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“宣教人生：宣教与祷告” | 马太福音 9:35-38
- 你会把公司的所有时间用于做什么？ - 你会把公司的所有人才用在哪儿？ - 你会把公司的所有财富花在什么地方？你的计划是什么？而且，祈祷在你的计划中处于什么位置？ 使命人生 今天我们开始一个为期 4 周的系列活动，名为“使命人生”。通过祷告、上帝的话语、我们的邻居和我们的教会社区等主题来思考使命。 今天早上，我有幸以祷告的主题开始这个系列。我们将反思使命和祷告之间的关系，思考祷告在上帝对这个世界的旨意中扮演什么角色，以及耶稣为什么呼吁我们祷告。让我们深入研究文本，看看主今天为我们准备了什么。 背景 我们今天早上经文的背景是耶稣传教的早期阶段。马太福音是耶稣生平的四本传记之一，也是圣经中我们称之为新约部分的第一本书。如果你今年的目标之一是阅读圣经，那么马太福音是个不错的起点。我们遇见耶稣时，他正在以色列北部的加利利地区旅行，他教导、传道、行神迹。看到跟随他的人群，他对他们心生怜悯，于是转向门徒，告诉他们：“庄稼多，工人少。”
最初发表于：McHarg, Matthew G; Balthazor, Richard L; McReynolds, Brian J; Howe, David H; Maloney, Colin J; O'Keefe, Daniel; Bam, Rayomand
a 美国空军学院，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 b i2 与美国空军学院达成合作协议的战略服务，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 c 神经信息学研究所，苏黎世联邦理工学院，传感器组，瑞士苏黎世 d 空军理工学院，工程物理系，赖特-帕特森空军基地，俄亥俄州，美国 e 罗彻斯特理工学院，切斯特 F. 卡尔森成像科学中心，纽约州罗彻斯特，美国 f 洛斯阿拉莫斯国家实验室，空间科学与应用组，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯，美国 g 西悉尼大学，国际神经形态系统中心，新南威尔士州彭里斯，澳大利亚
Matthew E. Levine，博士
•研究了通过竞争性二聚化网络执行的计算（Cell 2024）。•开发了简单的减少阶模型，用于预测2型糖尿病中的血糖（混乱2023）。•开发了神经系统重症监护病患者和1型糖尿病的重症患者葡萄糖预测的建模和预测方法（《生物学信息学杂志》 2023年）。•将杂种动力学建模框架应用于学习碳水化合物吸收率（Health 2022的神经时间赛）。•设计基于物理的数据驱动的混合模型框架，用于预测动态系统；在离散时间和连续时间（AMS 2022的通信）中，Markovian和非Markovian模型不足。•在集合卡尔曼过滤器中实现了新的状态空间约束，该滤波器通过二次优化形成了约束状态更新（2019年反问题）。
Matthew Faw -
2023 Dr. Brooks Carlton Fowler Endowed Presidential Graduate Fellowship in ECE, 2023-2024 academic year 2022 Top 10% reviewer for NeurIPS'22 and AISTATS'22, Highlighted reviewer for ICLR 2022 2020 NXP Foundation Fellowship, 2020-2021 academic year 2017 Cum Laude Graduation Honors, Duke University 2016 Member, Tau Beta Pi and Eta Kappa Nu Honor Societies，杜克大学2014年金牌，国际基因工程机器竞赛
Matthias Horbach 博士
Horbach 先生的并购业务包括为工业公司、私募股权投资公司和投资银行等众多客户提供收购、处置、跨境合并、合资和公开收购交易方面的咨询服务。在企业融资领域，他为银行和借款人提供收购融资和其他银行交易方面的咨询服务。Horbach 先生还代表客户处理集团内部重组、公司治理事务和其他公司法领域，包括谈判重大商业协议和协助陷入困境和破产的德国公司。
Matthew K. Belmonte
⋄威尔·康奈尔医学院临床和转化科学中心，鲁汶大学甲萨利姆大学计划；以及关于自然，科学，自然神经科学，神经科学的趋势，认知科学的趋势，美国国家科学院的论文集精神病学杂志，JAMA精神病学，PLOS生物学，生物精神病学以及大约30个其他期刊：https：//publons.com/a/535472/
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
2024 年 10 月 马修·威尔金斯
数字化转型是现代经济中广泛使用的一个术语，但它已经以各种形式存在了很多年，甚至几十年了。追溯它的起源实际上就是要追溯到多久以前。是从 20 世纪 60 年代和 70 年代的大型机，到 20 世纪 80 年代和 90 年代个人电脑的广泛采用，这得益于微处理器和图形用户界面，使计算更便宜，更易于大众使用？这些早期的例子都与一个共同的主题有关——即利用技术提高任务的速度和简化程度。
上校 Matthew R. Hummel
任务 1.2000 年 8 月 - 2002 年 11 月，第 94 飞机维修单位助理主管，第 1 飞机维修中队和航空航天地面设备飞行指挥官，第 1 设备维修中队，弗吉尼亚州兰利空军基地。 2.2002 年 11 月 - 2003 年 11 月，F-15 保障主管，总部空战司令部，弗吉尼亚州兰利空军基地。 3.2003 年 11 月 - 2006 年 9 月，第 90 飞机维修单位主管，第 3 飞机维修中队和维修飞行指挥官，第 3 设备维修中队，阿拉斯加埃尔门多夫空军基地 4.2006 年 9 月 - 2011 年 10 月，第 192 飞机维修中队作战官，联合兰利-尤斯蒂斯基地，弗吉尼亚州。5。2011 年 10 月 - 2012 年 11 月，第 192 维修大队副指挥官，兰利-尤斯蒂斯基地，弗吉尼亚州。6。2012 年 11 月 - 2015 年 6 月，第 192 飞机维修中队指挥官，兰利-尤斯蒂斯基地，弗吉尼亚州。7。2015 年 7 月 - 2016 年 6 月，学生，空军战争学院，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地。8。2016 年 7 月 - 2020 年 2 月，第 192 维修大队副指挥官，兰利-尤斯蒂斯基地，弗吉尼亚州。9。2020 年 2 月 - 2023 年 8 月，第 192 维修大队指挥官，兰利-尤斯蒂斯基地，弗吉尼亚州。 10.2023 年 8 月 – 至今，弗吉尼亚空军国民警卫队第 192 联队副指挥官，JB 兰利-尤斯蒂斯，弗吉尼亚州。
Matthew GwilliamMatthew Gwilliam
我正在使用传统的内部学习范式和使用超网络的范围来研究视频的隐式神经表示方法（INR）方法。我曾在论文（在BMVC和CVPR上均为该论文）进行了合作，该论文提出了视频的混合表示形式，并具有良好的数据压缩性能和其他有希望的新兴属性。我还正在研究隐式表示的新兴属性，包括分类和分割。我指导了其他博士生，我们提出了一个分析各种不同类型的INR网络的框架。手稿于CVPR 2024。我是INRV的主要组织者，是CVPR 2024的研讨会。