● Solely responsible for the development, maintenance and testing of multiple mobile applications deployed to the App Store and Google Play with 5000+ users ● Responsible for migrating an extensive native Android codebase (Java) to a cross-platform implementation ● Integration and development of web-based systems and REST APIs including liaising with web development teams ● Communicating with end-users to develop and analyse stakeholder requirements ● Maintaining government-mandated数字系统中的合规性
Reviewer for ICASSP, INTERSPEECH, LREC, SCiL, the National Science Foundation, the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Oxford University Press, Biolinguistics , Cognition , Cognitive Science , Computational Linguistics , Glossa , Journal of Child Language , Journal of Linguistics , Journal of Autism & De- velopmental Disorders , Language , Language Variation & Change , Lingua , Nature Communication , Phonology , PLOS ONE , and计算语言学协会的交易。
我们的关注不是针对管理大流行的最初策略。我们的地理隔离是最初将大流行远离该国的巨大优势。当病毒终于到达时,我们迅速做出了“相对较快”的反应,但我们有很多警告,并且不必等待就等待。通过隔离和锁定的结合来对当地爆发做出反应,以购买时间建立卫生系统能力并等待有效的疫苗也很有意义。更有效的测试和追踪应减少对昂贵的锁定的依赖。然而,没有疫苗,政治优先事项总是将是保护卫生系统不知所措。虽然这种最初的策略是有道理的,但该策略的执行不足。我们不打算对各种失误和政策拖鞋的法医分析(例如,掩盖戴戴要求和快速抗原测试)。毫无疑问,皇家委员会将详细探讨这些委员会。鉴于新西兰没有有意义的大流行计划1,我们必须“随着我们的前进而弥补”。错误是不可避免的。我们的关注不是犯错,而是我们的反应缺乏适应性和敏捷性。作为例证,请考虑接触跟踪性能的关键度量。这远低于第一次爆发期间明智的标准2,并且在2021年末和2022年被“ Delta”和“ Omicron”菌株爆发所淹没之前,连续暴发没有任何改善。
投射气候变化是一个概括问题:我们使用过去,现在和将来的气候中的物理模型推断了最近的过去。当前的气候模型需要在小于模型网格大小的尺度上发生的过程,这是模型投影不确定性的主要来源。最近的机器学习(ML)算法有望改善这种过程表示形式,但往往会推断出不受培训的气候制度。为了获得最佳的物理和统计世界,我们提出了一个框架,称为“气候风险” ML,将气候过程的知识纳入ML算法,并表明它可以在三种不同的大气模型中维持广泛的气候条件和配置范围的高线准确性。我们的结果表明,将物理知识明确地纳入地球系统过程的数据驱动模型中可以提高其在气候制度中的一致性,数据效率和义务。
莱斯利·D·戈尔曼上校 企业云管理机构 (ECMA) 主任 莱斯利·D·戈尔曼上校于 1992 年加入美国陆军,并于 2000 年通过陆军的“绿金计划”加入军事情报部门。戈尔曼上校在佐治亚州戈登堡和科威特多哈营 (前进) 的第 201 军事情报营服役期间,曾担任 MASINT 排长、SIGINT 收集排长、连队执行官和 S1 营。完成军事情报上尉职业课程后,她被分配到米德堡第 704 军事情报旅,在那里她在国家安全局 (NSA) 担任 SIGINT 行动官和连队指挥官。离开指挥部后,她于 2007 年至 2008 年间多次作为电子战和作战军官被派往伊拉克和阿富汗,开展 SIGINT 终端制导行动和技术评估。2009 年,戈尔曼上校随第一军被派往伊拉克,担任 MNC-I C2 的 SIGINT 顾问和华盛顿州刘易斯堡的单一来源 OIC。戈尔曼上校在美国国家安全局完成了为期三年的实习,即初级军官密码职业计划 (JOCCP)。她曾担任韩国野战站第 501 军事情报旅第 719 军事情报营的 S3 营和 SIGINT OIC。2014 年,戈尔曼上校担任联合部队总部-ARCYBER 的 IROC 负责人,随后担任第 706 军事情报旅的旅 S3 营。戈尔曼上校曾担任网络国家任务部队 03 国家网络保护团队负责人和美国陆军网络保护旅第 2 网络营的指挥官。在担任 ECMA 主任之前,戈尔曼上校最近担任美国陆军网络现役作战主任。戈尔曼上校获得的奖项包括铜星勋章、国防功绩服务勋章、功绩服务勋章和联合服务嘉奖勋章。她因在阿富汗的行动而被授予法国国防银质勋章。戈尔曼上校正在马里兰大学全球校区攻读数据分析硕士学位。她拥有国防大学艾森豪威尔学院心理学学士学位、网络安全硕士学位和国家资源战略硕士学位,主修数据和颠覆性技术。她是第五代德克萨斯人,丈夫是 CW4(退役)马修鲁茨,育有一女莎拉。
,例如Rasp和Al。2018,Yuval和Yuval和O'Gorman(2021),KWA在Al。 (2023)2018,Yuval和Yuval和O'Gorman(2021),KWA在Al。(2023)
作者所属机构:瑞士苏黎世大学儿童医院儿童发展中心(von Werdt、Schmid、Naef、Liamlahi、Latal、Ehrler);瑞士苏黎世大学儿童医院儿童研究中心(von Werdt、O'Gorman、Schmid、Naef、Kretschmar、Liamlahi、Latal、Ehrler);瑞士苏黎世大学法医医学研究所法医毛发分析中心(Binz);瑞士苏黎世大学儿童医院 MR 研究中心(O'Gorman);瑞士洛桑大学初级保健和公共卫生中心(Unisanté)生物统计学部(Rousson);瑞士苏黎世大学儿童医院外科部儿科心脏中心儿科心脏病学(Kretschmar);大学研究优先计划(URPP),发展和学习中的自适应大脑回路(AdaBD),瑞士苏黎世大学(Latal、Ehrler)。
3 月,肖辛的教师因未能续签教学合同,分别对奥布莱恩和安多佛公立学校提出了两项歧视指控。凯西·卡尔顿是第二位对奥布莱恩提出歧视指控的教师,她声称,由于儿子于 2 月早产,她需要提前休产假,因此她的合同没有续签。代表两位教师的律师大卫·戈尔曼在筛选苏珊·菲舍尔两年的就业档案时发现了这本剪贴簿。戈尔曼也是菲舍尔特殊教育学前班一名学生的家长。他把这本剪贴簿提供给了 7' om 'm。s - rtutn。
过去几年,人们做出了许多努力,试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型(例如,Brenowitz & Bretherton,2018 年;Gentine 等人,2018 年;O'Gorman & Dwyer,2018 年);学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程(例如湍流和对流)的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型(例如气候模型)提供数值上可承受但准确的物理结果,但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差,更重要的是,它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道,当与大规模大气流体力学求解器结合时,神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定(例如,Brenowitz & Bretherton,2019;Rasp 等人,2018)。据报道,基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的(Yuval & O'Gorman,2020)。但是,与离线相比,基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化(Brenowitz、Henn 等人,2020)。
多米尼克·阿巴特 奥利弗·德里斯科尔 CJ·哈格罗夫 迈克·墨菲 弗兰克·安杰洛尼 克莱尔·邓恩 伯纳黛特·海斯利普 卡罗尔·贝基 吉恩·班格尔 杰克·埃基莫格鲁 蒂姆·海斯利普 凯茜·帕加诺 吉姆·巴特斯比 韦恩·埃勒 迈克·赫尔姆斯 托马斯·里奇 约翰·巴特斯比 凯利·加特兰 吉姆·克里根 威廉·里奇 乔·伯尼 Sr 丹尼斯·格拉斯曼 林恩·杰根森和家人 理查德·斯潘格勒 菲尔·布朗 乔·P·戈尔曼 托马斯·凯恩 玛丽“弗兰妮”斯宾塞 约瑟夫·卡利诺 Sr 特雷莎·戈尔曼 乔·莱文斯 安妮·斯蒂尔斯 辛迪·多尔森 特雷莎·格雷厄姆 玛丽安·利布兰德 吉娜·斯特罗姆 卡罗琳·多尔蒂 约翰·格林二世 埃尔伍德·马茨三世 维罗妮卡“维基”维尔登 吉姆·赫尔利 罗伯特·卡特尔 科琳·麦金斯特里 约翰·克里斯托弗 帕特·沙利文 莱昂·达维萨 玛丽·凯恩 佩吉·斯科特 克里斯塔·莫拉 斯蒂芬·海斯特 鲍勃·克拉夫特 玛吉·托马斯 蒂莫西·巴顿 罗克珊库雷克·特里萨·诺兰·约瑟夫·劳贝 玛吉·德安东尼奥 凯瑟琳·安德伍德 德洛丽丝·劳贝