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2021 年冬季参数 - USAWC 出版社 - 陆军战争学院
本文受益匪浅，得益于 Kalev Sepp、Frank Hoffman、Bruce Hoffman、Emile Nakhleh、Carter Malkasian 和 Hew Strachan 的评论。1. Theo Farrell，《无法取胜：2001-2014 年英国在阿富汗的战争》（伦敦：Vintage，2017 年）；Eli Berman 和 David A. Lake 编，《代理战争：通过当地代理人镇压暴力》（纽约州伊萨卡：康奈尔大学出版社，2019 年）；Carter Malkasian，《美国在阿富汗的战争：一部历史》（纽约：牛津大学出版社，2021 年）；Craig Whitlock，《阿富汗文件：战争秘史》（纽约：西蒙与舒斯特出版社，2021 年）；以及 Eli Berman 等人，《代理威慑》，Minerva 研究计划，研究项目，https://minerva.defense.gov/Research/Funded-Projects/Article/1699260/deterrence-with- proxies/。2. 美国国家恐怖袭击委员会 (NCTAUS)，《9/11 委员会报告：美国国家恐怖袭击委员会最终报告》，政府官方编辑。（华盛顿特区：NCTAUS，2004 年），https://www.govinfo.gov/app/details/GPO-911REPORT。
死海古卷的版权
* © 2001 by David Nimmer，加利福尼亚州洛杉矶 Irell & Manella 法律顾问；伯克利法律与技术中心杰出学者。本作品是第五届休斯顿法律评论系列讲座弗兰克尔讲座的演讲作品。许多人对本作品的部分内容做出了回应。我特别感谢那些对整个演讲提出评论的人：Craig Joyce、Dick Lanham、James Oakes、Tim Lim、Michael Birnhack、Mark Rose、Talia Einhorn、Craig Joyce、Peter Jaszi、Ariel Goldstein、Bob Rotstein、Yoni Hoffman、Craig Joyce（这次是他第三次朗读）和 Gloria Nimmer（又名“妈妈”）。Sharon Ben-Shachar 和 Russell Chorush 提供了出色的研究协助。除非另有说明，所有古代和中世纪希伯来语的翻译均由我完成。Yonina Hoffman 和 Sharon Ben-Shachar 根据以色列司法意见翻译了现代希伯来语。一般情况下，我将此处的 qof 字母音译为“q”——除非通常使用“k”，例如“Akiva”。本地址中使用的引用形式符合作者的偏好。
蛋氨酸限制与化疗的协同作用：颠覆性的下一代癌症治疗方法
摘要。所有类型的癌细胞都对蛋氨酸上瘾，这被称为霍夫曼效应。癌细胞与正常细胞不同，没有大量的蛋氨酸就无法生存。一般来说，当蛋氨酸耗尽时，正常细胞和癌细胞都会从同型半胱氨酸合成蛋氨酸，但癌细胞会消耗大量的蛋氨酸，没有外源蛋氨酸就无法生存。因此，蛋氨酸限制已被证明在体外和体内对许多癌症有效。蛋氨酸限制将癌细胞抑制在细胞周期的 S/G 2 期。在 S/G 2 期起作用的细胞毒性剂与蛋氨酸限制结合使用时非常有效，因为癌细胞被困在 S/G 2 期，而正常细胞则停滞在 G 1 /G 0 期。将蛋氨酸限制和化疗药物结合起来用于癌症治疗被称为霍夫曼方案。许多
Pandit Deendayal Energy University
co1：确定无限级数在工程方面的收敛性。二氧化碳：了解定向衍生物，无旋转和电磁载体场的概念。CO3：在工程问题中应用差分和整体演算的概念。 CO4：分析在线性和非线性域中获得的溶液。 二氧化碳：评估复杂领域的数学问题。 二氧化碳：评估格林，斯托克斯和发散定理的问题。 文本/参考书1。 B. Grewal，高级工程数学，Khanna Pub。 2。 R. K. Jain和S. R. K. Iyengar，Alpha Science高级工程数学。 3。 Erwin Kreyszig，高级工程数学，约翰·威利（John Wiley）。 4。 G. Strang，线性代数及其应用，Cengage Learning。 5。 K. Hoffman和R. A. Kunze，印度Prentice Hall Linear Algebra。CO3：在工程问题中应用差分和整体演算的概念。CO4：分析在线性和非线性域中获得的溶液。二氧化碳：评估复杂领域的数学问题。二氧化碳：评估格林，斯托克斯和发散定理的问题。文本/参考书1。B.Grewal，高级工程数学，Khanna Pub。2。R. K. Jain和S. R. K. Iyengar，Alpha Science高级工程数学。 3。 Erwin Kreyszig，高级工程数学，约翰·威利（John Wiley）。 4。 G. Strang，线性代数及其应用，Cengage Learning。 5。 K. Hoffman和R. A. Kunze，印度Prentice Hall Linear Algebra。R. K. Jain和S. R. K. Iyengar，Alpha Science高级工程数学。3。Erwin Kreyszig，高级工程数学，约翰·威利（John Wiley）。4。G. Strang，线性代数及其应用，Cengage Learning。5。K. Hoffman和R. A. Kunze，印度Prentice Hall Linear Algebra。
2025 年 7 月 6 日至 11 日
Anirban Bandyopadhyay Jimo Borjigin Thomas Brophy William Brown Nathalie Cabrol Deepak Chopra Avshalom Elitzur Federico Faggin Ivette Fuentes Alex Gomez-Marin Stuart Hameroff Nassim Haramein Don Hoffman Santosh Helekar Sabine Kastner Robert Lawrence Kuhn Rupert Sheldrake Javier Sierra Michael Wiest Brannon Wheeler Nicole Yunger-Halpern 研讨会 2025 年 7 月 6 日，星期日 3 个平行会议 上午 9 点至下午 1 点、下午 2 点至下午 6 点、晚上 7 点至晚上 10 点（演讲者可能会更改） dhyay、J Sanguinetti、B Lord、Arnaud Delorme（由 Neuroelectrics、Starlab、PuzzleX、DDG、SEMA Lab、Sanmei 赞助） 意识是基本的精神吗？纳西姆·哈拉梅恩、鲁伯特·谢尔德雷克、威廉·布朗、唐·霍夫曼、托马斯
Inflection AI：打造最“走心”的AI对话机器人
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业，在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛；他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家， Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队，开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人，他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
PET 技术流程手册
● 向 SCAN 数据门户提交图像数据 本手册包含有关在成像过程中照顾研究参与者的研究中心临床工作人员以及参与 PET 成像数据处理和传输的工作人员的信息。 联系信息 有关上传 SCAN 数据的问题：data.coordinator@loni.usc.edu（有关个别受试者的问题/疑虑，请联系您的转诊中心的研究协调员）。 技术/质量控制问题：koeppe@umich.edu（Robert A. Koeppe）或 slbaker@lbl.gov（Suzanne L. Baker）。 有关扫描仪特定的采集和重建参数的问题。 场地资格 场地最好使用现有的合格 TRC-PAD、ADNI、LEADS、DIAN、DIAN-TU、Pointer 或 NiAD 扫描仪进行 PET 成像。如果您使用的扫描仪尚未通过 Bob Koeppe 的这些项目之一的资格认证，则需要先进行资格认证才能进行成像。请联系 Bob Koeppe (koeppe@umich.edu)。如果您计划在新的 PET 扫描仪上获取 SCAN 数据，请联系 Bob Koeppe。您需要在新的 PET 扫描仪上扫描任何对象之前执行两次霍夫曼幻影扫描并将图像发送给 Bob Koeppe。霍夫曼幻影扫描
Haekyu ParkHaekyu Park
关键字：解释深度学习训练，可视化，深度学习培训中的概念发展培训框架以及深度学习培训过程中概念进化的发现，它发表在ACM国际信息和知识管理会议上（CIKM），2023年。Haekyu Park，Seongmin Lee，Benjamin Hoover，Austin P Wright，Omar Shaikh，Rahul Duggal，Nilaksh Das，Kevin Li，Judy Hoffman，Duen Horng Chau chau fit> github
解释人工智能辅助决策中的不确定性
输入值，以便将模型预测更改为期望输出，这在可解释人工智能 (XAI) 中越来越多地用于促进人类与人工智能模型的交互 (Miller 2019)。我们通过扩展先前的反事实模型 (Russell 2019) 来形式化置信度的反事实解释。表 1 解释了 Russell (2019) 的模型与我们提出的方法之间的区别。然后，我以两种不同的呈现形式生成这些解释：(1) 基于示例的反事实和 (2) 基于可视化的反事实。为了评估解释，我们进行了用户研究，因为人们越来越接受可解释性技术应该建立在哲学、心理学和认知科学的研究之上 (Miller 2019)，并且解释的评估过程应该涉及用户研究。我们为两个不同的领域招募了总共 180 名参与者。为了评估理解，我们使用任务预测（Hoffman 等人，2018 年，第 11 页）。参与者会得到一些实例，他们的任务是决定 AI 模型会为哪个实例预测更高的置信度分数。因此，任务预测有助于评估用户对他们对模型置信度的理解的心理模型。为了评估信任，我们使用了（Hoffman 等人，2018 年，第 49 页）的 10 点李克特信任量表。对于满意度，我们使用了（Hoffman 等人，2018 年，第 39 页）的 10 点李克特解释满意度量表。结果表明，与没有解释的基线相比，这两种形式的反事实解释都增加了信任和理解。值得注意的是，基于可视化和基于示例在提高理解、信任和满意度方面几乎没有差异。使用定性分析，我们观察到这两种方法的一些局限性：•人们使用基于案例的推理来理解基于示例的解释。也就是说，他们在基于示例的演示中找到最接近的例子，而忽略了置信度得分和特征值之间的线性相关性。这个结果表明，我们在使用基于示例的解释来解释连续变量时应该小心谨慎。•虽然使用基于可视化的解释更容易解释相关性，但是当并非所有反事实点都显示在解释中时，人们不愿意推断出最低值和最高值之外的相关性。因此，应该在解释中显示所有反事实点以缓解这个问题。