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珍妮·琼斯
简介 琼斯担任 Exelon 的首席财务官。Exelon 是一家财富 200 强公司，也是美国最大的能源输送公司，通过六家完全受监管的输配电公司为超过 1050 万客户提供服务。琼斯负责监督所有财务活动的执行，包括资本投资流程、财务报告、规划、税务、保险、信贷管理、投资者关系、投资和企业并购。她是 Exelon 执行委员会的成员，该委员会负责制定公司的战略和方向。 职业经历 此前，琼斯曾担任 Exelon 的公司财务高级副总裁，是 Exelon 与金融界（包括投资者和评级机构）之间的主要接口，负责传达公司的财务、战略、运营和监管目标和结果。在加入 Exelon 之前，琼斯曾担任 ComEd 的首席财务官，负责公司的所有财务活动，包括财务报告和分析、预算、业务规划、融资和风险管理。 ComEd 是芝加哥 Exelon 的一个子公司，为伊利诺伊州北部 400 多万居民和商业客户提供电力，占该州人口的 70%。加入 ComEd 之前，琼斯曾担任 Exelon 发电公司 Exelon Nuclear 的财务副总裁。在担任该职务期间，她领导的团队负责公司所有核电业务的财务、规划和分析，包括制定和报告预算和公司长期计划的绩效，以及与优化 Exelon 核电厂价值相关的经济分析。琼斯同时担任 Constellation Energy Nuclear Group, LLC 的首席财务官。在此之前，她曾担任 Exelon Nuclear 的财务总监。在加入 Exelon Nuclear 之前，琼斯曾担任 Exelon 的助理财务主管兼财务运营和现金管理总监。在担任该职务期间，她负责监督 Exelon 的现金管理、流动性、养老金融资策略以及公司资本审查和批准流程。她负责提供充足的流动性设施，并指导投资组合资本分配流程。在此之前，琼斯在 Exelon 担任过各种财务职务，包括财务运营经理和首席财务官的参谋长。她于 2007 年加入 Exelon，担任财务主管部门会计、政策和研究首席分析师。在加入 Exelon 之前，琼斯是安永芝加哥办事处审计业务的经理。行业和公民参与琼斯是 Energy Insurance Mutual Limited (EIM) 的董事会成员，也是 Exelon 基金会董事会成员。
由 Jon Stover & Associates 与 CIVIC 合作为普罗维登斯市艺术、文化和旅游部制作
注释和来源：普罗维登斯拥有 632 家夜生活场所，而人口为 190,792（每个场所 301 人）；纽约拥有 23,900 家夜生活场所，人口为 860 万（每个场所 360 人）（美国人口普查，2022-2023 年）。普罗维登斯的平均商业零售租金为 23 美元/平方英尺，不到波士顿平均零售租金 51 美元/平方英尺的一半（CoStar，2024 年第三季度）。普罗维登斯的学院或大学约有 25,733 名学生就读，占总人口的 14%。费城的 128,994 名在校学生仅占费城人口的 8%（美国人口普查，2022-2023 年）。普罗维登斯夜生活受到的文化影响范围几乎无与伦比。普罗维登斯共有 32% 的居民出生在国外，这一比例高于波士顿 (28%)，几乎与旧金山 (34%) 和洛杉矶 (36%) 持平。此外，普罗维登斯 43% 的人口是西班牙裔或拉丁裔，与凤凰城 (43%) 相当（美国人口普查，2018-2022 年）。
初创企业的知识产权清单 Jon M. Garon
商业秘密法保护那些因保密而产生价值的机密信息，只要商业秘密的所有者已经做出合理的努力来保护这些信息的机密性。例如，财务、商业、科学、工程、营销或技术计划。一家初创公司的商业计划可能是它的第一个商业秘密。但与此同时，大多数潜在的投资者、银行和房东都希望审查商业计划，并且不愿意签署保密协议 (NDA)。如果在没有保密协议的情况下传播商业计划，该公司通常没有采取必要的合理措施来保护商业计划中所体现的商业秘密。为了解决这个问题，成熟的初创公司会将商业计划中真正机密的部分从一般文件中分离出来，
文章：McInerney, Ciarán, McCrorie, Carolyn, Benn, Jonathan 等人（另外 6 位作者）（2022 年）评估人工智能指挥中心在急性医院护理中的安全性和患者影响：混合方法协议。BMJ Open。e054090。ISSN 2044-6055
摘要 简介 本文介绍了一种混合方法研究方案，该方案将用于评估英国最近实施的实时集中式医院指挥中心。指挥中心代表复杂自适应系统中的复杂干预。它可以支持更好的运营决策，并有助于识别和减轻对患者安全的威胁。然而，对于这种复杂的健康信息技术对患者安全、可靠性和医疗保健运营效率的影响的研究有限，本研究旨在帮助解决这一差距。方法和分析 我们将进行纵向混合方法评估，并将由公众和患者的参与和参与提供信息。访谈和人种学观察将为定量分析的迭代提供信息，这将使进一步的定性工作更加敏感。定量工作将采用迭代方法，从文献和常规收集的电子健康记录数据集中务实地确定相关的结果测量。道德与传播 该协议已获得利兹大学工程与物理科学研究伦理委员会 (#MEEC 20- 016) 和国家卫生服务健康研究局 (IRAS No.: 285933) 的批准。我们的成果将通过国际期刊和会议上的同行评审出版物进行交流。作为与当地信托利益相关者合作工作的一部分，我们将提供持续的反馈。
JHEP11（2024）156
这项工作调查了可符合性（3Þ1） - 二维nambu - Jona-Lasinio（NJL）模型的相结构，特别关注不均匀阶段（IPS），在该阶段（IPS）中，手掌凝结物在空间上是不均匀的，在空间上是不均匀的，密切相关的Moat Moat Companimes，在这里，在这里，有偏见的不合情对离的偏爱不合适的人类关系。我们使用平均场近似值，并考虑五个不同的正则化方案，包括三个晶格离散化。为了研究IP对正则化方案和调节剂价值的选择的依赖性，对不同正则化方案内的结果进行了系统的分析。IP对所选的正则化方案表现出极大的依赖性，该方案在该模型中对不均匀阶段的结果进行了任何物理解释。相比之下，我们发现护城河制度的一个温和的方案依赖性表明其存在是NJL模型及其对称性的作用的结果，因此它也可能存在于QCD中。
liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
master.shesis.jonas.kuettner.pdf- livermetebolism
本文中介绍的图像分析工作流程的图形摘要：工作流程始于一组整个幻灯片图像（WSIS），包括WSI染色的苏木精和曙红（H＆E），免疫组织化学染色以及谷氨酰胺合成酶（GS）（GS）和细胞色素p450 isoforms and 3A 4a和3A的WSIS染色。在预处理过程中，将这些图像对准，并分离苏木精和曙红/DAB染色成分，以产生代表每个染色成分的灰度图像。然后通过小叶检测管道处理来自GS和CYP图像的DAB成分，以识别小叶和血管边界。同时，通过脂肪变性检测管道处理了注册的H＆E载玻片，以鉴定大遗posisosis液滴。然后分析来自两个管道的所得数据集，以评估（1）小叶边界和大遗传液滴的几何特性，以及（2）蛋白质表达和大抗殖物的区域分布。
妊娠高血压：分析产妇和胎儿风险Nicole Stephanie Silva Santos�，Andrews Barcellos Ramos²，Albenio Jonatas da Silva per
简介：妊娠高血压是一种影响世界各地孕妇一定比例的临床状况，代表了母亲和胎儿的发病率和死亡率的主要原因之一。这种情况的特征是怀孕期间血压升高，这可能是从妊娠的第20周发生，通常在分娩后消失。目的：描述与妊娠高血压相关的产妇和胎儿风险。方法论：这是对定性文献的叙述性回顾。数据收集是通过BVS-MS，Scielo，PubMed/Medline与健康科学描述符（DECS/网格）进行的：孕产妇福祉；胎儿发育；妊娠高血压；在葡萄牙；母亲的幸福；胎儿发育；妊娠高血压。英语。使用布尔和 / /或操作员对描述符进行交叉。纳入标准是：在2019年至2023年之间发表的葡萄牙语，英语或西班牙语的完整版和免费版本。排除标准是重复的。结果和讨论：妊娠第20周后的妊娠高血压大于140/90 mmHg，即使管理不善，可以演变为严重的形式，例如先兆子痫和eClampsia。与肥胖，糖尿病和高龄等危险因素相关，这种病可能会导致母亲的严重并发症，例如中风，肾脏衰竭和胎盘过早脱离。对于胎儿，风险包括受限的宫内生长和早产，这可能导致重大健康问题。有效的管理涉及严格的血压监测，仔细使用药物和最小化并发症的策略以及产后随访，以降低未来的慢性高血压和其他心血管疾病的风险。最终考虑：早期检测和适当的管理对于最大程度地降低风险和并发症至关重要。连续监测血压，仔细使用药物和早期干预对于改善预后至关重要。此外，孕妇的教育和获得适当的产前护理的机会是有效控制受影响妇女的妊娠高血压和长期健康的基础。关键字：孕产妇福祉；胎儿发育；妊娠高血压。