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2024 Decoding affective control (FWF, PI Carmen Morawetz, Co- investigator, 437 k€) 2024 A theory and model of the neural transformations mediating human object perception (TRANSFORM) ERC Consolidator Grant 101123101 (PI, 2.3M€) 2022 Resolving the neural basis of affective sound-meaning associations (DFG, PI Arash Aryani, Co-investigator, 307k€) 2022 The role of layer-specific population receptive field properties in visual recurrent processing (HORIZON-MSCA, Supervisor, PI Maya Jastrzebowska, 190k€) 2022 Working memory disfunction in schizophrenia: an investigation of multivariate activation patterns and neural synchrony (DFG, PI Daniel Senkowski, Co-investigator, 330k€) 2020 Neural resources of mnemonic discrimination and their interaction with hidden pathology in older adults and SuperAgers (DFG, INST 272/297-1, Co-PI with Emrah Düzel (DZNE Magdeburg), 477k€) 2020 From neural representations of affect to affective and preference- based choice (DFG, CI 247/7-1，带有亚瑟·雅各布斯（Arthur Jacobs）的co-pi，330k€）2020通过高度参数化模型（DFG，MO 3610/2-1，Pi Holger Mohr，Co Investigator，350K€），2019年通过Deciptual网络（COPI-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-prifs a a co ga）（ARC）（ARC），将刺激反应转化的个体步骤定位为人类大脑中的刺激反应转化。托马斯·卡尔森（Thomas Carlson），
Jeff Kinder
Jeff Kinder是Autodesk产品开发和制造解决方案的执行副总裁。在这个角色中，他领导着Autodesk的设计和制造产品组合中的战略和执行。凭借着令人着重于速度，数据，基于云的工作流程，用户体验，灵活的业务模型和客户成果的焦点，Kinder正在帮助促进制造中的数字化转型。Kinder先前曾担任Autodesk的首席数字官，并监督了公司的数字平台和客户体验。在这个角色中，他负责在公司的客户，产品和数据之间建立结缔组织。他的职责包括构建端到端的数字平台 - 从客户数据和自助服务到权利和许可，再到现代企业应用程序，例如身份，订单和财务系统。在他的角色中，Kinder领导了Autodesk的业务模型转型，从销售永久许可和维护到通过订阅和消费的增长。 在2018年加入Autodesk之前，Kinder领导了各个行业的大规模，以客户为中心的数字化转型。 最近，他是Opentable的消费产品和全球市场负责人。 在此之前，金德（Kinder）在美国最大的银行摩根大通（JP Morgan Chase）进行了数字化转型，他曾担任Chase Eversy和Nigital Products总裁，包括Chase.com和Chase Mobile App。 在加入Yahoo之前，Kinder在Cendant Corporation，Adventureseek和Boston Consulting Group担任高级职务十多年。在他的角色中，Kinder领导了Autodesk的业务模型转型，从销售永久许可和维护到通过订阅和消费的增长。在2018年加入Autodesk之前，Kinder领导了各个行业的大规模，以客户为中心的数字化转型。最近，他是Opentable的消费产品和全球市场负责人。在此之前，金德（Kinder）在美国最大的银行摩根大通（JP Morgan Chase）进行了数字化转型，他曾担任Chase Eversy和Nigital Products总裁，包括Chase.com和Chase Mobile App。在加入Yahoo之前，Kinder在Cendant Corporation，Adventureseek和Boston Consulting Group担任高级职务十多年。在此之前，Kinder曾担任Yahoo的高级副总裁，负责公司的旗舰主页，以及Yahoo Finance，Sports，News，News，News，娱乐，购物，旅行，旅行，汽车和小型企业。在他职业生涯的早期，Kinder曾在美国海军担任军官。 Kinder当前在Switchfly，Inc。的董事会成员 他以前曾在卡尔森·瓦格利特（Carlson Wagonlit Travel）的董事会以及雅虎（Yahoo）和7媒体集团之间的澳大利亚合资企业Yahoo7董事会任职。 他拥有康奈尔大学的运营研究与工业工程学理学学士学位，以及哈佛商学院的工商管理硕士。在他职业生涯的早期，Kinder曾在美国海军担任军官。Kinder当前在Switchfly，Inc。的董事会成员他以前曾在卡尔森·瓦格利特（Carlson Wagonlit Travel）的董事会以及雅虎（Yahoo）和7媒体集团之间的澳大利亚合资企业Yahoo7董事会任职。他拥有康奈尔大学的运营研究与工业工程学理学学士学位，以及哈佛商学院的工商管理硕士。
第一个数字学习和在线教育论坛（2024）
本演讲将证明AI通过变压器如何在核心认知过程中提高限制，例如注意力，合成和保留。这些见解将使您可以更有效地使用AI来脚手架和加速自己的学习。毕竟，生成的AI可以做更多的事情来推动我们的学习，而不仅仅是回答问题（尽管可能很重要！）。生成的AI本质上是一位老师 - 但是，如果您知道其特性有时与人脑的工作方式相似，有时与有时与众不同，则可以教授更好。Oakley教授是密歇根州罗切斯特奥克兰大学的工程学教授，以及Coursera的就职“创新教练”。她的工作着重于神经科学与社会行为之间的复杂关系。 奥克利博士的研究被描述为《华尔街日报》中的“革命性”，她在媒体上发表了与美国国家科学院，《华尔街日报》和《纽约时报》的会议记录的不同。 她赢得了众多国家教学奖，包括美国工程教育学会的切斯特·卡尔森（Chester F. Carlson）工程教育技术创新奖。 与Salk Institute的Francis Crick教授Terrence Sejnowski一起，她与圣地亚哥加州大学圣地亚哥分校的“学习方法”（UC）共同讲话，这是世界上最受欢迎的大型开放在线课程之一。 奥克利博士一生都在广泛冒险。 她从私人队伍中升至美国陆军队长，在此期间，她被公认为是一名杰出的军事学者。Oakley教授是密歇根州罗切斯特奥克兰大学的工程学教授，以及Coursera的就职“创新教练”。她的工作着重于神经科学与社会行为之间的复杂关系。奥克利博士的研究被描述为《华尔街日报》中的“革命性”，她在媒体上发表了与美国国家科学院，《华尔街日报》和《纽约时报》的会议记录的不同。她赢得了众多国家教学奖，包括美国工程教育学会的切斯特·卡尔森（Chester F. Carlson）工程教育技术创新奖。与Salk Institute的Francis Crick教授Terrence Sejnowski一起，她与圣地亚哥加州大学圣地亚哥分校的“学习方法”（UC）共同讲话，这是世界上最受欢迎的大型开放在线课程之一。奥克利博士一生都在广泛冒险。她从私人队伍中升至美国陆军队长，在此期间，她被公认为是一名杰出的军事学者。她的书包括“罕见的有义务教学”（企鹅兰登书屋2021），一种数字的思想：如何在数学和科学上脱颖而出（即使您屈服了代数），（Penguin，2014年）； Mindshift：打破学习和发现您隐藏潜力的障碍（Penguin，2017年）；并学习学习方法：如何在学校中取得成功而无需花费所有时间学习；儿童和青少年指南（企鹅，2018年）。她还曾在南极洲南极车站担任交流专家，并曾在白令海船上担任俄罗斯翻译人员。Oakley博士是电气与电子工程师研究所和美国医学与生物工程研究所的当选会员。Oakley博士是电气与电子工程师研究所和美国医学与生物工程研究所的当选会员。
FY-25 SWO 主要指挥人员选择
名称 设计 BETZ JEFFREY D 1110 BOOHER BRANDON M 1110 BRANDL KARL 1110 BROOMS JERMAINE B 1110 BUFORD WILLIAM S 1110 CARLSON JEREMY LOREN 1110 CARR WILLIAM LUCAS 1110 CATHEY BRALYN E 1110 CONOLE RYAN P 1110 CUA DIANE SHAO 1110 CURNEN MATTHEW EDWARD 1110 EASTERDAY RYAN TIBERIUS 1110 FROST TERRENCE E 1110 GALLAGHER MARK PRINCE 1110 GEHMAN WAYNE S 1110 GEISERT BRYAN E 1110 GLEASON MATTHEW D 1110 GOSCINSKI ROSE ANNE 1110 HOEY JAMES HUGH 1110 HOLLON DAVID C 1110 JACKSON BRENT SCOTT 1110 KOY ANDREW BRUEN 1110 LAUTAR JASON ALAN 1110 LONERO DUSTIN THOMAS 1110 MAHON CASEY M 1110 MALLORY JUDSON D 1110 MARTIN WILLIAM RION 1110 MASSEY ANTHONY S 1110 NDUKWE KELECHI R 1117 NIEMEYER ROBERT WILLIAM 1110 NOLAND MATTHEW W 1110 NORRIS CHRISTOPHER M 1110 ODOM COREY D 1110 PETRO CHRISTOPHER W 1110 SAREINI HOUSSAIN T 1110 SOUKUP ADAM克里斯托弗 1110 西博尔·迈卡·托马斯 1110 惠特沃斯·史蒂文斯 1110
基于动态信息分配的联邦过滤器...
多传感器组合导航在水下传感器网络中得到了广泛的应用，它提高了单传感器的跟踪精度，且具有较好的容错能力。多传感器数据融合有两种基本结构：集中式融合和分布式融合。集中式融合将所有数据收集到融合中心进行处理，因此不存在任何数据丢失，集中式融合是最优的，但集中式融合计算和通信负担过重，容错能力差。分布式融合近年来受到越来越多的关注。20世纪90年代，NA Carlson提出了联邦滤波器[1]。联邦滤波器由一个全局滤波器和若干个局部滤波器组成，各局部滤波器彼此独立，采用各自的滤波算法，处理各自的测量信息并生成局部的跟踪路径。全局滤波器只能融合局部滤波器生成的路径[2]。传统的联邦滤波器使用KF作为局部滤波器，这导致传统的联邦滤波器只能跟踪线性运动目标。但测量函数往往是非线性的，KF不能利用非线性信息，因此该算法采用UKF作为局部滤波器。此外，为了识别故障传感器，将动态信息分配设计为子滤波器协方差矩阵的迹与全局协方差矩阵的迹的比值。仿真结果表明，该算法能很好地跟踪非线性系统，且精度优于UKF算法，并且能放大子系统的软故障灵敏度，从而易于识别故障传感器。
22-4 指挥板 XO/CO 海上板 - MyNavyHR
军官指挥 WILLIAM BICKEL TORTUGA LSD 46 ANDREW BINGHAM 机动式濒海战斗舰 26 蓝色船员 211 PATRICK BRINKMAN JACKSON LCS 6 蓝色船员 213 MATT BROOKS* PCU JOHN BASILONE DDG 122* JASON BURROUGHS KIDD DDG 100 JARED CARLSON* BULKELEY DDG 84* ERIC BURTNER-ABT* 机动式濒海战斗舰 26 金牌船员 222* PIA CHAPMAN MASON DDG 87 ANDREW DARJANY* PCU HARVEY C BARNUM JR DDG 124* FRANK DORE ROSS DDG 71 EMILY GEDDES GONZALEZ DDG 66 WILLIAM GREEN* COOPERSTOWN LCS 23 金牌船员 105* 安东尼·格鲁西奇 斯托特 DDG 55 埃兹拉·哈奇 德尔伯特·D·布莱克 DDG 119 布伦特·霍洛韦* 卡尔·M·莱文 DDG 120* 玛吉·基尔 格里德利 DDG 101 莫莉·劳顿 柯蒂斯 威尔伯 DDG 54 妮可·洛贝克 哈尔西 DDG 97 米歇尔·马修斯 詹姆斯·E·威廉姆斯 DDG 95 伊桑·雷伯* 阿利·伯克 DDG 51* 迈克·谢尔切尔 尼采 DDG 94 安德鲁·斯塔福德 威廉·P·劳伦斯 DDG 110 史蒂夫·特杰森·希金斯 DDG 76 安德鲁·蒂姆纳* 苏利文 DDG 68* 布莱克·瓦尼尔 曼彻斯特 LCS 14 金牌船员 205 乔丹·怀特 杜威 DDG 105 * RESLATE
简介 到 2035 年，解放军的兵力投射将会如何？...
该级潜艇比 903A 型潜艇大得多，其长度为 241 米，而 903A 型潜艇为 178.5 米（约长 35%），排水量估计为 48,000 吨，而 903A 型潜艇为 23,369 吨。901 型潜艇采用燃气涡轮发动机，最高时速可达 25 节，并且配备了加油站，其中左舷三个，右舷两个（详情见附录 A）。这是因为中国的航空母舰的舰岛位于右舷；中国的航母不是核动力的，因此航母本身和飞机都需要燃料。正如安德鲁·埃里克森和克里斯托弗·卡尔森之前在《简氏海军国际》中所指出的那样，901 型潜艇看起来与美国海军补给级潜艇几乎完全相同。 5 不过，901 型潜艇似乎更注重燃料和补给，因为它只有一个干货运输站，而补给级潜艇每侧有三个干货运输站（用于协助弹药的补给）。 6 这是一个重要的区别——901 型潜艇似乎不太注重弹药补给，而且补给能力肯定较差。简氏预计每个航空母舰战斗群至少有一艘 901 型潜艇，但更可能的比例是 1.5:1，这样既可以实现更可持续的作战节奏，也可以将 901 型潜艇与其他水面战舰和两栖作战能力结合起来使用。
战略与运营委员会会议纪要
战略与运营委员会会议记录 文件参考 ECM 9386059 会议日期 2024 年 11 月 12 日星期二下午 1 点 地点 新普利茅斯 Liardet 街市政中心。 出席成员 议员 Bali Haque（主席）；市长 Neil Holdom、议员 Tony Bedford、Sam Bennett、Max Brough、Gordon Brown、David Bublitz、Anneka Carlson Matthews、Murray Chong、Amanda Clinton-Gohdes、Harry Duynhoven（从下午 1:20 开始）、Dinnie Moeahu、Marie Pearce（Tab7 除外）和 Bryan Vickery。 出席的非成员 Graham Chard（Kaitake 社区委员会主席）和 Christine Fabish（Inglewood 社区委员会主席）。出席工作人员 Gareth Green（通过 Zoom）、Sarah Downs、Helena Williams、Kathryn Scown、Jacqueline Baker、Conrad Pattison、Susannah Christiansen、Renee Davies、Rachelle McBeth、Damien Morresey、Jacob Stenner、Quin Amoore、Matthew Ogier、Cathrine Croot、Charlotte Dunning、Laurelle Morris、Kimberley Laurence、Amy Brasch、David Brown、Mitchell Dyer、Paul Lamb、Latesha Utiger、Erica Pardoe、Rachael King、Sasanka Gunatunga、Jill Ryan、Julie Straka 和 Ashlee Carter。 ___________________________________________________________ 卡拉基亚 会以卡拉基亚开场。道歉 SOC/2024/42 战略和运营委员会决议 Cr Bedford）Cr Brown）对 Tamzyn Pue 女士、Cr Harry Duynhoven（迟到）、Amanda Clinton-Gohdes 和 Te Waka McLeod 的缺席表示歉意，并接受。
Al 2017 的拉伸和疲劳试验模拟分析...
for Al 2017 和 Al 2024 Carlson Nailon 1 , M. F. Mahmod 1,2 * 1 机械与制造工程学院，Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja, Johor, MALAYSIA 2 结构完整性与监测研究小组，Faculty of Tun Hussein Onn Malaysia机械与制造工程, 敦侯赛因翁大学 马来西亚, 86400马来西亚柔佛州巴力拉惹 *通讯作者指定 DOI：https://doi.org/10.30880/rpmme.2021.02.02.101 收稿日期：2021 年 8 月 10 日； 2021 年 11 月 28 日接受； 2021 年 12 月 25 日在线发布 摘要：选择前腿座椅的材料飞机部件需要对其物理特性进行大量研究，例如强度、延展性、耐腐蚀性，这些特性也受到材料生产工艺和零件生产工艺的影响。是用于制造飞机前腿座椅的各种材料，即铝合金，Al 2017 和 Al 2024。在本文中，对 Al 2017 和 Al 2024 进行了拉伸试验和疲劳试验模拟，其中分析是在 Ansys Workbench 中完成的相同的条件和负载。这些测试是使用两个圆柱形狗骨样品完成的，遵循几何标准；拉伸试验模拟为 ASTM E8-16a，疲劳试验模拟为 ASTM E466-07。拉伸试验和疲劳试验模拟分析是在其中一个试件末端施加 100 kN 力，并在另一个试件末端施加固定支撑的情况下进行的。在
脑机接口的模拟触觉共享控制改善了人机协作
Nadia Sciacca，Tom Carlson Aspire Create，伦敦大学学院 RNOH，斯坦莫尔，HA7 4LP，英国 电子邮件：{nadia.sciacca.17; t.carlson}@ucl.ac.uk 摘要— 如今，技术为人类提供了许多交流几乎所有事物观点的方式。视觉、听觉和触觉媒体是人类最常用的媒体，它们以如此自然的方式支持交流，以至于我们甚至不会主动考虑使用它们。但是对于那些失去运动或感觉能力的人来说，他们很难或不可能控制或感知这些技术的输出，该怎么办？在这种情况下，也许唯一的交流方式可能是直接使用脑信号。因此，本研究的目标是为四肢瘫痪的人（他们可能被限制在自己的房间或床上）提供一种远程呈现工具，以促进我们许多人认为理所当然的日常互动。在我们的案例中，远程呈现工具是一个远程控制的机器人。它可以作为用户日常生活的一种媒介，通过虚拟方式与位于远程房间或地方的朋友和亲戚联系，或者与不同的环境进行探索。因此，目标是设计一个人机系统，使用户能够仅使用思想来控制机器人。技术部分由脑机接口和视觉界面组成，以实现机器人的“模拟触觉共享控制”。在用户和机器人之间实现共享运动控制，并实现自适应功能分配以管理情况的难度。利用这种“模拟触觉反馈”的控制方案是使用人机合作框架进行设计和评估的，并且已经通过五名参与者评估了这种交互方式的好处。初步结果表明，使用“模拟触觉反馈”的控制和合作比没有“模拟触觉反馈”更好。