2024年至今德克萨斯大学埃尔帕索分校,德克萨斯州埃尔帕索分校,2020- 2023年,华盛顿大学西雅图市西雅图市西雅图大学,2018-2019研究生研究生助理,俄克拉荷马州医学研究基金会(OMRF),OK oggamo and ok ok ok ok ok ok ok ok, UTHSCSA,德克萨斯州圣安东尼奥的蜂窝和综合生理系2012-2013研究助理,CSulb,Zavala Laboratory,心理学系,长滩,加利福尼亚州长滩
LaNeve 中将指挥第 2 营、第 325 空降步兵团、第 2 旅战斗队、第 82 空降师。担任指挥官后,他担任阿富汗东部地区司令部联合特遣部队第 82 联合特遣部队 J3 指挥官。重新部署后,他担任第 82 空降师 G3 指挥官。LaNeve 中将继续指挥“斗牛犬旅战斗队”、第 3 旅战斗队、布利斯堡第 1 装甲师和约翰逊堡联合战备训练中心作战组 (COG)。在约翰逊堡任职后,他担任阿富汗坚定支援部队指挥官的执行官,然后担任北卡罗来纳州自由堡第 82 空降师作战副指挥官。之后,他担任德国格拉芬沃尔第 7 军训练司令部指挥官,随后在五角大楼担任总部行动、战备和动员主任,在副参谋长办公室任职,职衔为 G-3/5/7。在担任第 82 空降师指挥官之前,他曾担任北卡罗来纳州自由堡美国陆军部队司令部副参谋长,职衔为 G-3/5/7。
本文分析了与所谓的“生成式人工智能”系统有关的版权问题,并从人权角度回顾了目前提出的改变人工智能生成作品版权制度的论点。本文认为,由于版权适用的人权框架以及以人为中心的人权方法,在评估版权和生成式人工智能系统的未来改革时,必须将保护创作者和人类创造力作为参考点。因此,应极其谨慎地考虑人工智能生成成果的版权,并且只有当人工智能被用作创作者在创作过程中的技术工具时,即当它们为人类作者服务时,才应考虑版权。人权分析强调,版权应该是保护创造力和创作者的工具,而不是确保人工智能技术经济投资摊销的法律机制。
摘要气候研究已经建立了文化权威,以通过气候变化为我们的未来建模,并经常使用有害影响框架来传达气候变化和气候期货。本文通过分析有害影响框架如何引起共鸣并在三个社会领域(新闻媒体,气候运动和当地社区)中重新构成的有害影响来调查气候期货的社会建构。这项研究的数据源于一个较大的跨学科项目,从内容分析,参与者观察,访谈和调查中汲取灵感。发现新闻媒体和气候运动仅稍微稍微稍微重新构成有害影响框架,主要是为了引起人们的注意。当地社区的成员在更大程度上重新构成了更强大的申请。该研究还指出了整个社会领域之间缺乏联系。将讨论对气候变化沟通的影响。
该技术的关键进展是超高扫描速率,该扫描速率可以高达10-10 6 k/s,而超高灵敏度通常高于热容量分辨率,通常优于1 NJ/K。纳米级别学在材料科学中引起了很多关注,在材料科学中,它被应用于对快速相变的定量分析,尤其是在快速冷却方面。FSC应用的另一个新兴领域是物理化学,重点是热不稳化合物的热物理性质。诸如融合温度,融合峰,升华和蒸发压力和此类分子焓的数量已获得。本讲座不久将回顾FSC的发展,并总结了其应用于从聚合物(包括蛋白质)到药物的各种材料的应用。
摘要 - 人工智能以其数据解释、学习和任务完成能力而闻名,由于效率和质量的提高,在各个行业和学院中都广受欢迎。本研究旨在确定学生使用人工智能的程度,包括功能、可用性、复杂性、评估分数、课程掌握和评分指标。它还试图确定人工智能的使用与他们的学业成绩之间是否存在关系。该研究采用相关设计的定量方法。该研究的受访者是来自杜马格特市内格罗斯东方州立大学主校区 1 的 293 名工商管理专业学生。研究结果表明,学生在功能、可用性和复杂性方面对人工智能的使用较为普遍。然而,学生的学业成绩高于平均水平,在评估、课程掌握和优异成绩方面得分较高。没有发现人工智能的使用与学业成绩之间有显著的关系。总之,人工智能工具提供个性化的学习体验、即时反馈和协作活动,但需要进一步发展和改进,包括培训、可访问性、研究、监控和最佳实践共享
Assistant Professor of Law , May 2021–present Teaching : Contracts I, Contracts II, Alternative Dispute Resolution, LARC 3: Persuasive Communication Service : Faculty Scholarship and Collaboration Committee (2022-), Law Review Advisory Committee (2022-), Survey Committee Co-Chair (2022-), Long Range Planning Committee (2022-), Visitorship Study Committee (2022-), Admissions and Recruitment Committee (2023-),法学院院长搜索委员会(2023),学生关系委员会(2022-23),体育律师协会教师顾问(2022-),Aggie Bar Association的教职顾问(2023-)(2023-),教职员工顾问,学生的定向研究和法律研究和法律审查纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州教授,法律助理教授,6月2日,2019年,2019年。法律写作,研究和律师技能课程)服务:联合主席,律师奖学金座谈会(2020-21),入学委员会(2020-21),谈判练习委员会(2019-2021)
Work Address: Queen's University, Department of Psychology, Kingston, Ontario, K7L 3N6, Canada Tel 613-533-3347, Fax 613-533-2499, Email: BowieC@QueensU.ca Website: www.queensu.ca/psychology/People/Faculty/Christopher-Bowie.html Biosketch Dr. Bowie is a心理学系教授,位于安大略省金斯敦皇后大学的精神病学系和神经科学研究中心成员。他是金斯敦早期精神病干预计划的首席咨询心理学家,也是多伦多成瘾与心理健康中心的临床医生。他的研究兴趣着重于确定原因和治疗方法,并为精神分裂症和情绪障碍等精神疾病的认知缺陷而进行治疗。他完成了博士学位。在纽约的霍夫斯特拉大学(Hofstra University)与博士一起培训。 Mark Serper和Philip Harvey。 的博士学位作品被授予心理科学协会的年度最佳论文奖。 ,他是第一个基于他针对严重患有精神分裂症患者的认知补救措施的开创性工作,获得纽约州心理健康奖的博士学位。 在朝圣者精神病中心的临床神经科学中心实习后,他与芭芭拉·康布拉特(Barbara Cornblatt)博士进行了博士后培训,获得了精神分裂症和抑郁症(NARSAD)国家研究联盟的年轻研究者奖。 他获得了另外两个NARSAD奖,以研究精神分裂症的认知补救措施,并在2011年获得了年度冬季大脑会议上排名最高的年轻研究员。他完成了博士学位。在纽约的霍夫斯特拉大学(Hofstra University)与博士一起培训。Mark Serper和Philip Harvey。 的博士学位作品被授予心理科学协会的年度最佳论文奖。 ,他是第一个基于他针对严重患有精神分裂症患者的认知补救措施的开创性工作,获得纽约州心理健康奖的博士学位。 在朝圣者精神病中心的临床神经科学中心实习后,他与芭芭拉·康布拉特(Barbara Cornblatt)博士进行了博士后培训,获得了精神分裂症和抑郁症(NARSAD)国家研究联盟的年轻研究者奖。 他获得了另外两个NARSAD奖,以研究精神分裂症的认知补救措施,并在2011年获得了年度冬季大脑会议上排名最高的年轻研究员。Mark Serper和Philip Harvey。的博士学位作品被授予心理科学协会的年度最佳论文奖。,他是第一个基于他针对严重患有精神分裂症患者的认知补救措施的开创性工作,获得纽约州心理健康奖的博士学位。在朝圣者精神病中心的临床神经科学中心实习后,他与芭芭拉·康布拉特(Barbara Cornblatt)博士进行了博士后培训,获得了精神分裂症和抑郁症(NARSAD)国家研究联盟的年轻研究者奖。他获得了另外两个NARSAD奖,以研究精神分裂症的认知补救措施,并在2011年获得了年度冬季大脑会议上排名最高的年轻研究员。鲍伊博士随后在纽约西奈山医学院接受了学术任命,并继续研究精神分裂症认知障碍的功能后果,然后于2008年移居皇后。最近,他获得了Graham Boeckh基金会的心理健康研究奖。Bowie博士是200多名同行评审的科学出版物以及几本书和书籍章节的作者。他是:改善功能结果的认知补救措施和他的新认知补救治疗手册:基于动作的认知补救措施。目前,他正在领导对严重精神疾病的认知补救措施的多次试验,开发了了解污名和对精神病的社会排斥的新方法,并研究了认知缺陷和认知过程的互动效果。
我们将通过掺杂多个元素形成高熵金属和金属氧化物合金,即高熵催化剂(HEC),从而增加PDOX或PD的电化学还原性(ER)反应性。HEC中的挑战在于选择正确比例的四个或更多要素的正确组合,这些元素以成本效益的价格指导了理想途径的反应。在这里,我们将利用计算方法来确定选择性组合,从而加速HEC的开发,并将其与反应堆设计构建相结合,均由TEA指导以实现低成本,有效的卤素去除。为了促进商业化,我们旨在证明该项目中开发的基于PD的HEC催化系统不是成本过快的。对优化电极,能源消耗和使用寿命的材料成本的调查将是技术经济分析的基础。
我们的成员在许多方面积极使用人工智能。例如,在教育领域,人工智能技术的前景加上潜在的风险促使我们的成员为教育领域的人工智能制定行业范围的原则。1 人工智能在进一步实现教育目标方面的潜力是巨大的。例如,我们的一名成员使用人工智能来跟踪学生的学习进度以及他们准备在 3-12 年级学习哪些关键的复杂课程。这项技术是一种人工智能学习和评估工具,可以准确有效地辨别学生在数学、化学、统计和会计等棘手学科上的知识差距。使用深度学习(一种以类似于人脑的方式使用神经网络的机器学习形式),人工智能将学生在课程评估上花费的时间减少了 20% 以上,从而让学生有更多时间学习课程中的新主题。另一家成员公司在其学生评估平台中使用生成式 AI 功能,帮助教育工作者在构建和评分评估时节省时间。问题生成器会根据教师的标准自动制作问题,而辅助评分标准功能会自动设计论文问题的评分标准并推荐成绩。这些功能为教师节省了数小时的手动评分时间,让他们有宝贵的时间回到日常工作中,使他们能够更好地满足每个学生的个人需求。我们的成员正在探索通过视频和文本转语音访问将这些工具用作演示辅助工具。