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斯图尔特·林赛上校
斯图尔特 (斯图) 林赛上校 斯图尔特 C. 林赛上校是宾夕法尼亚州弗里波特人，2001 年毕业于匹兹堡大学，获得材料科学工程学士学位，并被任命为军事情报官。林赛上校的军事生涯包括参加军事情报官基础课程，随后被任命为北卡罗来纳州布拉格堡第 82 空降师第 325 空降步兵团第 1 营的助理情报官。他还担任过该部队的反坦克排长、连队执行官和营副官。在 1-325 服役期间，林赛上校于 2003 年参与了伊拉克自由行动，后来调至步兵部队。 2005 年完成步兵上尉职业课程、跳伞长课程和游骑兵课程后，林赛上校被分配到阿拉斯加理查森堡第 25 步兵师第 4 空降旅，担任旅计划官。该旅在 2006 年至 2007 年期间部署支持伊拉克自由行动，期间他指挥第 509 步兵团（空降）第 3 营 C 连。任职指挥官后，他成为该旅的计划负责人，并在 2009 年至 2010 年再次部署支持持久自由行动。除了旅计划角色外，他还领导了与阿富汗帕克蒂亚省加德兹的阿富汗第 203 军合作的美国军事顾问小组。2010 年，林赛上校就读于莱文沃思堡指挥与参谋学院，同时获得韦伯斯特大学国际关系硕士学位。随后，他担任位于北卡罗来纳州布拉格堡的美国陆军特种作战司令部助理作战官。2012 年，他被指派到第 3-509 步兵团（空降），担任营作战官，参与在阿富汗帕克蒂亚省的作战行动，支援“持久自由行动”。部署之后，他担任第 25 步兵师第 4 旅（空降）的营执行官，后来担任旅作战官。后来，他在美国阿拉斯加陆军参谋部担任总参谋长，然后担任副参谋长。2016 年，林赛上校被指派到沙特阿拉伯的美国军事训练团，担任沙特皇家陆军的顾问，与步兵、装甲、炮兵和特种作战部队的首长一起工作。 2017 年，他返回美国，担任第 82 空降师副作战官，随后指挥第 325 空降步兵团第 2 营。该营作为美国即时反应部队服役两年，随时准备在 18 小时内部署到世界各地。林赛上校后来指挥北卡罗来纳州布拉格堡的第 2 安全部队援助旅第 2 营，并支持向非洲的作战部署。他毕业于美国陆军工程兵团2023 年毕业于陆军战争学院，获得战略研究硕士学位，最近担任阿拉斯加安克雷奇第 11 空降师的 G3。Lindsay 上校与安克雷奇的 Jennifer Eubanks 结婚，育有五个孩子。
Lindsay Montessori 幼儿园位于。 1979
玛丽亚·蒙特梭利是意大利医生、教育家，也是第一位在意大利获得医学学位的女性。20 世纪初，她发展出了自己独特的教育方法：在适合儿童个人兴趣和需求的环境中进行早期培训。蒙特梭利教学法是一门观察幼儿的科学，目的是在他们最敏感、吸收能力最强的时候满足他们的思想。蒙特梭利哲学强调根据儿童的发展水平调整学习环境的重要性，以及身体活动在吸收抽象概念和实践技能方面的作用。教学材料旨在引导儿童潜意识地从简单到复杂，从具体感知到抽象概念。它们是自我纠正的，允许儿童独立操作和发现解决方案。在蒙特梭利教室里，老师是环境的推动者、观察者和维护者。老师精心准备环境，展示适合每个孩子并让每个孩子感兴趣的新活动，并鼓励孩子探索每一次体验。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kallitsis，E.，Lindsay，J.，Chordia，M。等（2024）。当地思考全球行为：depen
对低碳运输的追求显着增加了对锂离子电池的需求。然而，电池制造的迅速增加，没有充分考虑与其生产和材料需求相关的碳排放，这构成了在上游上游大部分排放的威胁。在本文中，开发了生命周期评估（LCA）模型，以说明26个中国各省，20个北美地区和欧洲和亚洲的19个国家 /地区的锂离子电池的摇篮到门口足迹。对已发表的LCA数据的分析显示，关键电池材料的碳排放量相关；它们对自由lib的碳足迹的总体贡献因素而异。4取决于生产路线和来源。探索了生产位置与电池制造的闸门碳足迹之间的联系，预测的中值范围在0.1至69.5 kg CO 2 -eq kWh-1中。在美国和欧洲，肯塔基州和波兰等美国领先的西方电池制造地点与中国竞争对手具有可比的碳排放，甚至超过了几个中国省份的电池制造的碳排放。对Libs碳足迹的材料和能源贡献的这种解决方案对于为政策和决策提供了必不可少的，以最大程度地减少电池价值链的碳排放量。鉴于当前的现状，锂离子电池行业的全球碳足迹预计将在未来十年内每年达到1.0 GT CO 2 -EQ。随着材料供应链的脱碳和电池生产中的节能，每年的估计值较低，估计值为0.5 GT CO 2 -EQ。
最初发表于：Kline, Cassie；Jain, Payal；Kilburn, Lindsay；Bonner, Erin R；Gupta, Nalin；Crawford, John R；Banerjee, Anu；Packer, Roger J；
摘要 ◥ 目的：PNOC003 是一项针对新诊断为弥漫性内在性脑桥神经胶质瘤 (DIPG) 的儿童和年轻人的多中心精准医学试验。患者和方法：患者 (3 – 25 岁) 入选依据是影像学检查符合 DIPG。收集活检组织进行全外显子组和 mRNA 测序。放射治疗 (RT) 后，根据分子肿瘤委员会的建议，患者被分配最多四种 FDA 批准的药物。纵向测量 H3K27M 突变型循环肿瘤 DNA (ctDNA)。使用全基因组测序和 DNA 甲基化分析来表征肿瘤组织和匹配的原代细胞系。在适用的情况下，在来自儿童脑肿瘤网络 (CBTN) 的独立队列中验证结果。结果：在入选的 38 名患者中，有 28 名患者 (中位数年龄 6 岁，10 名女性) 接受了分子肿瘤委员会的审查。其中 19
南艾尔郡阅读 2023 年战略
Lindsay Watters，首席读写教师 Lindsay 在南艾尔郡开始了她的教学生涯，后来移居海外，在那里她第一次爱上了儿童文学。过去 20 年来，她一直致力于根据实证研究来理解、教授和教育他人儿童如何学习阅读。Lindsay 非常有干劲，努力成为一名创新型教育工作者，鼓励每个孩子和同事都具有决心、雄心和平等。她坚信，南艾尔郡阅读为所有教育工作者提供了一个机会，让他们参与一项令人兴奋且雄心勃勃的计划，该计划将从根本上提高整个机构数百名儿童和年轻人的读写能力、学业成绩和福祉。
推荐引用 推荐引用 Johri, A., Lindsay, E., & Qadir, J. (2023)。工程教育中生成人工智能的伦理问题和负责任使用。欧洲工程教育协会 (SEFI)。DOI：10.21427/ 0T6R-FZ62
与数据相关的一个问题是数据是如何被分析和使用的。系统越来越多地使用机器学习技术来理解数据。要开发这些算法，必须对它们进行数据集训练。这些数据集主要是通过现成、方便、可用且不一定代表特定问题的数据开发的。例如，要开发面部识别算法，必须将大量面部输入算法，然后将其标记为“面部”，以便算法知道这是一张面部。如果用于执行此操作的数据主要是白人面孔（历史上的情况如此），那么该算法在其他肤色上的表现就会很差。因此，算法天生就会产生偏见，除非有意纠正，否则它们使用得越多，就越容易“训练”出错。识别先前的隐性偏见本身就存在问题。我们应该如何应对这样一个发现：我们当前实践的准确模型识别出了一种明显的偏见实践？如果我们的算法已经将同事判定为有偏见，而他们的偏见只有通过他们自愿同意参与我们的建模研究才显现出来，那么我们应该如何对待他们呢？
每周简短：重新想象是弹性的关键
对于我们的BCG社区：您可能想象的，来自BCG各地的敬业专业人士团队，他们每周都会为您带来这些见解。我们最好的同事之一，我们的全球电子邮件营销团队的经理林赛·哈里斯（Lindsay Harris）于2024年12月21日突然去世。我们非常感谢她为帮助制作这些每周的简介所做的一切，而BCG更好。在这里阅读更多关于林赛的好人：https：//everlaved.com/life-of/lindsay-smola/
