human path prediction experiments with realistic perception, contributing a novel error correction module • Leveraged Unity for scene recreation and deep generative modeling for multi-modal, variational predictions TrajAir Aug 2021 – May 2022 • Researched machine learning methods for predicting aircraft trajectories in non-towered airspaces • Utilized clustering and vector field methods to capture movement patterns and infer pilot intent University of密歇根州EFES实验室|密歇根州安阿伯,2019年9月 - 2020年5月•设计和构建了一个系统,可以通过使用符号执行来查找应用程序中的持续记忆错误•在Oracle的NVM直接框架上进行LED调查和实验,发现和报告23个新错误专业经验stack AV |宾夕法尼亚州匹兹堡,2024年3月 - 2024年8月研究软件工程师实习生
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第一百零七届国会 鲍勃·斯图姆,亚利桑那州,主席 邓肯·亨特,加利福尼亚州 詹姆斯·V·汉森,犹他州 柯特·韦尔登,宾夕法尼亚州 乔尔·赫夫利,科罗拉多州 吉姆·萨克斯顿,新泽西州 约翰·M·M·C·休,纽约州 特里·埃弗里特,阿拉巴马州 罗斯科·G·巴特利特,马里兰州 霍华德·P·“巴克”·M·C·基昂,加利福尼亚州 杰西·沃茨,J·R·,俄克拉荷马州 麦克·索恩贝里,德克萨斯州 约翰·N·霍斯特特勒,印第安纳州 萨克斯比·查姆布利斯,乔治亚州 范·希勒里,田纳西州 乔·斯卡伯勒,佛罗里达州 沃尔特·B·琼斯,北卡罗来纳州 林赛·格雷厄姆,南卡罗来纳州 吉姆·瑞恩,堪萨斯州 鲍勃·赖利,阿拉巴马州 吉姆·吉本斯,内华达州 罗宾·海耶斯,北卡罗来纳州希瑟·威尔逊,新墨西哥州 肯·卡尔弗特,加利福尼亚州 罗布·西蒙斯,康涅狄格州 安德·克雷肖,佛罗里达州 马克·史蒂文·柯克,伊利诺伊州 乔·安·戴维斯,弗吉尼亚州 埃德·施罗克,弗吉尼亚州 托德·阿金,密苏里州 兰迪·福布斯,弗吉尼亚州 杰夫·米勒,佛罗里达州 乔·威尔逊,南卡罗来纳州
摘要 Öz 目的:近年来,许多重要细菌群落对抗生素的耐药性不断增加,导致人们对噬菌体分离和表征以及噬菌体不断扩大的临床潜力的文献兴趣日益浓厚。考虑到抗菌素耐药性特征,分离用于治疗鲍曼不动杆菌感染的噬菌体、确定其作用谱并进行表征非常重要。本研究旨在从环境水源中分离针对目标微生物鲍曼不动杆菌的特异性噬菌体。材料和方法:研究了 16 种不同的环境水样作为噬菌体的潜在来源。以具有多重耐药性的鲍曼不动杆菌临床分离株作为宿主细菌。使用单噬斑分离法分离针对目标细菌的特异性噬菌体。在体外研究期间,使用双琼脂法增加分离噬菌体的滴度,并评估其噬斑形态和宿主特异性。结果:噬菌体 vB_KlAcineto13 仅对目标细菌表现出溶解活性,不会感染其他细菌分离株。结论:根据本研究的结果,可以得出结论,噬菌体 vB_KlAcineto13 的宿主范围较窄,不会感染宿主细菌以外的其他测试细菌。然而,特性研究可能会提供有关噬菌体的更多详细信息。
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• 模型的复杂性。虽然 PRA 的 SS1/23 并不要求公司使其机器学习算法更具解释性,但公司应为更复杂的模型分配更高的模型风险。然后应使用基于风险的模型分层来在模型生命周期中优先考虑其验证活动和其他风险控制,并识别和分类对公司业务活动和/或公司安全性和稳健性构成最大风险的模型。 • 有效的监督和问责。PRA 的 SS1/23 在治理原则 2 下提出了许多期望。例如,公司应在公司的组织结构和风险状况中确定最合适的相关 SMF,以承担 MRM 框架、其实施以及框架的执行和维护的总体责任。负责任的 SMF 关于 MRM 的职责可能包括:制定政策和程序以使 MRM 框架可操作并确保合规;分配框架的角色和职责;确保有效挑战;确保独立验证;评估和审查模型结果和验证及内部审计报告;在必要时采取及时的补救措施,以确保公司的总体模型风险保持在董事会批准的风险偏好范围内;并确保充足的资源、足够的系统和基础设施。