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介绍 Jane Ellen Smith 博士：大家好，我非常……
所以，这一切都始于一则公告，这是 NIH 发布的一份 RFA，旨在帮助大学促进多样性和包容性卓越。他们说，我们可以用很多不同的方式来定义这一点，但他们正在寻找能够积极参与多样性工作的人。所以，这些人将雇佣和指导来自代表性不足背景的个人。也许你会展示志愿者活动和服务不足的社区。也许你会参与很多外展活动。也许你一直在教授与多样性相关的课程。也许你实际的研究领域是健康差异、劳动力多样性或其他包容性卓越领域等主题。所以你可以通过许多不同的方式来满足这个项目的主要使命。当然，作为你陈述的一部分，你也会谈论你在科学研究生涯中的个人轨迹。
Elizabeth Ellen Bell 的简历
南佛罗里达大学妇女与性别研究系教授，2011 年 8 月至今。 南佛罗里达大学传播系教授，2007 年 8 月至今；南佛罗里达大学妇女研究系附属教员，1998-2011 南佛罗里达大学传播系副教授，1998-2007 德克萨斯大学奥斯汀分校传播学研究系客座副教授，2000 年秋季 南佛罗里达大学传播系助理教授，1993-1998 南佛罗里达大学传播系兼职教授，1988-1993 德克萨斯大学奥斯汀分校言语传播系客座助理教授，1988 年秋季 德克萨斯大学奥斯汀分校英语系讲师，1983-1984 北卡罗来纳大学教堂山分校言语传播系助理教授，1982-1983 担任的行政职务
“这非常非常奇怪”：一起民事诉讼揭露了艾伦·格林伯格案的新细节，她被刺 20 刀致死，被裁定为自杀
全国自杀预防热线提供 150 多种语言的帮助。请致电 1-800-273-8255 或发送短信 HELLO 至 741741。西班牙语，品牌 1-888-628-9454。如果您是聋人或听力障碍者，请致电 1-800-799-4889。费城自杀与危机中心提供有关抑郁、自残、绝望、愤怒、成瘾和关系问题的指导和评估，电话是 215-686-4420。退伍军人危机聊天电话是 1-800-273-8255，短信是 838255。特雷弗项目为 25 岁及以下的 LGBTQ+ 青年提供危机支持。请致电 1-866-488-7386，发送短信 START 至 678678，或开始聊天。
新埃伦顿市综合规划 2020-2030
简介 1994 年南卡罗来纳州地方政府综合规划授权法案要求所有使用分区或土地使用控制的地方政府部门完成和采用综合规划。法律要求由当地公民组成的独立委员会（规划委员会）作为管理机构的咨询委员会，负责制定和采用规划。规划过程的目标是编制社区历史和现有状况和趋势的清单，并制定有关社区成长和发展的目标和目的。这些目标和目的传达了建议的地方政府政策方向。综合规划过程包括三个独立但同样重要的步骤。第一步旨在提供事实清单并对社区问题进行根本分析。对现有状况的描述将用于规划过程的后续决策。在清单编制过程中，将分析来自社区的基本信息和统计数据，以确定历史趋势和当前状况，并发现城市中的潜在问题或机会。在规划过程的第二步，通过分析社区的历史和现有状况，确定社区的需求和目标。在此步骤中，规划委员会决定在第一步中遇到的哪些趋势或问题足够重要，值得地方政府进一步关注或采取行动。一旦确定了这些问题，就必须确定社区的总体目标。规划过程的最后一步是制定实现城市目标的行动计划。该实施策略确定了地方政府为实现确定的目标而要执行的具体活动、计划或政策。该计划对九个不同的要素进行了盘点和分析，以确定南卡罗来纳州新埃伦顿市的需求和未来发展战略。这些要素包括人口、经济状况、自然资源、历史和文化资源、住房、交通、社区设施、优先投资领域和土地使用。最终，综合计划应作为政策制定者的指南，制定一致且合理的解决方案，以促进计划的目标。社区成长和发展以及随后制定的政策应根据综合计划的实施策略制定。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。