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乔治华盛顿大学医学与健康科学学院
1）个人数据Katherine Bakshian Chiappinelli博士。 SEH 8860，800 22 nd St.N.W.，华盛顿特区，20052年办公室电话：（202）994-0368传真：（202）994-2913电子邮件地址：kchiapp1@gwu.edu 2）教育a）B.S. 生物学和音乐，哈弗福德学院，宾夕法尼亚州哈弗福德，2003-2007 b）博士学位。在开发，再生和干细胞生物学上，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州，2007年至2012年论文：子宫内膜癌症顾问的非编码RNA：Paul Goodfellow，Paul Goodfellow，博士学位C）博士后研究研究员，Johns Hopkins University，Johns Hopkins University，Baltimore，Baltimore，Baltimore，Baltimore，MD 2012-2016-2016-2016 - 2016年邮政研究员，史蒂夫3）。斯蒂芬·贝林（Stephen Baylin），约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University），马里兰州巴尔的摩，2012-2016 2）微生物学系兼职助理教授，10/24/16/16-12/31 31/16免疫学，＆热带医学，华盛顿特区乔治华盛顿大学，华盛顿特区3）参考书目a）参考期刊中的论文（2019-2024）1。 Pfannstiel C, Strissel PL, Chiappinelli KB , Sikic D, Wach S, Wirtz RM, Wullweber A, Taubert H, Breyer J, Otto W, Worst T, Burger M, Wullich B, Bolenz C, Fuhrich N, Geppert CI, Weyerer V, Stoehr R, Bertz S, Keck B, Erlmeier F，Erben P，Hartmann A，Strick R，Eckstein M；德国桥梁财团。 肿瘤微环境驱动与膀胱癌亚型相关的预后相关性。 癌症免疫菌。 10（1158）：2326-6066。 2019。 2。 结合DNMT和HDAC6抑制剂会增加抗肿瘤的免疫信号传导并减轻卵巢癌的肿瘤负担。 2020。N.W.，华盛顿特区，20052年办公室电话：（202）994-0368传真：（202）994-2913电子邮件地址：kchiapp1@gwu.edu 2）教育a）B.S.生物学和音乐，哈弗福德学院，宾夕法尼亚州哈弗福德，2003-2007 b）博士学位。在开发，再生和干细胞生物学上，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州，2007年至2012年论文：子宫内膜癌症顾问的非编码RNA：Paul Goodfellow，Paul Goodfellow，博士学位C）博士后研究研究员，Johns Hopkins University，Johns Hopkins University，Baltimore，Baltimore，Baltimore，Baltimore，MD 2012-2016-2016-2016 - 2016年邮政研究员，史蒂夫3）。斯蒂芬·贝林（Stephen Baylin），约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University），马里兰州巴尔的摩，2012-2016 2）微生物学系兼职助理教授，10/24/16/16-12/31 31/16免疫学，＆热带医学，华盛顿特区乔治华盛顿大学，华盛顿特区3）参考书目a）参考期刊中的论文（2019-2024）1。Pfannstiel C, Strissel PL, Chiappinelli KB , Sikic D, Wach S, Wirtz RM, Wullweber A, Taubert H, Breyer J, Otto W, Worst T, Burger M, Wullich B, Bolenz C, Fuhrich N, Geppert CI, Weyerer V, Stoehr R, Bertz S, Keck B, Erlmeier F，Erben P，Hartmann A，Strick R，Eckstein M；德国桥梁财团。肿瘤微环境驱动与膀胱癌亚型相关的预后相关性。癌症免疫菌。10（1158）：2326-6066。2019。2。结合DNMT和HDAC6抑制剂会增加抗肿瘤的免疫信号传导并减轻卵巢癌的肿瘤负担。2020。Srivastava A，Shime S，Hadley M，Palmer E，Austin PT，Chisholm S，Roche K，Ye A，Ye A，Li，li，Zhu W，Acceptance M，A村A，Chippelli KB。SCI代表。 10（1）：3470。 3。 Banik D，Noonepale S，Hadley M，Palmer E，Garci-Hernandez M，Zevallos-Delgado C，Manhare N，解决抗肿瘤反应，分散和晒伤的侵害。 歌手res 80（17）：3649-3662。 2020。 4。 MC Steerer，Marston JL，LP Image，ML，KB，KB，KA Crande。 歌手res 81（13）：3449-3460。 2021。SCI代表。10（1）：3470。3。Banik D，Noonepale S，Hadley M，Palmer E，Garci-Hernandez M，Zevallos-Delgado C，Manhare N，解决抗肿瘤反应，分散和晒伤的侵害。歌手res80（17）：3649-3662。2020。4。MC Steerer，Marston JL，LP Image，ML，KB，KB，KA Crande。歌手res81（13）：3449-3460。2021。
研究助理/助理 – ARTIC 测序项目
剑桥大学正在寻找一位积极主动的研究助理或博士后研究员，加入 Ian Goodfellow 教授和 Jenny Molloy 博士的实验室，参与一项由 Wellcome Trust 资助的激动人心的项目，该项目的重点是将基因组监测置于疫情应对的核心。ARTIC 网络是一项全球计划，旨在通过实时基因组测序增强病原体检测和疫情应对。该职位专注于开发和验证传染病监测的测序协议，特别是在资源有限的环境中。研究助理级别的任命取决于拥有博士学位。已提交但尚未获得博士学位的人将被任命为研究助理，一旦获得博士学位，将改为研究助理。
afi36-3002_goodfellowafbsup - 空军 - AF.mil
本补充文件实施并扩展了美国空军指令部 (DAFI) 36-3002《伤亡服务》的指导。本补充文件适用于古德菲洛空军基地 (AFB) 的所有分配、附属和合作单位以及所有现役和退休人员、国防部 (DoD)/文职/非拨款基金雇员、其他服务人员、美国太空部队、美国空军预备役/空军国民警卫队人员及其家属。本补充文件建立了管理古德菲洛空军基地伤亡计划的程序和要求。此外，它还整合了各个中队指挥官有关伤亡报告和通知的职责。本出版物要求收集和维护受《1974 年隐私法》保护的信息，该法由美国法典第 10 章 (U.S.C.) 第 1475 至 1489、2771 和 8013 节；美国法典第 37 章第 551 至 559 节授权。适用的记录通知系统 (SORN) F036 AF PC R，伤亡档案，可在以下位置获取：http://dpclo.defense.gov/Privacy/SORNs.aspx 。确保根据本出版物中规定的流程生成的所有记录均遵守空军指令 (AFI) 33-322，记录管理和信息治理计划，并根据空军记录处置时间表进行处置，该时间表位于空军记录信息管理系统中。使用空军部 (DAF) 表格 847《出版物变更建议》将建议的变更和有关本出版物的问题提交给主要责任办公室 (OPR)；通过适当的指挥链将 DAF 表格 847 从现场路由。本补充不得补充或进一步实施或扩展。本出版物中放弃联队/单位级别要求的权限以以下层级（“T-0、T-1、T-2、T-3”）编号标识
犹他州资源咨询委员会
主持人：代理州总监Matt Preston•等待特朗普政府的过渡小组。致力于完成拜登管理的优先事项，将新的管理优先级转移。•犹他州东南部的Gunnison Sage松鸡栖息地的修正案与更大的鼠尾草国家计划相匹配。目前正在进行第3次更大的鼠尾草计划工作。sim韦斯顿乐观的鸟类在犹他州北部反弹，想知道为什么允许它们被猎杀。BLM允许狩猎，在种群可以处理稀疏的地方。Rich/Box Elder Counties是人口更强大的地方。•北部走廊最终SEI上周发布。红山pkwy被选为首选替代方案。定于12月中旬的最后一根杆。根据现有基础架构的基础，避免避免干扰红色悬崖NCA的干扰。这种替代性减少的模型交通拥堵最多。Karen Goodfellow：如果圣乔治市请求行，则需要多90％的时间。 增加的火灾危险与道路有关（其他选择） 对社区的影响。 玛丽·莱恩·坡（Mary Lane Poe）：由于增长，我们将不得不处理流量。 目标是减轻对现有资源的损害。 •Dingell Land Exchange of Disceip的通知即将到来。 110,000英亩将变成BLM，大约。 90,000英亩成为犹他州信托土地。 以下45天抗议期。Karen Goodfellow：如果圣乔治市请求行，则需要多90％的时间。增加的火灾危险与道路有关（其他选择）对社区的影响。玛丽·莱恩·坡（Mary Lane Poe）：由于增长，我们将不得不处理流量。目标是减轻对现有资源的损害。•Dingell Land Exchange of Disceip的通知即将到来。110,000英亩将变成BLM，大约。90,000英亩成为犹他州信托土地。以下45天抗议期。
晚期肝细胞癌的组合疗法
在这方面，Goodfellow和同事引入了生成的对抗网络（GAN），该网络（GANS）生成具有与其“真实”对应物相似特征的合成数据（2）。可以将此类创建的图像添加到现有数据集中，并可能提供大量图像以增强数据集中的多样性，并最终改善ML算法。gan在医学成像中的进一步应用包括增加患有孤儿疾病（3）的患者的数据集，或重复对更常见疾病的罕见呈现，以至于可以从真实图像中训练有效的ML算法（4-8）。此外，在实验室动物研究中，替代被视为进一步减少活动物使用的最终目标（9），使甘斯能够打开大门，以实施实施可能模拟疾病的发作或进展。
人机协同创造生成模型研讨会
由于深度学习在生成建模方面取得了突破。Ian Goodfellow 在人脸生成 [ 5 ] 和 StyleGan [ 7 ]、Openai 的 GPT-2 [ 9 ] 或最近 Mark Zuckerberg [ 4 ] 和 Bill Gates [ 10 ] 的深度伪造视频是 AI 生成内容的突出例子，这些内容几乎与人类生成的内容没有区别。这些例子还凸显了生成 AI 带来的一些重大社会、道德和组织挑战，包括安全性、隐私、所有权、质量指标和生成内容的评估。本次研讨会的目标是汇集 HCI 和 AI 领域的研究人员和从业者，从 HCI 角度探索生成建模的机遇和挑战。我们设想，创建物理和数字产品的用户体验将成为人类和人工智能的合作：人类将扮演规范、目标设定、指导、高级创造力、策划和治理的角色。人工智能将通过灵感、低级创造力和细节工作以及大规模测试想法的能力来增强人类的能力。鼓励以短文、长文和演示的形式提交符合 IUI 论文和演示指南的论文，但不限于以下主题：
CS3491-人工智能与机器...
教科书： 1. Stuart Russell 和 Peter Norvig，“人工智能——一种现代方法”，第四版，Pearson Education，2021 年。 2. Ethem Alpaydin，“机器学习简介”，麻省理工学院出版社，第四版，2020 年。 参考文献： 1. Dan W. Patterson，“人工智能和专家系统简介”，Pearson Education，2007 年 2. Kevin Night、Elaine Rich 和 Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008 年 3. Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，Pearson Education，2006 年 4. Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill Education，2013 年（http://nptel.ac.in/） 5. Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006 年。 6. Tom Mitchell，“机器学习”，McGraw Hill，第 3 版，1997 年。 7. Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用”，CRC Press，2014 年 8. Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh、Ameet Talwalkar，“机器学习基础”，MIT Press，2012 年。 9. Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville，“深度学习”，MIT Press，2016 年
大语言模型的对抗性进化增强学习框架
大型语言模型（LLMS）传统上依赖手动及时工程，这可能是耗时且容易受到人类偏见的影响。在本文中，我们提出了一个基于进化增强学习原理（EVORL）的对抗性进化增强学习（AERL）框架[Lin等，2023]，以实现对AI剂的持续自我投资。我们的方法迭代生成，测试和完善了通过四个组件的提示或配置：（1）进化提示作者/改进器/改善者，（2）进化模型，（3）对抗模型和（4）法官。通过将候选模型暴露于对抗性的场景中，并通过进化运算符选择最佳变体，AERL促进了强大的，域特异性的解决方案，而无需重新进行过多的人类试验和错误。受到Evorl [Bai等，2023]中多目标优化技术的启发和对抗性训练方法[Goodfellow等人，2014]，我们的经验性和有意义的示例来自分散财务（DEFI）（DEFI），代码生成，并且数学推理说明了我们框架的多功能性。结果表明，对抗性的进化策略可以在维持高适应性和性能的同时，诱导地减少人驱动的猜测。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
47 FTW/CC 主题：禁区 1. 帕拉莫
机构地址 Whiskey River Saloon 125 E. Concho Ave 4。根据通过拉夫林空军基地 (LAFB) 武装部队纪律控制委员会获得的信息，上述机构和区域被列为禁区。设立禁区是指挥部的一项职能，用于帮助维护被分配和/或位于 LAFB 的武装部队人员的健康、安全、福利、士气和纪律，依据 2006 年 7 月 27 日颁布的 AFJI 31-213《武装部队纪律控制委员会和设施外联络与行动》中所载的权力。5.第 47 飞行训练联队指挥官已将禁区扩大到位于圣安东尼奥市和圣安吉洛市的禁区，这些禁区是根据通过圣安东尼奥联合基地 (JBSA) 和古德菲洛空军基地的武装部队纪律控制委员会获得的信息而设立的。