XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蒙德
塞缪尔·哈蒙德 - 白宫人工智能政策
5 “我们得出结论，基于计算的推断是预测人工智能能力的一种有前途的方法。”欧文·戴维。“推断语言建模基准中的表现。”在 epochai.org 上在线发布。（2023 年 6 月 9 日）。'https://epochai.org/blog/extrapolating-performance-in-language-modelling-benchmarks
塞缪尔·哈蒙德的书面证词 - SST 2-5-25
16 另请参阅：Leif Rasmussen，“科学资助政治化和同质化加剧：1990-2020 年 NSF 拨款分析”，党派与意识形态研究中心，2021 年 11 月 16 日。https://www.cspicenter.com/p/increasing-politicization-and-homogeneity-in-scientific-funding-an-analysis-of-nsf-grants-1 990-2020。
塞缪尔·哈蒙德（Samuel Hammond）的书面证词-SST 2-5-25
16另请参见：Leif Rasmussen，“科学资金中的政治化和同质性的增加：NSF赠款的分析，1990 - 2020年”，《党派研究与意识形态研究中心》，2021年11月16日。 https://www.cspicenter.com/p/increasing-politicization-and-homogenity-in-scientific-funding-nsfunding-nsf-grants-nsf-grants-1 990-2020。
华盛顿州雷德蒙德市
• 金县图书馆服务 • 东区青年服务 (YES) • 当地小联盟组织 • WAVE 水上运动 • 华盛顿湖学区 公园和娱乐部拥有约 75 名全职员工和 200 多名季节性/兼职人员。该部门有六个运营部门，包括娱乐、参与（文化艺术、营销和传播、全市客户服务和特殊活动许可）、公园运营、设施、公园规划和管理 雷德蒙德公园和娱乐使命：公园和娱乐部的使命是创造、维护和增强可持续的、无障碍的体验和空间，通过娱乐、公园和步道、艺术、活动、客户服务和设施管理，培养归属感并促进幸福感。 雷德蒙德公园和娱乐愿景：作为管家，我们通过培育创新、可持续和包容的体验和空间来丰富生活，从而服务和连接雷德蒙德。
西格蒙德·弗洛伊德（Sigmund Freud）对焦虑的理解
引言焦虑是对即将发生的事件的压力，恐惧或忧虑的自然反应（Madkor等，2021； Nie等，2021）。Tomasoni等人，（2021年）认为，人们一生中都会经历焦虑感。焦虑疾病导致持续恐惧的时期迅速达到峰值（恐慌发作），恐惧症等（Hull等，2021）。在教育研究中，心理学家采用人类发展理论来了解教学过程中的个人焦虑和学习（Ivanova＆Sorokina，2020年）。教育心理学是心理学的一个分支，与人民学习的技术研究有关（Li，Huang＆Li，2021）。研究人们的学习程序，包括认知和行为观点，允许教育心理学家欣赏人们在焦虑水平，认知发展智力，情感，动机，自我概念，自我调节和学习角色方面的差异（Szczygieł，2020年）。教育的心理学不仅包括学习个人的过程，还包括焦虑等方面如何影响其认知，社会和情感过程和寿命（Cooper＆Brownell，2020年）。对于解决问题，这种教育心理学的采用者采用了各种观点，例如行为主义，发展，建构主义，认知主义和经验主义，以研究特定的学习者因素，例如，其他人，认知，学习的行为和经验（Campbell，Craig，Craig＆Collier＆Collier-Reed，2020年）。
华盛顿州雷德蒙德市
1. 统一城市的可持续发展举措、战略和计划。 2. 建立一套连贯的可持续发展战略、实施计划和衡量进展的指标，以及改善雷德蒙德的可持续发展及其对地区和州战略和举措的贡献。 3. 以积极的行动和切实的利益来激励和吸引居民、企业和机构。 4. 巩固过去的势头，同时进行调整以反映城市必须应对的需求和压力。 本范围内概述的工作将通过额外的社区参与和计划仪表板/工具的开发来补充。这项补充工作的目标是利用更新过程来建立社区对 ESAP 实施工作的长期理解和参与。工作范围分为两个部分，即部分 A 和部分 B。根据项目需求和收到的提案的评估，市政府保留将此合同授予一到两名最高资质顾问的权利。可以基于以下详述的范围进行构建。我们邀请您发挥创造力，制定一种综合方法，以提供最大的利益和最大的价值。顾问可以对下述一个或两个部分进行投标。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
thyssenkrupp nucera在多特蒙德的新总部
多特蒙德，2024年11月29日 - 蒂森克鲁普（Thyssenkrupp Nucera）今天正式在多特蒙德（Dortmund）正式开设了其新总部。与多特蒙德市长托马斯·韦斯特法尔（Thomas Westphal）和RVR区域总监Garrelt Duin一起，Harpen董事总经理Franz-Josef Peveling正式将钥匙正式移交给了新公司总部，向Thyssenkrupp Nucera Ceo CEO CEO CEO WERNER PONIKWAR博士，大约有100名受邀的客人。在用于生产绿色氢的国际电解技术提供商的新总部中，在桌面共享模型中总共有560个工作场所，会议室和大型社交空间，这些空间是会议场所和休息室，体育馆总共分布在总共11,400平方米的出租空间中。不同房间模块的组合为Thyssenkrupp Nutera团队提供了非常现代的新工作环境。新的Thyssenkrupp Nucera总部的中心设计元素是一个大的小酒馆+，有一个相邻的绿色庭院，用于工作和放松，以及受“ B1交通流量”动力学启发的特殊外观。Thyssenkrupp核对可持续性和ESG标准的高价值也反映在Harpen建筑物的设计和材料中。建筑物提供地热能，并根据现代能源效率要求完全隔热。安装了多粘合铝制窗口。屋顶是绿色的，并配备了光伏系统。汽车和电子自行车也有一个充电基础设施。Harpen大楼符合KFW效率大楼40 EE和DGNB金牌认证的要求。
克里斯托弗·P·哈蒙德
投资约 300 亿美元，创建首个半导体共同投资计划，为半导体行业引入新的融资模式；(ii) 与 Apollo 成立 110 亿美元的合资企业，涉及英特尔位于爱尔兰莱克斯利普的 Fab 34 半导体制造工厂；(iii) 与联华电子合作开发 12 纳米半导体工艺平台
