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美国陆军军法署上校 Eric Young
埃里克·杨上校 美国陆军军法署 埃里克·杨上校目前被任命为国家安全委员会副法律顾问。他最近担任美国陆军军法署署长办公室国家安全法司司长。他拥有超过 25 年的陆军军法署经验，主要专注于美国和多国司令部、机构和组织的国家安全法事务，包括常规和特种作战。他最近的职务包括美国欧洲司令部参谋军法署；以及驻阿富汗美国和北约部队的参谋军法署/高级法律顾问。他毕业于美国陆军战争学院和美国海军指挥与参谋学院。
Harmanpreet Kaur、Eytan Adar、Eric Gilbert 和 Cliff Lampe。2022. 明智的人工智能：重新想象可解释性和可说明性
图1.左图：DARPA 对可解释 AI 的概念化，改编自 [ 35 ]。右图：使用高级执行-选择-保留组织模型对 Weick 的感知属性 (1-7) 进行分类，改编自 [49]。执行包括感知和响应环境变化的属性；选择包括解释变化含义的属性；保留包括描述存储和使用先前经验的属性 [ 56 ]。我们的感知 AI 框架扩展了现有的可解释性和可解释性定义，以包括 Weick 的感知属性。
AIA 书面证词 – 最终版 – 2022 年 10 月 5 日 Eric Fanning ...
2022 年 5 月 12 日星期四介绍主席 Crow、排名成员 Kim 和委员会成员，感谢你们邀请我今天出席创新、创业和劳动力小组委员会。我叫 Eric Fanning，担任航空航天工业协会 (AIA) 总裁兼首席执行官。100 多年来，AIA 一直为美国航空航天和国防 (A&D) 公司以及作为我们行业支柱的 200 多万男女发声。AIA 充当两党召集人，将人们聚集在一起，就重要主题达成共识，例如有效的联邦投资和调整政策，以提高我们劳动力的技能、多样性和全球竞争力，为我们的行业和国家在 21 世纪及以后的发展赋能。AIA 赞扬该委员会在倾听和学习 A&D 行业领导者的意见方面持续发挥领导作用，采取新的创新方法来支持和加强我们的行业。这项工作的一个重要部分是专注于我们世界一流的劳动力，他们为美国军方和航空运输系统的工作带来了无与伦比的经验和专业知识，以及巨大的热情。满足航空航天业 21 世纪的劳动力需求对我们的使命、我们的客户以及我们的国家和经济安全至关重要。AIA 希望通过多种方式与政府领导人和国会合作，以满足这些需求。这包括投资 STEM 教育、为现有行业员工提供新技术再培训、加强我们国家的培训工作以扩大人才库，以及增加多样性并扩大 A&D 劳动力中的公平和包容性工作。我们是谁今天，AIA 代表 300 多家 A&D 公司，从家族企业到跨国公司。我们的会员包括飞机和发动机制造商，以及设计和制造无与伦比的尖端军事和两用技术的公司。我们的会员享有全球技术领导地位的声誉，A&D
艾瑞克·艾萨克·泰特鲍姆
◦ 标题：球形运动平均辐射温度 (SMART) 建筑传感器和 3D 热像仪 ◦ 成果：共同撰写了一份提案，并获得 98,000 美元的奖金，用于我们专利传感器的 1 年研发 普林斯顿大学 E-Ffiliates 基金 2016 年 12 月 ◦ 标题：通过先进液体干燥剂和无孔亲水膜的新型设计集成降低建筑能耗 ◦ 成果：共同撰写了一份提案，并获得 134,000 美元的奖金，用于 1 年研发 Michelle Goudie '93 高级论文奖 2014 年 6 月 ◦ 标题：通过微孔疏水膜在建筑表面进行蒸发冷却 ◦ 成果：因“在环境领域的杰出成就”而获得普林斯顿大学化学与生物工程系颁发的奖项。总体获得“A+”。
引文 Martínez, Eric 和 Winter, Christoph。2021 年。“保护有感知的人工智能：关于地位、人格和一般法律保护的外行直觉调查。” 8.
法律应该在多大程度上保护有感知能力的人工智能（即能够感受到快乐或痛苦的人工智能）？在这里，我们调查了美国成年人（n 1,061）对授予 1）一般法律保护、2）法人资格和 3）提起诉讼资格的看法，涉及有感知能力的人工智能和其他八个群体：管辖范围内的人类、管辖范围外的人类、公司、工会、非人类动物、环境、生活在不久的将来的人类和生活在遥远未来的人类。大约三分之一的参与者支持至少在某些情况下赋予有感知能力的人工智能人格和诉讼资格（假设其存在），这是所有调查群体中最低的，并且他们认为对有感知能力的人工智能的期望保护水平低于除公司以外的所有群体。我们进一步调查并观察了回应中的政治差异；自由主义者比保守主义者更有可能支持对有感知能力的人工智能进行法律保护和赋予其人格。综上所述，这些结果表明，外行人总体上并不赞成给予人工智能法律保护，而且法律地位的普通概念与成文法律原则类似，并非仅仅基于感受快乐和痛苦的能力。同时，观察到的政治差异表明，先前关于同理心和道德圈扩展的政治差异的文献也适用于人工智能系统，并且部分（但不是全部）也扩展到法律考虑。
UE5组织学课程及医学教师里昂是埃里克·皮亚顿大学（Eric Piaton University）博士2021-22部分：组织细胞UE5组织学课程及医学教师里昂是埃里克·皮亚顿大学（Eric Piaton University）博士2021-22部分：组织细胞
UE5组织学课程学院医学课程里昂是埃里克·皮亚顿大学（Eric Piaton University），第2021 - 22年第四部分：胚胎和成年人的普通浓缩细胞在胚胎和胎儿期间或成人时期或胎儿期间非常广泛的织物。形容词“常见”不是科学的：它汇集了异质的细胞家族，其中我们发现怯ward或纤维的结缔组织和脂肪组织。间充质和间质间充质间充质细胞（幻灯片33）是能够自我更新的干细胞（干细胞），导致许多成年的结缔组织细胞：成纤维细胞/纤维细胞，纤维细胞，骨细胞和骨软骨细胞，骨软骨细胞和骨质 - 骨质和脑核酸粒细胞和辣椒粒细胞脂肪细胞，肌肉细胞...间充质细胞也是造血干细胞的来源（CSH，在未来血液线的起源）。CSH（给出所有血液线）源自间充质细胞而无需穿越成纤维细胞的阶段，而非血管结缔组织（软骨，骨骼，肌肉等）经过成纤维细胞的阶段。间充质细胞是小星，嗜碱性细胞，相互通过间隙型连接相互关联。他们的核很大，核仁很大。它们具有较高的有丝分裂潜力。它们存在于一种称为间充质的胚胎织物中，其中人丰富，许多细胞和下面的血管。在间充质中是流体的家伙，水合丰富，可以扩散小分子（气体，离子，氨基酸，生长因子等）。间质和构成其组成的大分子被逐渐破坏或取代了胶原纤维积聚并形成循环网络的更成熟的组织形式。在成年人中，间充质已经消失，但是存在于体内的残留细胞，它们保持增殖和分化潜力。可以在某些条件下提取它们，并用作细胞治疗测试中的多层干细胞。它们也可能是攻击性恶性肿瘤（恶性间充质）的原因。成纤维细胞和纤维细胞成纤维细胞和纤维细胞是同一细胞的两种不同形式（它们可以从一个状态传递到另一个状态）。这些可能是人类有机体中最多的细胞。成纤维细胞会生出许多细胞类型，例如骨细胞，软骨细胞，肌肉细胞，肌纤维细胞，脂肪细胞。这些是在人类细胞中最容易培养的（幻灯片35），这解释了它们是细胞生物学中非常先进的基本研究的主题。
2020-12-08_Eric-Brown-Bio.pdf
埃里克·布朗是洛克希德·马丁公司军事太空业务任务战略高级总监，与美国政府及其盟友合作开发与导弹预警/导弹防御、军事卫星通信、定位/导航/授时 (PNT)、太空控制、太空领域意识和战术任务有关的太空解决方案。布朗先生领导洛克希德·马丁公司在这一领域的工作，将公司对未来能力的投资与工业界、学术界、实验室和政府同事的投资结合起来，建立新的架构，以应对太空和任务挑战的新威胁。鉴于太空对当今作战环境的重要性，布朗先生协调洛克希德·马丁公司的各个领域（例如飞机、导弹、任务系统），以提供支持联合全域作战 (JADO) 的基础设施。这包括领导洛克希德·马丁创新合作伙伴，这是该公司的一项计划，旨在吸引、加速和引导非传统合作伙伴参与记录项目。
教育与经济增长-Eric A. Hanushek
测量问题在所使用的术语中被混乱而加剧。早期的作家与物理资本平行创造了人力资本一词，以对应于个人投资并从中获得经济价值的技能。随着经验分析的进展，这个概念是通过多年的学费来衡量的。随后，人力资本几乎成为学校成就的代名词，即使研究表明，学校成就是对个人相关劳动力市场技能的有缺陷的衡量。为了区分基于认知考试成绩的技能措施和基于学校成就的技能，知识资本一词被用来参考所测量的认知技能而不是学校成就（Hanushek＆Woessmann，2015a）。
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。