 封推荐信 • 每年直接费用 250,000 美元,最多 5 年
在 BwFachS 的职业生涯具有针对目标群体和成功资格的最佳定制学习条件。军事生涯的基础通常也在这里奠定,无论是通过获得职业转变所需的学校资格,还是参加 ZAW 活动。未来,德国联邦国防军的产品和服务将继续灵活地适应德国联邦国防军不断变化的需求,包括退役军人的民事专业整合以及现役士兵的招募、发展和留用。
他的研究生涯始于1990年代的UPM决策分析和统计小组,他提出了在输入(不确定性和偏好)中使用部分信息的影响图,解释最佳决策或通过模拟进行近似分辨率。从那时起,她的主要贡献集中在统计方法的整合中,在机器学习技术的开发中,推动了许多领域,例如贝叶斯网络,进化计算,异常检测或多变量时间序列。
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