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课程vitae bernard chazelle -cs.princeton
Fellow, Asia-Pacific Artificial Intelligence Association (2024) Test-of-Time Award, European Symposium on Algorithms (2018) Best SICON Paper Prize, SIAM Control and Systems Theory (2013) SIAM Outstanding Paper Prize (2012) Best Paper Award, ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (2009) Fellow, American Academy of Arts and Sciences (2004) Fellow, World Innovation基金会（2004年），欧洲科学学院成员（2002年），计算机协会研究员（1995）古根海姆研究员（1994）服务奖，计算机机械协会（1988）
130919 - 参议员 CR Amiral Bernard Rogel
去锥体化。为了实现这一目标，我们必须成功地利用好调节人才流动的两个水龙头：招聘和离职：我已经采取措施加强招聘；此外，离开的激励措施可能有助于完善金字塔的顶层。采取这些措施至关重要，否则我们将无法成功。但我已经多次告诉过你们，你们必须特别警惕。这是我最关心的事情，我不会对你隐瞒。海军是一支技术含量很高的力量：我们在这里谈论的是管理人员，他们必须能够掌握非常复杂的系统，当然还有核设施，但他们不是唯一的：防空或潜艇防御中心，复杂船舶的操作。
伯纳德·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）对政治经济学的新批评
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Bernard Haufiku 表示，做好再次戴口罩的准备
2022 年 2 月，交通和食品是导致纳米比亚生活成本高昂的原因。上个月，这两个商品和服务类别分别导致消费者篮子中价格上涨 40% 和 22%。纳米比亚统计局 (NSA) 发布的最新通胀数据显示，这两种商品的价格在过去四个月中保持了相同的通胀率。这两个子类别价格的持续上涨进一步侵蚀了消费者篮子中分配给其他商品和服务的收入。这表明一种趋势，即个人将收入的很大一部分花在食品和交通上，而花在有助于改善生活水平的其他方面的支出则较少。过去四个月，食品和运输价格持续上涨，人们担心全球粮食危机爆发后价格会如何，2 月和 3 月的燃料价格也出现了复苏迹象。过去四个月，食品价格每年上涨超过 5.3%，变得更加昂贵，而运输通胀率每年每月增长 13.2%
Arkema，CNRS，Claude Bernard Lyon 1 University和CPE ...
Colombes，2022年5月3日Arkema，CNRS，Claude Bernard Lyon 1 University和CPE Lyon正在结合其专业知识，以设计未来的电池，便携式能源需求的越来越重要的部分将基于移动能源存储设备，例如Lithium-ion电池。Arkema，CNRS [中心德拉·雷·雷·科学（Central De La Recherche Scientifique）（法国国家科学研究中心）]，里昂1大学和CPE Lyon [écolesupérieurede chimie，Gredsique，Gredlectique，Gredlectronique de Lyon（Grande de Lyon）（Grande'Chemist of Chemistry of Chemistion of Chemistry of Chemistion of Chemistion of Chemistry，Threntics和Electronics）]。 该联合实验室将专门针对基于氟聚合物的新高性能材料的设计，该材料将在后代的电池中使用。 使用电动汽车，智能手机和笔记本电脑，对移动储能设备的需求不断增长。 这种需求主要由锂离子电池满足。 它们由两个电极组成，这些电极由于存在分离剂而不会相互接触，它们都沐浴在电解质溶液中。 不同的荧光聚物（Kynar®PVDF所属的一个分子家族）提供了出色的成本 - 性能比例，作为阴极粘合剂和分离剂涂层，以提高其性能：能量密度，功率，功率，储能，寿命，可靠性，可靠性，寿命，寿命，寿命，催化，催化，材料实验室在这些方面的研究多年，这是对这些政策的整合，而不是在这些方面进行的，而这些杂志的范围比这是多年的，而不是这些杂志的范围，而不是这些杂种，而不是在这些方面进行的，而不是在这些方面进行的，那么这些杂志的范围是众所周知的，而不是这些杂货，而不是在这些方面进行的，那么多年的研究是，众所周知，众所周知，更多的杂志，多年的研究，多年来的研究， CNRS，Claude Bernard Lyon 1 University和CPE Lyon，在一个新的联合实验室项目中：IHUB Poly-9。 这种聚合物家族在化学和电化学上都非常稳定。Arkema，CNRS [中心德拉·雷·雷·科学（Central De La Recherche Scientifique）（法国国家科学研究中心）]，里昂1大学和CPE Lyon [écolesupérieurede chimie，Gredsique，Gredlectique，Gredlectronique de Lyon（Grande de Lyon）（Grande'Chemist of Chemistry of Chemistion of Chemistry of Chemistion of Chemistion of Chemistry，Threntics和Electronics）]。该联合实验室将专门针对基于氟聚合物的新高性能材料的设计，该材料将在后代的电池中使用。使用电动汽车，智能手机和笔记本电脑，对移动储能设备的需求不断增长。这种需求主要由锂离子电池满足。它们由两个电极组成，这些电极由于存在分离剂而不会相互接触，它们都沐浴在电解质溶液中。不同的荧光聚物（Kynar®PVDF所属的一个分子家族）提供了出色的成本 - 性能比例，作为阴极粘合剂和分离剂涂层，以提高其性能：能量密度，功率，功率，储能，寿命，可靠性，可靠性，寿命，寿命，寿命，催化，催化，材料实验室在这些方面的研究多年，这是对这些政策的整合，而不是在这些方面进行的，而这些杂志的范围比这是多年的，而不是这些杂志的范围，而不是这些杂种，而不是在这些方面进行的，而不是在这些方面进行的，那么这些杂志的范围是众所周知的，而不是这些杂货，而不是在这些方面进行的，那么多年的研究是，众所周知，众所周知，更多的杂志，多年的研究，多年来的研究， CNRS，Claude Bernard Lyon 1 University和CPE Lyon，在一个新的联合实验室项目中：IHUB Poly-9。 这种聚合物家族在化学和电化学上都非常稳定。不同的荧光聚物（Kynar®PVDF所属的一个分子家族）提供了出色的成本 - 性能比例，作为阴极粘合剂和分离剂涂层，以提高其性能：能量密度，功率，功率，储能，寿命，可靠性，可靠性，寿命，寿命，寿命，催化，催化，材料实验室在这些方面的研究多年，这是对这些政策的整合，而不是在这些方面进行的，而这些杂志的范围比这是多年的，而不是这些杂志的范围，而不是这些杂种，而不是在这些方面进行的，而不是在这些方面进行的，那么这些杂志的范围是众所周知的，而不是这些杂货，而不是在这些方面进行的，那么多年的研究是，众所周知，众所周知，更多的杂志，多年的研究，多年来的研究， CNRS，Claude Bernard Lyon 1 University和CPE Lyon，在一个新的联合实验室项目中：IHUB Poly-9。这种聚合物家族在化学和电化学上都非常稳定。该实验室与阿克马（Arkema）在皮埃尔·贝尼特（PierreBénite）网站上新创建的卓越中心合作进行了合作。 “我对与Arkema的这种合作伙伴关系感到高兴，这是漫长的合作历史的一部分。我们正在遵守一项与各种规模的公司一起发展联合实验室的政策，正如已经存在的200多个联合实验室所证实的。商业与学术界之间这种雄心勃勃的合作形式是基于基础研究，以应对重大工业挑战。” CNRS总裁兼首席执行官Antoine Petit。“这个实验室是Arkema与CNRS之间的长期合作的另一个联合倡议。这是Arkema持续致力于与学术界建立创新和伙伴关系的持续承诺的完美例证。这使我们能够利用最佳专业知识，以在电池和氢等战略领域开发可持续的高性能材料。所涉及的科学家对聚偏二氟乙烯（PVDF）及其共聚物特别感兴趣。它们的合成发生在分散在水中的培养基中，需要高压超过100 bar的压力，CP2M受益的专业知识，因为它具有反应器能够完全安全地达到这些压力。与Arkema的合作主要用五个将研究用于能源领域的荧光聚合物的合成和处理的博士学位。这包括由Auvergne-Rhône-Alpes地区资助的论文，以及由公司资助的三个Cifre [Convention Industrielle de Mortation Par la Recherche（工业研究培训培训培训）]，以及公司在50英里的设备上购买的设备，专门用于iHub Poly-9 in the Porlesises porders porsiss cp2m cp2m。
Bernard Tschumi关于“事件架构”及其设计策略的研究
“没有事件，行动和功能，没有建筑物，” Tschumi在他的实践中不止一次地提到，在他的书中，《建筑概念：红色》不仅仅是一种颜色。建筑物，空间，活动和事件由建筑物的混合组成，是它们之间的平等关系，在构建，功能和形成他之间的层次结构和因果关系之间的对立中是相同的重要作用它们之间有很多差异，这就是为什么现代建筑缺乏乐趣，非常无聊的原因，[2]他认为两者可以互相影响，并且形式也可以决定该功能，而该功能也可以决定形式。tschumi认为建筑应该充满乐趣，建筑的乐趣在于人们在中间及其事件的运动。这样，建筑具有一个特征 - 叙事。
2024年4月8日。伯纳德·桑德斯（Bernard Sanders）美国参议院...
佛蒙特州参议院农业委员会（委员会）的成员写信给您，寻求支持H.R.1147的支持，这是2023年《健康儿童法》。《健康儿童法案》的《全牛奶法案》删除了一项误导的联邦政策，该政策限制了在国立学校午餐计划下可以提供的牛奶学校类型。取而代之的是，《健康儿童的全牛奶法案》为学校提供了在全国学校午餐计划下提供的牛奶类型的灵活性，从而使整个，减少脂肪，低脂和无脂肪和无脂肪的牛奶。全牛奶是学校可以为成长中的孩子提供的最营养的饮料之一。一杯全牛奶含有所有九种必需氨基酸，使其成为满足儿童蛋白质需求的完整蛋白质和高质量的选择。全牛奶中含有维生素D和钙，这对于发展强骨和牙齿至关重要。全牛奶含有一个儿童每天对维生素B12的需求的一半，这些需求有助于建立红细胞和神经系统。全牛奶也是碘的重要来源，这对于大脑发育是必不可少的。硒，有助于维持免疫系统和代谢；和磷，这是骨骼和牙齿矿物结构的重要组成部分。2023年《健康儿童法案》的全牛奶法案将取代一项不良构想的2012年联邦政策，该政策修订了学校用餐要求，以与
伯纳德·洛纳根认知过程的强大人工智能模仿者
人工智能（AI）可分为弱人工智能与强人工智能。无人驾驶汽车、手机、机械臂等都属于弱人工智能。即便是现在的深度学习，也是弱人工智能的一种技术，因为它是为特定目的而设计的。相对于弱人工智能，强人工智能被认为是一种能像人一样思考和学习的设备。从哲学角度看，自我意识和智能生物的出现与人类更密切相关。本研究正处于探索伯纳德·洛纳根的认知过程的开端：经验（E）、理解（U）、判断（J）、决策（D）和使用算法和数据的推理（R）。上述五个过程描述如下：经验过程（E）是收集过去的信息和数据。它将导致理解过程（U）。(U) 将进入判断过程（J）
伯纳德·斯蒂格勒（Bernard Stiegler），人类世自动化与数据科学哲学家：一个照顾和梦想的时间。
约翰·韦弗（John Weaver）摘要撰写，我将文章集中在伯纳德·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）的哲学上，因为我认为他是一位哲学家，他正在考虑算法和数据科学的后果。在以下内容中，我简要摘要他的思想，然后讨论他关于算法或他所谓的自动化社会和数据科学的思维内容。然后，我概述了一些我们可以开始思考我们作为教授，老师和学生如何生活在算法和数据领域中的领域，而无需他们权威和完全掌握。课程学者的智力本能通常是为了驳斥与技术和科学有关的事项，就好像我们与世界分开一样。驳回算法和数据科学是我们智力能源不值得的东西，具有深远的环境，政治，文化和教育风险。这从根本上是斯蒂格勒的哲学观点之一，当然也是我的。关键字：Bernard Stiegler，Pharmakon，自动化社会和统计双重。今天的整个世界都非常了解，但是在我们当前的情况下，放弃他们的课程是自杀的：这个时代是decade废的事实，意味着它已经运行了自己的过程……而不采取行动是放弃生活。（Stiegler，2011年，第95页）要注意[Panser]人类世要从能够刺穿被封锁的地平线的飞跃的角度来思考。（Stiegler，2018年，第210页），我经常将自己的企业视为偶然的课程研究。我在课程理论方面没有参加匹兹堡大学的博士生。我是一名比较教育的学生，我的第一本书是关于东德大学系统和学术政治的重组。我直到我的论文辩护之后才认为课程研究是一个感兴趣的领域
Andreas Beinsteiner* 欢乐、互联网和人工智能。Ivan Illich、Bernard Stiegler 和关于信息技术自我限制的问题
摘要：伊万·伊里奇（Ivan Illich）在其著作《欢乐的工具》（1975 年）中呼吁人类在技术发展中自我限制。他的目的既不是环境保护，也不是防止技术发展不可预见的副作用，而是让用户理解技术的工作原理。因为如果工具的制造或维修需要公众无法获得的专业知识，那么这必然会导致社会权力失衡。同样，伯纳德·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）认为将技术知识委托给技术系统是一种无产阶级化，最终可能导致生活情趣的丧失。虽然没有完全拒绝劳动分工、自动化或专业知识，但共享实践可以应对这样的诊断：GNU/Linux 或开放硬件等免费软件在很大程度上成功地将高级计算无疑需要的专业知识与有问题的权力效应区分开来。从这个角度来看，专有算法是有问题的，因为它们缺乏透明度，阻碍了欢乐。数据聚合和提取的实践也是如此，它们不断增加平台提供商和用户之间的信息差距。所谓的“自我学习”，即递归适应算法，带来了一个更根本的问题：尚不清楚“人工智能”产生的知识和指令如何以及在多大程度上可以被人类洞察力追踪和重建。因此，我们面临着一种可能无法恢复的无产阶级化和非欢乐的局面，这再次暴露了伊里奇对技术自我限制的考虑的紧迫性。