SSG:无 SFC:调查组 NCO/联络 NCO/SARC NCO/SHARP NCO/AMEDD 招聘 NCO、助理作战 NCO、条令 NCO、指导顾问、教员/作家、主教练、作战 NCO、专业发展 NCO (G-1)、研究与整合 NCO、SORB 招聘人员、培训开发人员、培训管理、虚拟招聘人员、虚拟招聘站指挥官 MSG:助理监察长(RA 和 AR)、平等机会顾问、调查组 NCOIC、联络 NCOIC、SARC NCOIC、SHARP NCOIC/教职员工发展部 NCOIC/连长-1SG 课程教员/作家、研究与整合 NCOIC、RRC 部门负责人、高级指导顾问、高级主教练、高级作战 NCO、高级专业发展 NCO (G-1)、高级人事发展 NCO、培训管理 NCOIC CSM/SGM:USAREC 监察长 SGM, USAREC 调查小组 SGM、USASMA 教员、USASMA 研究员教员、USASREC 参谋 SGM 职位/USASREC G-3 SGM、招聘和留任学院 (RRC) 部门 SGM、CMF 79 支持者 SGM、BDE/BN 行动 SGM
SSG:无 SFC:AMEDD 招聘 NCO、助理作战 NCO、教义 NCO、指导顾问、讲师/作家、主培训师、作战 NCO、专业发展 NCO (G-1)、研究与整合 NCO、SORB 招聘人员、培训开发人员、培训管理、虚拟招聘人员、虚拟招聘站指挥官/EO 顾问/调查小组 NCO/联络 NCO/SARC NCO MSG:教职员工发展部 NCOIC/连长-1SG 课程讲师/作家、研究与整合 NCOIC、RRC 部门负责人、高级指导顾问、高级主培训师、高级作战 NCO、高级专业发展 NCO (G-1)、高级人事发展 NCO、培训管理 NCOIC/助理监察长(RA 和 AR)、平等机会顾问、调查小组 NCOIC、联络 NCOIC、SARC NCOIC CSM/SGM:BDE/BN 作战 SGM、CMF 79提议人 SGM、生产/分析部 SGM、招聘和保留学院 (RRC) 部门 SGM、USANAREC G-3 SGM/USANAMA 奖学金讲师、USANAREC 监察长 SGM、USANAMA 讲师、USANAREC 员工 SGM 职位
通过数据驱动的数字技术改善性少数群体的健康:性少数群体(SGM),例如有色人种的同性恋、双性恋和变性人,比白人 SGM 人群和非 SGM 有色人种更容易出现不理想的健康行为,例如睡眠质量差和身体活动不足。越来越多的证据表明,慢性少数群体压力源(即归因于个人的一个或多个少数群体身份的独特压力源)与 SGM 成年人的心理和身体健康状况恶化有关,包括心血管疾病、高血压和情绪障碍。然而,在生态有效条件下,没有一项研究检查过日常交叉少数群体压力源与有色人种 SGM 人群中任何这些健康结果之间的关联。这个由
基于得分的生成模型(SGM)是生成建模的一种主要方法,其以其从复杂的高维数据分布生成高质量样本的能力而闻名。该方法享有经验成功,并得到严格的理论收敛属性的支持。特别是,已经表明,如果良好地学习了基础得分函数,SGM可以从接近地面真相的分布中生成样品,这表明SGM作为生成模型的成功。我们在本文中提供了反例。通过Sam-Ple复杂性参数,我们提供了一个特定的设置,其中得分函数的学习良好。然而,在这种情况下,SGM只能输出训练数据点的高斯模糊,从而模仿核密度的影响。这一发现引起了一系列最近的发现,该发现表明SGM可以表现出强烈的记忆效果,并且无法产生。
SSG:AIT 排长;教官作家;小组组长;招聘人员;教练长;安全部队援助旅 (SFAB);WTU 小队队长;老卫队;游骑兵;特种作战支援;联合特种作战司令部 (JSOC);特种任务单位支援;弹药督察;科长;弹药供应中士;排长;弹药督察;年度弹药熔炉团队 SFC:教官作家;小组组长;高级小组组长;教练长;职业管理 NCO(提议人);监察长;SFAB;老卫队;OC;SMU 支援性侵犯应对协调员;特种作战部队;JSOC;后勤中士;排长;作战中士;一等中士;年度弹药熔炉团队 MSG:高级能力开发人员;培训开发人员;科长;SFAB;特种作战部队; SMU 支持;高级任务经理;首席弹药士官;作战中士;一等军士 CSM/SGM:USASMA 讲师;首席士兵职业经理;平等机会顾问;能力发展和整合 SGM;ARDEC SGM;CRC SGM;首席培训讲师;开发人员/作家;支持运营 SGM;培训部 SGM
主管:上校 Jason Kidder 电话:706-545-2208 副手:Stephen Pinette 电话:706-626-1120 特别总经理:特别总经理 Stockdill Jacob 电话:706-617-7548
大脑功能连通性与结构连通性之间的关系引起了神经科学界的广泛关注,通常使用数学建模推断出。在许多建模方法中,光谱图模型(SGM)具有独特性,因为它具有大脑振荡的宽带频率光谱的封闭形式解,仅需要全球生物物理解释的参数。虽然SGM在参数方面是简单的,但SGM参数的确定是非平凡的。先前在SGM上的工作通过计算密集型退火算法确定参数,该算法仅提供一个点估计值,而没有置信区间的参数估计。为了填补此空白,我们结合了基于仿真的推理(SBI)算法,并开发了一种贝叶斯程序来推断SGM参数的后验分布。此外,使用SBI大大减轻了推断SGM参数的计算负担。我们评估了健康受试者的静止状态磁脑摄影记录上提出的SBI-SGM框架,并表明所提出的程序在恢复功率光谱和Alpha频带的空间分布方面具有与退火算法相似的性能。此外,我们还分析了参数之间的相关性及其与后验分布之间的不确定性,而后验分布无法通过退火推断进行。这些分析对SGM生物物理参数之间的相互作用提供了更丰富的理解。通常,基于模拟的贝叶斯推理的使用可以实现生成模型参数不确定性的强大而有效的计算,并可能为在临床翻译应用中使用生成模型铺平道路。
在他的职业生涯中,他曾担任过多项职务,包括乔治亚州本宁堡第 30 步兵团第 1 营的锯子炮手和布雷德利炮手;韩国霍维营第 9 步兵团第 1 营的布雷德利炮手;堪萨斯州赖利堡第 16 步兵团第 1 营的团队领导、小队领导和布雷德利指挥官;肯塔基州诺克斯堡第 46 步兵团第 2 营的教练军士;第 2 营武器小队领导和排长。堪萨斯州赖利堡第 16 步兵团。他曾担任第 135 步兵团第 1 营的 OC/T 和印第安纳州阿特伯里营 HHC 205 TH BDE 的 1SG。他还曾担任第 75 骑兵团第 1 中队 HHT 和 C 部队的 1SG。从美国军士长学院毕业后,他被分配到夏威夷斯科菲尔德兵营,担任第 1 营、第 27 步兵团的作战 SGM 和第 25 步兵团的 G33 SGM。以及夏威夷沙夫特堡美国太平洋陆军基地的安全合作 SGM。SGM Henry 随后移居莱文沃思堡,并被任命为任务指挥训练计划的行动组 A SGM。他曾 3 次被派往伊拉克,以支持伊拉克自由和固有决心运动。
第一次瑞士地球科学会议于 2003 年 11 月在巴塞尔举行。第一次 SGM 的主要发起人 Stefan Schmid 及其在巴塞尔大学的同事在 2003 年还无法预见到,他们为瑞士地球科学家提供年度讨论平台的想法会取得如此成功。从那时起,来自瑞士各地和邻国的地球科学家每年 11 月都会抓住机会在 SGM 上聚会一次,交流想法。过去 8 年,包括瑞士南部应用科学大学在内的瑞士主要大学的地质学和地理学系接待了地球科学界。过去几年 SGM 的成功得益于瑞士科学院 SCNAT 及其地球科学平台的持续支持。我谨代表当地组委会向 Pierre Dèzes (SCNAT) 表示诚挚的感谢。他对 SGM 的坚定承诺使得我们今天能够在苏黎世相聚。
