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美国海军 NAMI AOIC 首席指挥官约书亚·M·亚当斯 (Joshua M. Adams) ...
NAMI AOIC 海军医学作战训练司令部 LCDR Josh Adams 是海军之子，在华盛顿州布雷默顿长大，在那里读高中，2007 年获得东俄勒冈大学学士学位。本科毕业后，Adams 于 2010 年在博伊西州立大学完成运动科学理学硕士学位，并于 2012 年成功通过论文答辩。他还参加了爱达荷州立大学的医师助理研究硕士课程，并于 2012 年毕业。Adams 于同年秋天以直接入伍身份加入海军。他的第一项任务是海军医院勒琼营，他在新河海军航空站从事家庭医学工作，并在约翰逊营从事现役医学工作。 2014 年，亚当斯中尉向位于加利福尼亚州二十九棕榈村的第 7 海军陆战队报到，并被任命为第 7 海军陆战队第 2 营的营外科医生，部署到中央司令部，并在伊拉克的“坚定决心行动” - 阿萨德特遣部队期间获得了 FMF 战争资格，以支持作战行动。亚当斯中尉返回担任第 7 海军陆战队团外科医生，然后在 2016 年第 4 海军陆战队第 3 营重新组建期间恢复营外科医生的职责。亚当斯中尉向彭德尔顿营海军医院报到，在那里他担任两个运动医学和康复诊所的部门官员，提供非手术肌肉骨骼损伤的高级诊断和治疗。随后，亚当斯于 2018 年被选中进入海军航空医学研究所，在那里他完成了航空医学官课程，并被任命为航空医学助理 #8。在获得 APA 任命后，LCDR Adams 担任 NAS Oceana 航母联队 EIGHT 的医疗部门负责人，在 USS Gerald R. Ford 上执行驻军和航母医疗支持。在这里，他参加了几次岸基支队和航行期间的行动，为最新级别的航空母舰的部署做准备。LCDR Adams 目前正在佛罗里达州彭萨科拉的 NMOTC Det. NAMI 连续履行航空医学职务，在被选为助理主管之前，他是 53Px 的首席航空医学官。
Joshua Wang-布鲁克菲尔德中央高中的大三Joshua Wang-布鲁克菲尔德中央高中的大三
我像其他许多学生一样从数学开始的物理学旅程 - 但它永远无法在那里结束。由于物理学是一个与数学有着深厚联系的领域，而且理论和实验可以有意义地分离，因此作为数学的结果，它很容易看待物理 - 某些基本方程或原理的任意实现。但是，对于年轻的我而言，这种观点并不是很有用，而是迈向正式化世界运作的第一步。我认为，将物理对象视为首先，最重要的是，数学对象不是欣赏物理学的有效方式。在我的现实生活中的心理模型与受重力和摩擦影响的点质量的理想化模型之间，或满足“ V = ir”的两端电路元件的理想化模型之间，有一定的脱节，比人们想象的要大。因此，直到我可以用不如方程式的语言来表达它们之前，物理学的概念才真正“单击”。对我来说，机器人技术是体验这种感知转变的理想途径。机器人必须调和两个竞争观念 - 对理想，易于建模的系统的渴望以及对摩擦和滞后等讨厌的现实的接受。系统的机械设计师是用前者思考的，而程序员必须补偿后者。一次或一次占领了这两个角色都完善了我对物理学的看法 - 现在，我无法完全涵盖数学中的物理，但必须使用越来越更好的模型来融合完不完美的模型，而不是将它们浪费在一边。恒定加速度的点质量导致带有旋转轮的扩展体，然后考虑DC电动机的动力学。这一发展自然而然地引起了我目前对机器人技术的兴趣：控制理论，使真实，不完美的系统的艺术和科学确实可以做到您认为其数学对应物应该能够做到的。看到您的机器人受到摩擦和噪音的困扰，会带来一定的满足感，使流体，可重复的动作对我来说，对我来说，在纸上盘旋答案永远无法匹配。当然，人们不能希望将其物理学的数学知识彻底改造为直观的知识。我发现我还不能有意义地考虑以0.9c的态度或处于国家的概率叠加；因此，我从人体规模的物理学知识到摘要领域的旅程再次开始。现在，我相信我可以同时发展数学理解和真实直觉。我的这条新的旅程将带我穿越2024年的美国物理营，我感谢所有帮助我的人，包括在线开发人员
24 财年人力资源在职采购专业人员 (HR ISPP) 推荐委员会结果 1. 祝贺以下申请人入选 24 财年 HR ISPP 推荐委员会。 入选： PS1 Abdul-Razak Amadu PS1 Carlos Calvo PS1 Gran Gil Gonzalez YNC Keenan Johnson PS2 Skyler Kim PSC Jonathan Mortimer NCC Kevin Negron Figueroa RS1 Rashida Robe NC1 Jason Williams 候补： PSC Joshua Borromeo PSC Lauren Diaz Veguilla RSCS Youdline Adam RS1 Tommie Davis 2. 59 名合格申请人提交了极具竞争力的薪酬方案，但只获得了 9 个名额。 未被选中的申请人只要符合资格要求，就鼓励他们在下一届委员会上重新申请。 3. 入选人员需持续表现出色，同时至少有 18 个月的担任指挥部薪酬和人事管理员 (CPPA)、指挥部职业顾问 (CCC) 或招聘人员的工作经验，这可以通过 CO 的认可、评估报告、面试和 PRIMS PFA 结果摘要来证明。4. 小组成员评估了申请的各个方面，包括教育、经验和表现，以评估成功的潜力并客观地选择最优秀、最合格的申请人。未来的机会将基于社区要求，并且必须有配额
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Joshua Widhalm博士被任命为普渡大学植物生物学中心副主任 PWL本科生2024-2025
Widhalm于2016年加入普渡大学的教职员工，并在植物天然产品代谢，合成生物学和功能基因组学方面拥有既定的研究计划。他的研究旨在对影响植物生物学及其与其他生物的相互作用的专门代谢产物的生物合成，调节和功能有更清晰的了解。他在科学，自然植物和植物生理学等期刊上发表了40多种经过同行评审的文章。自2020年以来，他一直担任园艺研究的副编辑，园艺排名最高的期刊以及植物生物学中最引人注目的期刊之一，专注于植物生物学，生理学，遗传学，进化论和生物技术的基本方面。他还获得了几项荣誉，包括被任命为2023大学教职学者，夏尔特研究信托基金会奖，《无糖多样性英雄奖》，在全国范围内被公认为由科学研究公司赞助的细胞化学机械研究员以及戈登和贝蒂·摩尔基金会发起的细胞化学机械研究员。
用单光子激光雷达 /作者= kitichotkul，ruangrawee的检测时间在反射率估计中的作用；拉普，约书亚； Goyal，Vivek K /creationDate = 2024年1月9日 /受试者=计算传感，电子和光子设备，信号处理< /div>
摘要 - 在直接的飞行时间单光子激光雷达中，通常使用photon检测时间来估计深度，而检测的数量则用于估计反射率。本文通过提出新的估计量并通过新的分析来统一先前的结果，从而在反射率估算中使用检测时间在反射率估算中使用。在低流量制度中，死亡时间可以忽略不计，我们检查了反射率估计的cram'errao。当深度未知时，我们表明基于检查的估计器几乎可以执行和最大似然估计器，而且令人惊讶的是，不正确的深度估计可以减少反射率估计的均值误差。我们还检查了信号和背景通量的联合估计，我们提出的基于审查的估计器以及最大似然估计器的表现。在高流量制度中，死亡时间不可忽略，我们将检测时间建模为马尔可夫链，并检查一些利用检测时间的反射率估计值。
Joshua Eubanks -UCF商学院
佛罗里达州中央大学经济系副主席（2023年至今），佛罗里达大学中央佛罗里达大学黑人和黄金分析学院顾问（2023年至今）教职顾问，阿尔法·埃普西伦·菲（Alpha Epsilon Phi），中央佛罗里达大学（2023年）成员（2023年）成员，下级佛罗里达大学，弗洛里达大学（2023年）
美国国家航空航天局 (NASA) GRC 材料信息学 Joshua Stuckner CWRU
o Ni % o Ti % o 元素 3 % o 元素 4 % o 热处理 1 次 o 热处理 1 温度 o 热处理 2 次 o 热处理 2 温度 o 热处理 3 次 o 热处理 3 温度 o 较低循环温度 o 较高循环温度 o 奥氏体起始温度 o 奥氏体结束温度 o 马氏体起始温度 o 马氏体结束温度
氨基酰基-TRNA合成酶的基因组重复导致
通过电解质选择作者揭示了分子量对糖化聚噻吩的混合传导的影响：Joshua Tropp，A，†Dilara Meli，B，B，†Ruiheng Wu，C Bohan Xu，B Samuel B.Hunt，D Jason D. Azoulay，D Bryan D. Paulsen，Jonathan Rivnay，A A A A A A A A A A A A A S NORTON WESTERN UNIXICANN，WESWESTERN UNIXICY，EVANSTON，伊利诺伊州伊利诺伊州60208，美国材料科学与工程系，伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州60208，美国伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州。州D州D。尚未彻底探索的一个重要特征是分子量对OMIEC性能的作用。在这项工作中，我们检查了一系列原型糖化的聚噻吩材料（P3meeet），系统地增加了有机电化学晶体管（OECTS）内的分子量 - 一种用于研究混合运输的普通测试型。我们发现，超出中间分子量的性能有所改善，但是，这种关系是电解质依赖性的。Operando分析表明，在NaCl中溶解在NaCl中的大量肿胀可能会因破坏结晶石电荷渗透而在NACL中造成巨大肿胀。这些发现证明了分子量和电解质组成的重要性，以增强OMIEC的性能。TOC ImageTOC Image通过在KTFSI中的操作揭示了分子量的作用，因为掺杂通过阳离子驱动而发生，从而防止了有害的肿胀并保持过敏性途径。
竞争市场中的人工智能采用 Joshua S. ...
经济学家经常将人工智能 (AI) 的采用视为一种标准流程创新，我们预计效率将推动竞争市场的采用。本文基于机器学习的最新进展对 AI 进行建模，使企业能够进行更好的预测。通过需求预测，证明了人工智能的采用是对可变投入的补充，预测会直接改变其水平，并节省使用（即劳动力）。结果表明，在竞争市场中，这会增加短期供应弹性，可能会或可能不会提高平均均衡价格。采用通常存在外部性，当可变投入很重要时，这会降低未采用者的利润，否则会增加利润。因此，人工智能并不是一项标准的流程创新，它的采用可能会给未采用的公司带来积极的外部性。从长远来看，人工智能的采用通常会降低价格并增加竞争市场的消费者剩余。
垄断市场中的人工智能采用 Joshua S. Gans...
虽然经济学中已经探讨了有关人工智能采用的某些主题，包括其在劳动力替代中的作用（Acemoglu & Restrepo (2018)）以及在潜在地促进勾结（Calvano 等人(2020)），但很少有人关注人工智能的最新发展将如何影响企业的“核心”业务。也就是说，人工智能的采用将如何改变企业的价格和数量决策？通常，技术变化通过流程创新（降低生产的边际成本，从而降低价格和扩大数量）或产品创新（改善需求，从而导致价格上涨，数量含义不明确）来影响这些决策。绝大多数情况下，采用此类创新被认为对企业和消费者都有利，尽管也有例外（Bryan & Williams (2021)）。AI 采用的某些方面确实会对企业产生影响，例如标准创新。但从本质上讲，最近的 AI 发展是预测统计的进步——允许企业生成和使用以前无法获得的信息（参见 Agrawal 等人(2019)）。对于此类创新，采用的回报和对消费者福利的影响并不一定是简单的。在这里，我们探讨了一类典型的预测，这些预测 (a) 对大多数公司都有价值，并且 (b) 对这些公司做出的价格和数量决策有明确的影响。我们研究公司需求的预测。通过使用机器学习等 AI 方法收集更大的消费者数据集和更复杂的多特征需求预测模型，未来，公司可能能够在做出关键价格和数量决策之前准确、更提前地预测需求。这促使我们研究信息的改善将如何影响企业行为的理论。本文探讨了从不确定需求转向确定需求对单一垄断企业的影响。1 探索这一问题的技术挑战不是在采用人工智能后对价格和数量结果进行建模——这些结果沿着通常的教科书思路进行——而是在采用人工智能之前对这些选择进行建模。具体而言，正如几十年前所指出的那样（Mills (1959)），当面临需求不确定性时，企业的价格和数量选择变得具有挑战性，并且不会像教科书那样陷入单一维度。此外，不同的公司面临的信息环境也不同，这取决于相对于需求揭示的决策时机以及需求预测的时间范围。这引发了许多案例和场景，必须对其进行分析，才能全面了解人工智能的采用对公司选择的影响。