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Sonne 中校简历 - 关岛安德森空军基地
教育 2006 年康涅狄格大学文学学士学位，康涅狄格州曼斯菲尔德。 2006 年航空航天基础课程，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地。 2010 年美国军事大学工商管理硕士，西弗吉尼亚州查尔斯镇。 2014 年中队军官学校，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地。 2019 年军事作战艺术/科学硕士，空军指挥参谋学院，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地。 2020 年中队指挥领导力发展课程，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地。 2022 年航空战争学院，函授。 任务 1. 2006 年 5 月 - 2007 年 4 月，作战大队指挥官联络官，德克萨斯州劳克林空军基地。 2. 2007 年 4 月 - 2008 年 5 月，学生，本科飞行员培训，德克萨斯州劳克林空军基地。 3. 2008 年 12 月 - 2012 年 1 月，T-1A 教练飞行员、中队和作战组执行官，德克萨斯州劳克林空军基地。4. 2012 年 4 月 - 2016 年 2 月，C-17A 评估飞行员、作战助理主任、飞行指挥官，南卡罗来纳州查尔斯顿 JB。6. 2016 年 2 月 - 2018 年 6 月，机动测试管理部负责人，测试和评估理事会，HQ AMC，伊利诺伊州斯科特空军基地。7. 2018 年 6 月 - 2019 年 6 月，学生，空军指挥参谋学院，阿拉巴马州麦斯韦尔空军基地。8. 2019 年 8 月 - 2021 年 4 月，作战官，第 621 应急反应中队，新泽西州麦圭尔-迪克斯-莱克赫斯特 JB。 9. 2021 年 5 月 - 2022 年 6 月，第 36 联队安全主管，安德森空军基地，关岛。10. 2022 年 6 月至今，第 36 应急响应中队指挥官，安德森空军基地，关岛飞行信息等级：高级飞行员飞行小时数：超过 3,200 小时飞行飞机：C-17A、MC-12W 和 T-1A
特殊活动通行证申请 - 关岛安德森空军基地
为了确保您的客人获准进入基地，必须在活动开始前 5-7 个工作日在 36 SFS Pass & ID /Bldg 2403 处理此请求。周一至周五 0800-1600、366-5650/51/52/53 或 36sfs.vcc@us.af.mil 联系 Pass & ID 以检查您的请求状态。所有 16 岁及以上的客人都必须列在此请求中，并提供完整的出生日期，才能获得基地访问权限。16 岁以上的客人必须提供完整的社会保障号码。在进入基地之前，将对所有客人进行背景调查。没有例外。请求者对在 AAFB 物业内的所有客人负责。客人将直接通过设施主门前往活动地点。不遵守可能会导致护送违规。批准无人陪同进入并不代表允许游客参观该设施。违反者将受到适当处理。
高风险活动计划 - 关岛安德森空军基地
af.mil › 文档 PDF 2022 年 8 月 29 日 — 2022 年 8 月 29 日 主题：针对被分配、部署或临时派遣到安德森空军基地的人员的高风险活动 (HRA) 计划...民用轻型飞机飞行。悬崖跳水。
生成式人工智能工具时代以人为本的教育人工智能 Anders I. Mørch 1、Renate Andersen 2
摘要 基于机器学习、神经网络和大型语言模型的人工智能 (AI) 在过去一年中引起了极大的兴趣，并在 2022 年底 ChatGPT (GPT 3.5) 的发布中达到顶峰。教育行业一直处于动荡之中，因为知识获取、有效教学和有意义的学习体验是其基础。在下面的立场文件中，我们探讨了以人为本的人工智能 (HCAI) 如何成为教育行业在生成式人工智能 (GAI) 时代对人工智能的有用视角。然而，我们还建议利用 GAI 工具为下一代学生做好准备，以应对未来需要与人工智能工具进行知情互动的工作场所。我们认为人工智能在教育中的应用潜力巨大，这对教师和学生都有利，可以增加教育体验。然而，也存在重大挑战。例如，GAI 工具还不符合在知识构建过程中促进学生自主的学习理论（例如建构主义学习理论）。关键词 1 机构、人工智能 (AI)、教育中的人工智能、ChatGPT、教育、生成式人工智能、以人为本的人工智能、脚手架、社会文化学习
环境评估草案 - SPCS Beddown SPCS #4 和 SPCS #5 驻扎行动；PMRF-Barking Sands、JBPHH 和 Andersen AFB
AFB 空军基地 AFI 空军指令 AFMAN 空军手册 AFSPC 空军太空司令部 ANG 空军国民警卫队 APE 潜在影响区域 APZ 事故潜在区域 AQCRs 空气质量控制区 BMP 最佳管理实践 BO 生物学观点 CAA 清洁空气法案 CAB 清洁空气部门 CFR 联邦法规 CNRH 夏威夷海军区司令 CO2e 二氧化碳当量 dBA A 加权分贝 DLNR 土地和自然资源部 DoD 国防部 DOE 教育部 DOH 卫生部 EA 环境评估 EIAP 环境影响分析过程 EO 行政命令 ESA 濒危物种法案 ESP 侵蚀和泥沙控制计划 FEMA 联邦紧急事务管理局 FIRM 洪水保险费率地图 ft 2 平方英尺 FY 财政年度 GHG 温室气体 GUANG 关岛空军国民警卫队 关岛 EPA 关岛环境保护局 HAR 夏威夷行政法规 HI 夏威夷 HIANG 夏威夷 ANG HQ 总部 HQ CNIC/N54 美国海军设施司令部 HUD 美国住房和城市发展部城市发展 Hz 赫兹 IAP 初始积累点 ICRMP 综合文化资源管理计划 IICEP 跨部门/跨政府环境规划协调会 IRP 安装恢复计划 JBPHH 珍珠港-希卡姆联合基地 KIUC 考艾岛公用事业合作社 km 公里 LBP 含铅油漆 MBTA 候鸟条约法案 MILCON 军事建设
引文 (APA)：Magnusson, M.、Andersen, MR、Jonasson, J. 和 Vehtari, A. (2020)。La 中的贝叶斯模型比较的留一交叉验证
所提方法的计算成本取决于我们需要计算 ˜ π i 的观测总数，因此在大多数情况下，计算 ˜ π 将占主导地位。这使得了解这些成本与似然函数 P 中的参数总数（而不是模型中的参数总数）和后验抽取总数 S 的关系变得很重要。表 1 列出了所提出的不同近似值的总体成本。计算完整的 PSIS-LOO 的成本为 O(nPS)，因为对数似然的评估与 P 是线性的，即与 WAIC 的复杂度相同，但常数更大。可以根据特定似然做出不同的权衡，其中近似成本范围从最便宜的 plpd 到最昂贵的 WAIC/TIS（具有大量后验抽取 S）。 plpd 仅计算一次对数似然，而完整的 WAIC/TIS 方法需要计算 S 次。
将以人为本的人工智能融入编程实践以减轻教师工作量 Renate Andersen 1、Eli Gjølstad 1 和 Anders I. Mørch 2
尽管教育领域的 HCAI 是一个新兴领域，但研究仍然有限。尽管如此，Yang 等人。[17] 指出，研究趋势为教育带来了 AI 的新应用，例如采用机器学习和新的深度学习算法。此外，AI 研究可以通过更精确的适应和个性化来改善智能辅导。在关注 HCAI 时，重点是“使用 AI 学习”，例如 Replika [7]，一个由 AI 驱动的虚拟朋友或聊天机器人伴侣；Thinkster [12]，一个用 AI 构建的虚拟数学导师，用于创建个性化学习计划；以及 Cognii [2]，一个使用对话式 AI 吸引学生的虚拟学习助手。这份立场文件增加了沿着这条研究路线的辩论。本文研究的问题如下：1）编程如何融入学校科目学习？2）编程如何利用 HCAI 来提高学习效果？本文重点探讨如何将 HCAI 融入学校的编程活动中，而不是 AI 系统的用户界面设计。我们将 HCAI 的立场和讨论建立在研究中，这些研究源于对学校编程的教育研究活动。
降低通货膨胀法案的清洁电力投资信贷的低收入社区奖金
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Andersen 等人诉 Stability AI Ltd. 等人，案卷编号 3:23-cv-00201（加利福尼亚州北区，2023 年 1 月 13 日），法院案卷
Joseph R. Saveri（州律师协会编号130064） Cadio Zirpoli（州律师协会编号179108） Christopher K.L.Young（州律师协会编号318371） Elissa A. Buchanan（州律师协会编号249996） Travis Manfredi（州律师协会编号281779） JOSEPH SAVERI LAW FIRM, LLP 601 California Street, Suite 1000 San Francisco, California 94108 电话：(415) 500-6800 传真：(415) 395-9940 电子邮件： jsaveri@saverilawfirm.com czirpoli@saverilawfirm.com cyoung@saverilawfirm.com eabuchanan@saverilawfirm.com tmanfredi@saverilawfirm.com
引用（APA）：Ehrari，H.，Ulrich，F。，＆Andersen，H。B.（2020）。信息技术接受的关注和权衡：TH
在本文中，我们提出了一种新的动机模型，通过将自决理论（SDT）与统一的技术接受和使用理论（UTAUT）融合在一起。使用探索性方法，我们研究了人类动机决定因素如何影响技术接受的安全与隐私之间的权衡。我们将斯堪的纳维亚医疗保健环境作为我们的经验开始，并探讨了丹麦老年人如何看待基于传感器的电子卫生监测器技术来监视其健康状况。丹麦市政当局已开始使用这些技术来识别预警信号，从而通过使人们更加自力更生和减少不必要的住院来提高护理和生活质量。但是，在实施这些技术时，需要考虑有关隐私与安全的道德问题。在监视了21名受访者（平均年龄：85）之后，在九周内独立生活在家中，我们就他们对隐私和安全的担忧进行了采访。我们发现，如果受访者尊重自主权和个人诚信，以及基于传感器的监控的好处超过与健康相关的威胁，则受访者愿意妥协其隐私。我们使用这些发现和理论的开始来创建一种新颖的模型，该模型在使用UTAUT时考虑了人类的动力。