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克里斯托弗纽波特大学研究生目录 2023-24
克里斯托弗纽波特大学致力于提供一个环境，强调社区中每个成员的尊严和价值，并且在招生、就业和教育计划或活动中不会因种族、肤色、宗教、性别、国籍、年龄、残疾、基因信息、性取向、性别认同、婚姻状况、军人/退伍军人身份、政治派别、怀孕或任何其他受法律保护的身份而受到骚扰和歧视。这样的环境对于健康的学习、工作和生活氛围至关重要，因为歧视和骚扰会损害人的尊严和校园中每个人之间的积极联系。为了实现这一目标，任何基于这些原因的不可接受的歧视和/或骚扰问题都将根据歧视、骚扰和性行为不端政策得到有效和有力的处理。如对本政策和程序存有疑问，请联系第九条规定和平等机会主任/第九条规定协调员，克里斯托弗纽波特大学，1 Avenue of the Arts, 100 Christopher Newport Hall, Newport News, VA, 20606，电话：(757) 594-8819，电子邮件：titleixeo@cnu.edu。
Christopher Green 先生，PM Cyber & Space 项目经理
在担任网络与空间项目经理之前，Chris 曾担任美国陆军项目执行办公室指挥、控制、通信战术 (PEO C3T) 联合作战指挥平台 (PdM JBCP) 产品经理，负责 4 个当前和未来采购类别 (ACAT) II 项目的领导、管理和行政职能，平均年预算超过 3 亿美元。他为一个分散的多功能组织提供领导、指导、培训和管理，该组织拥有 200 多名核心和矩阵陆军文职人员、军事人员和承包商。
美国上诉人诉 Christopher M. HEINEN 机组人员......
然而，我们注意到，判决书并未准确反映指控的处理结果。判决书错误地指出上诉人的监禁期为 30 天而不是 90 天，并将上诉人的等级列为 E-1 而不是 E-6。虽然我们认为没有偏见，但上诉人有权获得正确反映其诉讼内容的军事法庭记录。2 根据军事法庭规则 1111(c)(2)，我们修改判决书并指示将其纳入记录。
杂项文档编号 2023-04 Christopher P. MARTINEZ
军事法官剥夺了 VM 通过律师陈述的机会，但允许她行使不受不合理拖延的诉讼权利，并根据《统一军事司法法典》第 6b 条得到公正对待。VM 无权“选择自己选择的审判日期”，但她的情况是“军事法官在平衡利益和作出时间安排决定时要考虑的因素”。In re KK，2023 CCA LEXIS 31，第 *16-18 页。军事法官考虑了 VM 的个人陈述及其附件，以及公诉方为 VM 提出的辩论。他考虑了延迟将如何影响 VM 及其家人。他权衡了 VM 的权利和被告的权利，最终做出了有利于被告的裁决。
Barbara Zaparoli Cunha、Christophe Droz、Abdelmalek Zine、Stéphane Foulard、Mohamed Ichchou。应用于结构动力学和振动声学的机器学习方法综述。 2022. hal-03563614v2
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。
克里斯托弗·斯科莱斯博士的证言
兰伯恩主席、莫尔顿排名成员、小组委员会成员们，我很荣幸今天能代表国家侦察局（NRO）敬业的员工队伍在座。感谢国会的支持和 NRO 优秀员工的努力，我很高兴向你们和美国人民报告，NRO 正在创建我们历史上最强大、最多样化、最有弹性的空中情报、监视和侦察（ISR）星座。我们看到它、听到它、感觉到它：在 NRO，我们正在建设太空系统，让美国看到它、听到它和感觉到它。我们在太空和地面的能力采用尖端技术，以前所未有的速度提供更多信息，帮助解决国家最棘手的情报挑战，并为我们的作战人员、分析人员和决策者提供只能从太空获取的实时态势感知和重要情报。从为作战人员提供地理定位和态势感知工具，到为情报分析员提供高分辨率图像以指导决策，再到为应对野火等自然灾害提供支持，NRO 的男女同胞们正在让世界和我们的国家变得更加强大、更加安全。我们的演示系统正在验证概念，缩短部署作战系统的时间，并使我们能够更快地填补关键情报空白。将商业系统与我们的演示系统集成到我们的架构中，使我们的地面指挥官和盟友能够更方便地获取和共享情报。我们在架构中构建的灵活性使我们能够提高响应能力，我们正在设计和交付可以执行多种类型情报任务的系统，使我们能够快速从支持传统的国家级分析支持转向支持乌克兰危机事件的军事需求，同时能够为土耳其和叙利亚等地的人道主义努力提供支持。NRO 的男女同胞们聪明、富有创造力，他们孜孜不倦地通过创新、精简的采购方法和伙伴关系将想法变为现实。我们应对最严峻的技术挑战，以便我们的客户和合作伙伴能够获得当今和未来最棘手的情报问题的答案。在完成使命的同时，我们善用纳税人的钱，并在 2022 年实现了连续第 14 次干净的财务审计。我们的军队、国防部和 IC 文职人员混合组成的员工队伍是 NRO 六十多年来为太空 ISR 设定标准的原因。虽然我们为自己的传统感到自豪，但我们知道保持领先需要我们比以往任何时候都更聪明、更快、更高效地做事，NRO 的男男女女在我们任务的每一个方面都牢记这一点，并超越自我。
收件人：美国欧洲司令部司令 Christopher Cavoli 将军；北约作战助理秘书长 Tom Goffus 先生；北约战略防御司令部 Philippe Lavigne 将军；美国国防安全合作部主席 Cele 博士
乌克兰利用混合学习和电子学习的创新工作为适应能力的卓越性树立了新标准。乌克兰已经证明，训练不仅仅是为了准备战斗，训练对于维持战斗至关重要。你们的经验清楚地表明，我们必须在战斗的同时进行训练，帮助我们的部队适应复杂环境中不断变化的需求……以相关的速度交付意味着我们必须部署以数据驱动的洞察力为基础的响应式训练能力。乌克兰国防大学与美国合作，是学习分析研究领域的领导者，你们现在在战时收集的信息将是无价的资源。我们必须继续应用这项研究来加强培训解决方案的采购、开发和交付的整合，并跟上当代战场产生的动态需求。
斯奎尔，克里斯托弗，A.
口腔流行病学的各个方面，爱荷华州氟化物研究 (IFS) 的广泛合作团队正在研究氟化物摄入量和氟斑牙的流行病学；氟化物摄入量、饮食模式、遗传学和龋齿；氟斑牙和其他疾病的审美观念；婴幼儿的喂养和吮吸模式与牙齿生长发育和错颌畸形之间的关系；有关氟斑牙和龋齿的遗传方面研究；儿童/青少年骨骼发育、氟化物和其他因素。
推荐引用 推荐引用 Bardis, Michelle D; Houshyar, Roozbeh; Chang, Peter D; Ushinsky, Alexander; Glavis-Bloom, Justin; Chahine, Chantal; Bui, Thanh-Lan; Rupasinghe, Mark; Filippi, Christopher G; 和 Chow, Daniel S，“人工智能在前列腺多参数 MRI (mpMRI) 中的应用：当前和新兴趋势。”《癌症》（巴塞尔）。12，5。1204 (2020)。https://digitalcommons.wustl.edu/open_access_pubs/9270
摘要：前列腺癌是全球最常见的癌症之一。多参数磁共振成像 (mpMRI) 是一种非侵入性工具，可以改善前列腺病变的检测、分类和体积量化。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，可以快速准确地分析 mpMRI 图像。ML 可以提供更好的标准化和一致性来识别前列腺病变并增强前列腺癌管理。本综述总结了 ML 在前列腺 mpMRI 中的应用，并重点关注前列腺器官分割、病变检测和分割以及病变表征。进行了文献检索，以查找将 ML 方法应用于前列腺 mpMRI 的研究。迄今为止，前列腺器官分割和体积近似已经使用各种 ML 技术很好地执行。前列腺病变检测和分割对于 ML 来说是更具挑战性的任务，并在多项研究中进行了尝试。由于数据稀缺和当前 ML 算法的局限性，它们在很大程度上仍未解决。相比之下，由于数据可用性更高，前列腺病变表征已在多项研究中成功完成。总体而言，ML 完全有能力成为一种提高放射科医生准确性和速度的工具。