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陆军、医务人员选编名单
75. 布朗，奥利弗·B.，16. 劳伦斯，保罗·B 77. 摩尔，奥利弗·A.，17. 布莱克，里昂·T.，18. 杰拉尔，威廉·T.，19. 格莱美，威廉·J. 80. 奥斯本，哈罗德·F.，19. 彼得森，杰拉尔德，20. 奥斯本，哈罗德·G.，21. 路易斯，瑟伯·Q.，22. 范克尔，埃德·威尔逊，23. 福尔曼，唐纳德·M.，24. 麦克劳林，迈克尔·25. 西尔斯，詹姆斯·F.，26. 希尔兹，保罗·A.，27. 拉迪，约翰·M.，28.比特纳，约翰HF，91.瑟斯顿，本杰明E.，92.艾尔曼，约林III.，93.斯图尔特克勒，约翰O.，94.塞沃尔，亚历山大R.，95.汉密尔顿，保罗，96.西尔维斯特，乔治W.，91.罗斯，罗伯特C.，1)8，戴维森，贾梅尔！R.，99'。詹姆士，汤姆H.，，100.阿克塞尔森，奥斯卡A.，101.霍桑，威廉B.，102.雷特，罗杰J.，10516，103.格里扎德，哈里森M.，104.坦纳，阿明L.，105.佩尔拉伯格，杰罗德A.，。 106. 格林，约翰·N.，107. 亚当斯，劳伦斯·w..108. 泰勒，约翰·O.，100. 沃德，埃德加·R. c.，110. 沃克，约翰·E.，111. 比尔，乔治·？伊曼纽尔·I.，112. 格林，威廉·P.，Jr..11s; l!'iske,. Jobn F.，114. 瓦茨，纽厄尔·E.。
Fidelity®小帽增长K6 ...
消费者自由裁量 - 10.0％多元化消费者服务 - 2.0％Duolingo Inc a级A（b）89,154 26,119,447 Grand Canyon Education Inc（B）102,787 14,093,126 H＆R Block Inc 140,408 8,386,570 Stride Inc（B）117,11 UND（C）117,411 UND (b) 375,207 2,941,623 Universal Technical Institute Inc (b)(c) 259,456 4,317,348 66,847,524 Hotels, Restaurants & Leisure – 2.2% Brinker International Inc (b) 270,055 27,737,349 Cava Group Inc (b) 82,309 10,993,190 Dutch Bros Inc Class A （b）270,235 8,950,183 Kura Sushi USA INC A（b）（b）（c）132,939 13269,971 Red Rock Resorts Inc A级179,224,265 9,224,977 70,175,670家用耐用度15,268 3,311,629 KB家151,674 11,906,409 Lovesac Co/The（b）（c）452,108 13,183,469 Newell Brands Inc 642,273 5,652,002 Sharkninja Inc（B）162,898 162,898 15,025,898 162,898 15,825 9,634,552 68,168,907专业零售 - 3.4％Abercrombie＆Fitch Co a级A（b）126,086 16,616,874 Bark Inc保修6/1/2026（B）54 4 BOOT BARN HOLDING 16,267,306 Fanatics Inc Class A (b)(e)(f) 163,048 12,018,268 Group 1 Automotive Inc 54,155 19,729,750 Murphy USA Inc 23,333 11,397,004 Valvoline Inc (b) 159,970 6,443,592 111,022,523 Textiles, Apparel & Luxury商品 - 0.3％Crocs Inc（B）89,799 9,682,128
合理步骤的指南
tlanx到Bari。 Ahn，John Andruchow，Eden，Atinn Bain，Gleinn Baker，Michael Bargersley，Brajkococho，Brag Brajin，Amy Brice，Amy Brice，Amy Brice，Alex。 CaldereènSodom，Nidi Caley，Shinead，Shinead Company，Dadger的Brah，John Davis，John Davies，Alex Devellowing，Ash Devellowing，Ash Draham，Ash Draws，Animals和Districation，Melissa Gonlids，Melissa Gonlids，Melissessesa Gishds。 Annony Haggery，Jo Hagggerty，Daniel Hasan，Hean Hasan，Herre，Break Lein，Jeleni Bretth，Brethth Johnstan，Breaks，Free Kimb，Vivian King，Vivian King，Mark Leanis，Enricons，Enricons； Mèdes，Mordesson代理Myers，Banha AM Footson，Amy Newll，Constant，Rackelson Nicolson，Consecestinstine，Concupuils Parskemosomos，Julihood，Pethest，Peterig，Peterig，Petert Roint。 Scottth, Scott's Scott, Annie Sloman, Ainsley Sloman, Renenee Snilling, Somungton, Andy Symington, Andy Symington, Andy Symington, Emily Turnbull, Steve Valbt, Elissa Walzab, Elissa Walzab, Elissa Walzab, Elicil Of Walzab, Elizab.惠特沃思（Whitworth），迈克尔（Michael）和奥利维亚·温德（Olivia Windhwart），里德利·杨（Ridly Yang），詹妮弗·IIP（Jennifer IIP）。
常规神经病理学诊断中的NC晚期分期
Peter T. Nelson 1 · Edward B. Lee 2 · Matthew D. Cykowski 3 · Irina Alauzoff 4 · Constantinos Arbanakis 5,6 · Johannes Atems 7 · Maria M. Corrada 9 · Brittany N. Dugger 10 Bernardino Ghetti 12 · Lea T. Grinberg 13 · Murray Grossman 2 · Suvi R. Grothe 14 ·Glenda M. Halliday 15·Masato Hasagawa 16·Suvi R.K. 18·Naomi Kouri 19·Gabor G. Kovacs 20,21.21.23 Murray 19·Liisa Myllykangas 28 Saito 30·S。AhmadSajjadi 9·Katherine E. Schwetye 31 SandraO.Tomé33·Juan C. Troncoso 35·Shih -Hsui J. Wang 36·Julie A. Schneider 5·deck W. Dickk W. Dickson 19
关于统计方法和机器学习在空间科学中的应用的研究主题的社论
2021 年 5 月 17 日至 21 日，由空间科学研究所 (SSI) 数据科学中心 (CDS) 主办、美国国家科学基金会 (NSF) 赞助的完全虚拟会议“统计方法和机器学习在空间科学中的应用”举行 (http://spacescience.org/workshops/mlconference2021.php)。此次活动汇集了空间科学各个学科（如太阳物理学和高空物理学、行星和系外行星科学、地质学、天体生物学和天文学）和行业的专家，以利用统计学、数据科学、人工智能 (AI) 方法和信息理论方面的进步，旨在利用这些领域的海量数据改进分析模型及其预测能力。这次多学科会议为行业专业人士、高级科学家、早期职业研究人员和学生提供了一个充满活力的论坛，让他们使用各种高级统计学技术和方法展示他们的最新成果，以增强他们对人工智能最新趋势的了解，并参与未来合作的平台。会议涵盖了广泛的研究主题，例如高级统计方法、深度学习和神经网络、时间序列分析、贝叶斯方法、特征识别和特征提取、结合机器学习（ML）技术的物理模型和代理模型、空间天气预报和应用人工智能的其他领域的研究主题、模型验证和不确定性量化、空间等离子体中的湍流和非线性动力学、物理信息神经网络、信息论以及数据重建和数据同化。自 20 世纪 90 年代以来，人工智能方法已经应用于日地物理领域的各种问题（ Newell 等，1991 ；Lundstedt，1992 ；Lundstedt，1996 ；Wintoft 和 Lundstedt，1997 ；Wing 等，2005 ；Lundstedt，2006 ）。其中包括极光粒子沉降的分类、太阳风速度的预测、地磁扰动和行星 K 指数 K p ，用于表征
精氨酸加压素抗性
参考•Atila C，Loughrey PB，Garrahy A，Winzeler B，Redardt J，Gildroy P，Hamza M，Pal A，Pal A，Verbalis JG，Thompson CJ，Hemkens LG，Hemkens LG，Hunter SJ，Sherlock M，Levy MJ，Levy MJ，Karavitaki N，Karavitaki N，Newell Prines Juins Juins Julins Julins Juctip J. Crists Jah frows jah frows j.患者的观点：管理，心理合并症和疾病的重命名：基于国际网络的调查结果。2022年10月; 10（10）：700-709。 doi：10.1016/s2213-8587（22）00219-4。EPUB 2022 8月22日。引用于PubMed（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36 007536）•Bichet DG。内分泌学病理生理学，诊断和家族性肾脏糖尿病的遗传学。Eur J内分泌。2020AUG; 183（2）：R29-R40。doi：10.1530/eje-20-0114。引用PubMed（https：//www.ncbi.nlm.n ih.gov/pubmed/32580146）•Hureaux M，Vargas-PoussouR。肾源性糖尿病的遗传基础。mol细胞内分泌。2023 JAN 15; 560：111825。 doi：10.1016/j.mce.2022.111825。EPUB2022 11月30日。引用于PubMed（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/3646 0218）•Khanna A.获得的肾脏基糖尿病息肉。semin Nephrol。2006年5月； 26（3）：244-8。 doi：10.1016/j.semnephrol.2006.03.004。引用PubMed（https：// PubMed .ncbi.nlm.nih.gov/16713497）•Knoers N，Lemmink H.遗传性肾上腺素糖尿病。2000年2月12日[更新2020年2月27日]。in：亚当议员，费尔德曼J，米尔扎阿通用汽车，帕贡RA，华莱士
BOEM 俄勒冈州政府间可再生能源工作组网络研讨会参会者名单 - 2024 年 5 月 23 日
编号 姓名 所属机构 1 Hannah Dondy-Kaplan* 博纳维尔电力管理局 2 John Schaad 博纳维尔电力管理局 3 Yvonne Fish** 印第安人事务局 4 Abigail Ryder 海洋能源管理局 5 Doug Boren* 海洋能源管理局 6 Jean Thurston-Keller 海洋能源管理局 7 Jennifer Miller 海洋能源管理局 8 John Romero 海洋能源管理局 9 Kirsten Steinke 海洋能源管理局 10 Lisa Gilbane 海洋能源管理局 11 Marty Heinze 海洋能源管理局 12 Necy Sumiat 海洋能源管理局 13 Rick Yarde 海洋能源管理局 14 Bobby Kurtz* 安全和环境执法局 15 Steve Sample* 国防部 16 Erich Gaedeke* 联邦能源管理委员会 17 Michael Tust** 联邦能源管理委员会 18 J. Lilah Ise* 国家海洋和大气管理局 19 Jessica卡尔顿国家海洋和大气管理局 20 莉娜·李国家公园管理局 21 威廉·阿巴迪* 美国陆军工程兵团 - 波特兰 22 迈克·纽厄尔** 美国海岸警卫队 23 凯瑟琳·西格尔美国能源部 24 安东尼·巴伯* 美国环境保护署 25 布里奇特·洛尔曼** 美国环境保护署 26 艾米丽·比塔拉克 美国环境保护署 27 斯蒂芬妮·斯塔夫拉卡斯* 美国鱼类和野生动物管理局 * 表示工作组成员 ** 表示工作组替补州
企业人工智能指南
法国哲学家和数学家勒内·笛卡尔，以及 18 世纪牧师和数学家托马斯·贝叶斯。 • 现代计算机的兴起通常可以追溯到 1836 年，当时查尔斯·巴贝奇和洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·拜伦发明了第一种可编程机器的设计。一个世纪后，在 20 世纪 40 年代，普林斯顿大学数学家约翰·冯·诺依曼构思了存储程序计算机的架构：这个想法是计算机的程序及其处理的数据可以保存在计算机的内存中。 • 第一个神经网络数学模型，可以说是当今人工智能最大进步的基础，由计算神经科学家沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨于 1943 年在他们的里程碑式论文“神经活动中内在思想的逻辑演算”中发表。 • 著名的图灵测试由阿兰·图灵于 1950 年开发，该测试主要测试计算机是否能够欺骗询问者，让询问者相信计算机对他们问题的回答是人类做出的。 • 1956 年夏季达特茅斯会议由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 赞助，人工智能先驱马文·明斯基、奥利弗·塞尔弗里奇和约翰·麦卡锡参加了会议，后者被认为是“人工智能”一词的创造者。计算机科学家艾伦·纽厄尔和经济学家、政治学家兼认知心理学家赫伯特·A·西蒙也出席了会议，他们展示了开创性的逻辑理论家——一个能够证明某些数学定理的计算机程序，被称为第一个人工智能程序。 • 达特茅斯会议结束后，领导者预测，能够像人类一样学习和理解的思考机器即将问世，并吸引了政府和工业界的大力支持。近 20 年的资金充足的基础研究在人工智能方面取得了重大进展。示例包括通用问题求解器 (GPS) 算法
环境法规何时刺激技术创新？
2018 年 5 月 简介和概述 环境监管通常要求企业采取他们单凭市场力量不会采取的行动。 2 遵守法规应减少市场驱动的商业活动对空气、土地、水或生物造成的损害。虽然这些好处通常难以衡量，但如果法规设计得当，它们将超过成本。 技术创新使企业能够销售新产品和服务，并通过引入新的生产流程来降低成本。这是现代社会生活水平提高的一个非常重要的原因。长期经济增长的大部分归功于技术创新。（Tassey 2016） 一些专家认为，这两个重要现象之间存在内在的矛盾。企业花在法规合规上的钱不能用来满足客户对更好、更便宜的商品和服务的需求。（Popp 和 Newell 2012） 从这个角度来看，环境监管是对经济的一项巨大的、无法衡量的税收，因为它扼杀了创新。其他专家认为，环境监管和技术创新是相辅相成的。企业为了遵守法规而探索创新途径，开发新产品和新工艺，以开拓新市场并降低成本。从这个角度来看，环境法规对公众和企业都有好处，因为它在限制污染的同时刺激了创新。（Ashford 1995，Ashford 2000）关于这个主题的文献整体表明，这两种观点都不是永远正确的。例如，加州 1990 年制定的零排放汽车法规就是过度扩张的一个很好的例子。当汽车制造商无法以合理的价格生产符合该法规的汽车时，这项法规不得不缩减。（Bedsworth 和 Taylor 2007）另一方面，实施 1970 年《清洁空气法》的法规要求电力公司安装
IAM 和二氧化碳排放——分析讨论
气候变化综合评估模型 (IAM) 分析经济生产、温室气体 (GHG) 排放和全球变暖之间的长期相互作用。由于其复杂性，IAM 通常被局外人视为“黑匣子”。本文在一般分析框架中分析了二氧化碳排放的驱动因素、它们对碳税的反应以及它们对技术进步和能源供应替代性的依赖。气候变化综合评估的分析方法至少可以追溯到 Heal (1984) 富有洞察力的非定量贡献。多篇论文使用线性二次模型对气候政策进行定量分析讨论（Hoel & Karp 2002、Newell & Pizer 2003、Karp & Zhang 2006、Karp & Zhang 2012、Valentini & Vitale 2019、Karydas & Xepapadeas 2019、Karp & Traeger 2021）。这些线性二次方法的缺点是它们对经济和气候系统的描述过于程式化。特别是，这些模型没有生产或能源部门。Golosov 等人 (2014) 开辟了新局面，通过修改 Brock & Mirman (1972) 随机增长模型的对数效用和完全折旧版本，加入了能源部门和生产对排放的脉冲响应。 Golosov 等人 (2014) 的框架引发了关于分析综合评估模型 (AIAM) 的文献越来越多，包括应用于多区域环境 (Hassler & Krusell 2012、Hassler 等人 2018、Hambel 等人 2018)、非常量贴现 (Gerlagh & Liski 2018 b、Iverson & Karp 2020)、代际博弈 (Karp 2017) 和政权更迭 (Gerlagh & Liski 2018 a)。Traeger (2021) 将分析 IAM 与完全复杂性气候系统相结合，并概括了经济生产的表示，Traeger (2018) 将不确定性纳入框架。1