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谢尔曼·C·沃森上校 - 学员指挥部
Sherman C. Watson Jr. 上校于 1997 年加入美国陆军，担任补给专家，在阿拉巴马州国民警卫队服役，之后于 2001 年 5 月从奥本大学蒙哥马利分校获得美国陆军野战炮兵少尉的任命，并获得了文科学士学位。他还拥有韦斯特大学的管理学硕士学位、高级军事研究学院 (SAMS) 的军事行动艺术与科学硕士学位以及美国陆军战争学院的战略研究硕士学位。Watson 上校的第一个任务是担任俄克拉荷马州西尔堡第 18 野战炮兵团第 2 营第 212 火力旅的排长。 2003 年，他被派往支援伊拉克自由行动。随后，他被派往德克萨斯州布利斯堡，在德克萨斯州布利斯堡的第 1 骑兵师第 4 旅第 27 野战炮兵营第 4 营，在那里指挥 Bravo 炮台，并在 2006 年至 2008 年期间部署到伊拉克摩苏尔支援伊拉克自由行动。后来，他担任特遣队火力支援观察员、行动组轮换演习规划师和德国霍恩费尔斯联合多国战备中心行动组计划主管。2013 年至 2014 年，沃森上校被任命为阿富汗喀布尔国际安全援助部队联合司令部 (IJC) CJ35 未来行动的行动规划师。调任后，他被分配到第 1 装甲师，担任第 27 野战炮兵师第 4 营的营级作战官和第 1 装甲师炮兵旅的执行官。2016 年，沃森上校被分配到夏威夷斯科菲尔德兵营的第 25 步兵师总部，担任 G3 未来行动的师总部规划师。2017 年，沃森上校担任伊拉克/叙利亚总参谋部 (SGS) 坚定决心行动 (OIR) 的秘书。随后，他于 2018 年 5 月至 2020 年 6 月指挥位于德克萨斯州胡德堡的第 82 野战炮兵团第 3 旅战斗队第 2 营。随后，他于 2020 年 6 月至 2021 年 6 月担任佛罗里达州赫尔伯特场陆军联合支援队高级陆军教官，之后于 2021 年 6 月至 2022 年 6 月担任塔斯基吉大学军事科学教授。他最近的职务是担任位于肯塔基州诺克斯堡的第五军总部火力队长。沃森上校获得的奖项和勋章包括铜星勋章 (1 OLC)、功绩服务勋章 (3 OLC)、国防功绩服务勋章、陆军表彰勋章 (4 OLC)、战斗行动徽章和跳伞员徽章。
Ark Advanced Remediation, LLC 诉 Watson，2024-Ohio-2874。
根据 Prof. Cond. 1.16(b)(1)、(5) 和 (6) 规则。被告/第三方原告已得到合理警告，告知申请人打算以这种方式退出律师职位。此外，允许申请人退出不会对被告/第三方原告的利益产生重大不利影响，律师通过此申请请求法院给予被告/第三方原告充足的时间聘请其他律师。该案的审判目前定于 2022 年 4 月 19 日开始。该案涉及广泛的调查、多方和多项索赔，因此性质有些复杂。因此，律师请求被告/第三方原告有足够的时间寻找和聘请新律师，并为新聘请的律师准备案件。审判法院批准了房主律师的退出申请，并表示
Watson和Crick模型，DNA（A，B和Z）的形式
这种形式的差异与与 - 每回合DNA螺旋的基本对数量相关联。- 每个碱基对之间的角度。- 螺旋宽度或直径DNA分子。- 双螺旋的手[左右]。DNA（A-DNA）的A形式
IBM 的 AI 历史以及 IBM 如何利用 Watson ... - ecc
• 已提交专利数量 – 2 (2018) • 正在提交的专利数量 – 2 • 为外部公司提供知识产权方面的咨询/培训（从战略到商业化，包括 IP 101） • 沙姆堡 SLE • 技术背景：伊利诺伊州注册专业工程师，结构工程师，为 PLM 客户进行大量软件开发和实施
麻省理工学院 IBM Watson AI 实验室，2020-2021 年校长报告
除了 IBM 提供的 10 年基础研究资金外，该实验室还建立了一个多层次的行业参与计划，为企业提供多种方式来推进其战略目标。2021 学年，该实验室有七名成员加入企业计划。会员福利包括最先进的研究成果、一到五个活跃的赞助研究项目（每年大约有 100 个赞助研究项目处于活跃状态）、使用适合其业务的工具和技术（通过 IBM 的软件工程团队）、通过参加麻省理工学院的活动接触广泛的教师和 AI 项目，以及接触麻省理工学院人才的机会，包括与电气工程和计算机科学系和施瓦茨曼计算学院的学生建立联系。
Watson 肿瘤学与胃癌多学科临床决策团队之间的一致性及其预后意义：回顾
背景：随着癌症治疗数量的不断增加，多学科团队（MDT）的出现为患者提供了个性化的治疗选择。近年来，人工智能（AI）在医疗领域发展迅速，逐渐出现了用AI取代传统诊疗的趋势。IBM Watson for Oncology（WFO）已被证明可用于乳腺癌和肺癌的决策，但迄今为止，对胃癌的研究有限。目的：本研究比较WFO与MDT的一致性并研究其对患者预后的影响。方法：本研究回顾性分析了经MDT评估、接受相应推荐治疗并接受随访的符合条件的胃癌患者（N=235）。随后，医生手动将所有患者的信息输入WFO，并将结果与MDT推荐的治疗方案进行比较。如果MDT治疗方案被WFO评为“推荐”或“考虑”，则认为结果是一致的。所有患者根据WFO与MDT治疗方案是否一致分为一致组和不一致组，分析两组患者的预后。结果：本研究WFO与MDT总体一致率为54.5%（128/235）。亚组分析发现，HER2阳性患者一致的可能性低于HER2阴性患者（P＝.02）。年龄、东部肿瘤协作组体能状态、分化类型和临床分期均未发现影响一致性的因素。所有患者中，一致患者的生存时间明显优于不一致患者（P<.001）。多因素分析显示，一致性是胃癌患者总生存期的独立预后因素（风险比0.312[95%CI 0.187～0.521]）。结论：WFO 和 MDT 的治疗建议在胃癌患者中大部分一致。如果 WFO 选项更新以包括当地治疗方案，一致性将大大提高。胃癌患者的 HER2 状态对一致性的可能性有很大影响。一般而言，一致性患者的生存期优于不一致患者。
人工智能在结直肠癌治疗策略决策中的应用：一项在 250 例病例队列中实施 Watson 肿瘤学的观察性研究
结直肠癌 (CRC) 是全球男性和女性中第三大常见癌症 (1)。几十年来，该病在中国的发病率和死亡率一直在上升 (2)。临床数据库和大规模基因分析程序的迅速扩张给肿瘤学家带来了巨大挑战，因为他们没有足够的时间来追踪与治疗相关的信息 (3)。早期出现的临床决策支持系统称为专家系统 (4)，是一种帮助临床医生管理相关信息发展综合需求的计算机程序。这些系统以允许算法模拟人类推理来协助决策的方式收集和分析知识。癌症护理中的人工智能系统通常专注于从非结构化数据（如文本（使用自然语言处理）或大型结构化数据集（使用机器学习方法））中获取信息 (5)。然而，据我们所知，直到 IBM 的 Watson for Oncology (WFO) 开发出来后，用于癌症治疗的认知支持计算机程序才出现。尽管大量计算机科学和临床专业知识（主要来自纪念斯隆凯特琳癌症中心 (MSKCC)）指导了 IBM WFO 的开发，该软件有望提高癌症护理服务的价值，但它在美国以外患者中的应用前景尚未得到明确研究。根据中国和其他国家的肿瘤学家的报告，医生和 WFO 做出的治疗决策的一致性因癌症类型而异，其中乳腺癌 ( 5 )、肺癌 ( 6 ) 和胃癌 ( 7 ) 的结果可能高度一致，但其他研究 ( 8 , 9 ) 的结果并非如此。因此，我们进行了这项前瞻性研究，以评估 WFO 和中国上海一家大型综合性胃肠道癌症中心的多学科癌症团队在结直肠癌治疗方面的一致性水平。我们报告了使用 AI 系统的决策一致性结果，并对缺乏一致性的患者进行了深入分析，以更新 AI 模型并讨论
VMware Cloud Foundation 与 IBM Watson X AI 平台
结论................................................................................................................................................................................................................ 20
引用：Alhulaefi，SS和Watson，AW和Ramsay，SE和Jakubovics，NS和Matu，J and Griffiths，A and Kimble，R和Siervo，M and M and M and Brandt，K and Sh
抽象的口腔健康可能会影响个人的饮食能力，并且与非传染性疾病的风险增加有关。虽然硝酸盐消费对口腔健康的好处首次提出了20年前，但尚未发布系统的审查，研究硝酸盐对口腔健康的影响。这项系统评价研究了硝酸饮食对随机对照试验（RCT）体内口腔健康标记的影响。五个数据库（PubMed，Cochrane图书馆，Cinahl，Medline和Sportdiscus）从成立到2023年3月。九篇文章报告了有关284名参与者的数据。在大多数研究中，通过甜菜根汁提供了硝酸饮食硝酸盐。干预措施的持续时间从一天到六周不等。饮食硝酸盐补充剂增加了包括奈瑟氏菌和rothia在内的几个单个细菌属的相对丰度。饮食中硝酸盐补充剂增加了唾液pH值和唾液酸化饮料后的唾液酸化降低。此外，补充饮食硝酸盐导致牙龈炎症指数减少。这项系统评价的结果表明，饮食中的硝酸盐可以代表一种潜在的营养策略，可以通过影响口腔微生物组，改变唾液pH，并最大程度地减少牙龈炎症来阳性地改变口腔健康。
（2-12）高管学习-人工智能A4
Sara Noeman 是 IBM 埃及的数据科学家和认知架构师 - 隶属于 Watson 和云平台部门。她于 2005 年加入 IBM 研发团队，在为机器翻译、多种自然语言处理和信息提取应用（如拼写纠正、情绪分析、使用机器学习方法）提供成功解决方案方面做出了巨大贡献。Sara 的工作重点是应用研究，为具有挑战性的现实问题提供创新和实用的解决方案。自 2015 年以来，Sara 一直是 Watson 集团的一员，她领导了 Watson Explorer 和 Watson Oncology 等多种 Watson 产品和云服务中阿拉伯语 NLP 支持的验证。她是海湾地区使用 Watson 服务的关键项目的主要贡献者。她的贡献包括情绪分析、电信和政府部门的人口统计和行为分析、构建聊天机器人以及人工智能领域的许多其他领域。