• 交易平价和不良公司债券,主要来自拉丁美洲和亚洲。分析了众多行业的公司,特别关注媒体/电信、能源和公用事业/项目融资 • 管理 2.5 亿美元的投资组合,包括客户流和自营头寸 • 与高收益和不良研究分析师密切合作,以识别相对价值机会并从中获利 美国银行证券,德克萨斯州达拉斯 并购助理 教育 凯洛格管理学院 西北大学,伊利诺伊州埃文斯顿 工商管理硕士,主修金融和战略
委员会:Ilan Kremer(顾问),Anat Admati,Peter DeMarzo,Paul Pfleiderer B.A. summa cum laude , Brandeis University, 1998 – 2002 Majors: Economics, Math, Computer Science EMPLOYMENT Stephen M. Ross School of Business, University of Michigan, Ann Arbor, 2024 – present Professor of Finance, 2024 – present Michael R. and Mary Kay Hallman Fellow, 2024 – present Rady School of Management, University of California, San Diego, 2015 – 2024 Associate Professor, 2015 – 2024 Kellogg西北大学管理学院,2007年至2015年副教授,2012 - 2015 - 2015年助理教授,2007年 - 2012年编辑职位副编辑,金融经济学杂志,2021年 - 现任管理科学副编辑,2018年 - 2018年 - 目前的Rudereed Publications 1。反馈效果和系统性风险暴露(与B. Breon-drish and K. K. smiter)委员会:Ilan Kremer(顾问),Anat Admati,Peter DeMarzo,Paul Pfleiderer B.A.summa cum laude , Brandeis University, 1998 – 2002 Majors: Economics, Math, Computer Science EMPLOYMENT Stephen M. Ross School of Business, University of Michigan, Ann Arbor, 2024 – present Professor of Finance, 2024 – present Michael R. and Mary Kay Hallman Fellow, 2024 – present Rady School of Management, University of California, San Diego, 2015 – 2024 Associate Professor, 2015 – 2024 Kellogg西北大学管理学院,2007年至2015年副教授,2012 - 2015 - 2015年助理教授,2007年 - 2012年编辑职位副编辑,金融经济学杂志,2021年 - 现任管理科学副编辑,2018年 - 2018年 - 目前的Rudereed Publications 1。反馈效果和系统性风险暴露(与B. Breon-drish and K. K. smiter)
超过340家公司(包括通用汽车,凯洛格,约翰逊和约翰逊,惠普 - 帕卡德和3M)等跨国公司的虚拟公司已承诺在其全球业务中转向100%的可再生能源一代。气候集团和以前的碳披露项目的“ RE100”列表包括53家公司,这些公司在2020年底之前报告了其完全过渡到可再生能源的公司,另有65个宣布在那里宣布为90%。许多RE100公司中的许多公司都通过屋顶太阳能产生自己的能量;其他人则从异地,网格连接的发电机购买基于可再生能源的电源。
Beemok家庭基金会蓝离子粘土卢顿·库珀河桥跑步员工社区基金Francie和John Downing Gaia基金Homegrown Hospitality ICL集团J.C. Kellogg基金会基金会Jean和James Rion Jerry Jerry Scheer Kate Kate Ritchie慈善基金L.基金会(“邻居赢得胜利”)Robert L.&Mary J. Bartlett Foundation SC港口管理局Seamonwhiteside慈善基金会座椅姐妹Susan Pearlstine TD TD慈善基金会Terri Henning S.C.波音公司CERES基金会Deeann Flores Schertz基金会纹波基金Timothy T. Liptak,DMD
美国农业部的锚赠款已从领先的咖啡和可可买家,JDE,Peets,Keurig Dr. Pepper,Nespresso,Nespresso,Kellogg's,Ofi和McDonald's中解开了投资。通过他们的财务支持和商业网络,这些参与者正在帮助确保农民能够获得有关再生实践的培训,来自气候富裕变种的高质量幼苗以及财务,以对农场进行气候智能投资。仅在2022年,该计划就为咖啡种植者付出了4700万美元的额外收入。超过38,000名农民采用了改进的农业实践,参与的托儿所售出了超过4400万种高质量的咖啡厂,以帮助生产商翻新他们的咖啡农场。
推荐引用 推荐引用 Plumb, Ian D.; Briggs Hagen, Melissa; Wiegand, Ryan; Dumyati, Ghinwa; Myers, Christopher; Harland, Karisa K.; Krishnadasan, Anusha; James Gist, Jade; Abedi, Glen; Fleming-Dutra, Katherine E.; Chea, Nora; Lee, Jane E.; Kellogg, Melissa; Edmundson, Alexandra; Britton, Amber; Wilson, Lucy E.; Lovett, Sara A.; Ocampo, Valerie; Markus, Tiffanie M.; Smithline, Howard A.; Hou, Peter C.; Lee, Lilly C.; Mower, William; Rwamwejo, Fernand; Steele, Mark T.; Lim, Stephen C.; Schrading, Walter A.; Chinnock, Brian,“2022 年 9 月至 2023 年 5 月,双价 mRNA 疫苗剂量对美国医护人员有症状的 SARS-CoV-2 感染的有效性”(2023 年)。医学院教职员工出版物。1631。https://digitalscholar.lsuhsc.edu/som_facpubs/1631
•HHS/CDC评估指南:开发和使用逻辑模型。心脏病和中风预防措施(DHDSP)https://www.cdc.gov/dhdsp/docs/logic_model.pdf•基于初级保健实践研究网络(PBRN)评估和计划的逻辑模型框架(PBRN) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc3266837/•w.k.Kellogg基金会逻辑模型开发指南https://www.wkkf.org/Resource-directory/Resources/2004/01/logic-model- develoctiL-Development-guide•HHS/ACF逻辑型号提示表https://www.acf.hhs.gov/sites/default/files/fysb/prep-logic-model-ts.pdf•HRSA卫生工作人员局。初级保健培训增强评估工具包https://bhw.hrsa.gov/sites/default/default/files/bhw/grants/pcte/hrsa-pcte-module-module-2.pdf
6放射科医生执行的任务范围有助于解释为什么AI先驱Geoffrey Hinton臭名昭著的2015年预测,即在五年的时间内将被证明是不准确的(Agrawal,Gans和Goldfarb,2019年A)。7此描述从管理角色的一些替代列举中借用(特别关注算法管理)。采用爱德华兹(Edwards,1979),凯洛格(Kellogg),瓦伦丁(Valentine)和克里斯汀(Christin)(2020)阐述的控制机制,将管理人员对工人的作用分为方向,评估和纪律。Nurski和Hoffman(2022)将管理功能指定为目标规范,任务规范,计划,激励和人员配备。父母 - 罗切洛和帕克(2021)列表监控,目标设定,绩效管理,时间表,补偿和工作终止。
CBD坐落在以米尔斯公园为中心的住宅飞地和围绕赖斯公园的文化/娱乐区之间。它位于一个悬崖顶上,欣赏了密西西比河的壮丽景色,并进入了Sam Morgan Regional Trail,这是340英里的行人和自行车道系统的一部分。沿着悬崖边缘的中央车站南部的一个街区是凯洛格大道和拟议的河阳台项目,该项目设想在市区和河流之间建立新的视觉和身体连接。沿这条路线提议的重要开发项目包括一个耗资7.88亿美元的综合用途项目,即RiversEdge,该项目将结合从虚张声势到河流到河流的公共行人连接,以及在河中心停车结构上开发3.4英亩的土地。
摘要 目的:评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法:密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集,并将其分为训练集(80% 的患者,5761 只眼睛)和测试集(20% 的患者,961 只眼睛)。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中,以重新调整四个现有公式(Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T)中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果:当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时,测试集中的 MAE ± SD(以屈光度为单位)为:Haigis 为 0.356 ± 0.329,Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319,Holladay 为 0.371 ± 0.336,SRK/T 为 0.361 ± 0.331,明显低于原始公式的 MAE ± 0.328:Haigis 为 0.408 ± 0.337,Holladay 为 0.384 ± 0.341,SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论:使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。