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Wiebe Nauta - 北约通信和信息局
2023 年 1 月 1 日，Wiebe Nauta 被任命为北约通信和信息局 (NCI Agency) 首席运营官。在担任该职位期间，他负责协调需求和供应以创造客户价值。他的职责范围包括领导业务规划和生命周期业务开发、监督项目和服务的资源分配、指导数据驱动的绩效改进以及确保遵守机构流程和框架。Nauta 是促进有效和高效业务运营的协作环境的关键机构高管层权威。
Zahra Aminolroaya，Seher Dawar，Colin B. Josephson，Samuel Wiebe和Frank Maurer。 2020年。了解多维Spatiotemp
最近，医学领域的一些研究着重于整合和连接IEEG和神经图像脑扫描。头脑风暴[2]是用于癫痫病前评估的非临床软件工具。它显示了癫痫发作的位置。接触点的颜色随活动的强度值而变化。可以在此软件中导入和可视化IEEG录音，MRI和电极位置。缺点是，对于每个癫痫发作事件，应添加一个窗口（视图），以分析大脑中的癫痫发作传播。GridView [10]提出了一个基于3D计算机的大脑可视化，并使用植入的电极进行癫痫病前评估。他们使用MRI图像进行3D大脑可视化。大脑中的癫痫发作区以颜色显示，但癫痫发作的传播在GridView中并未可视化。另外，IEEG录音的可视化不是
人格证明：面部身份和真实性......
乍一看，这七张 Facebook 资深高管谢丽尔·桑德伯格 (Sheryl Sandberg) 的照片一模一样，据推测是她参加 2017 年达沃斯世界经济论坛难民模拟活动时拍摄的。仔细观察后，可以发现桑德伯格的面部特征已被改变。威廉·维贝 (William Wiebe) 使用了一种在护照伪造者中很常见的人脸变形技术，该技术结合了从暗网上获取的护照和国民身份证中的生物特征数据。生成的每张图片的标题都基于这些被盗身份。维贝预见到了 NFT 推动的虚拟身份交易，将两个数字身份市场（暗网和社交媒体）结合在一起，以重申人体在日益受数字身份控制的空间中的中心地位。
QDNN：具有量子层的深度神经网络
量子计算机利用量子力学原理进行计算，在许多计算问题上比经典计算机更强大（Shor 1994；Grover 1996）。许多量子机器学习算法被开发出来，例如量子支持向量机、量子主成分分析和量子玻尔兹曼机（Wiebe 等 2012；Schuld 等 2015a；Biamonte 等 2017；Rebentrost 等 2014；Lloyd 等 2014；Amin 等 2018；Gao 等 2018），这些算法被证明比经典版本更有效。近年来，DNN（LeCun et al. 2015 ）成为机器学习中最重要和最强大的方法，广泛应用于计算机视觉（Voulodimos et al. 2018 ）、自然语言处理（Socher et al. 2012 ）等许多领域。DNN的基本单元是感知器，它由一个仿射变换和一个激活函数组成。激活函数的非线性和深度赋予了DNN很多的表示能力
QDNN：具有量子层的深神经网络
量子计算机使用量子机械原理进行计算，在许多计算问题中，它们比古典计算机更强大（Shor 1994； Grover 1996）。开发了许多量子机学习算法，例如量子支持矢量机，量子主体分析和量子玻尔兹曼机器（Wiebe等人。2012; Schuld等。2015a; Biamonte等。2017; Rebentrost等。2014;劳埃德等。2014; Amin等。2018; Gao等。2018），这些算法比其经典版本更有效。近年来，DNNS（Lecun等人2015）成为机器学习中最重要，最有力的方法，该方法广泛应用于计算机视觉中（Voulodimos等人。2018），自然语言处理（Socher等人2012）和许多其他领域。DNN的基本单元是感知器，它是一种仿射转换，以及激活函数。激活函数的非线性和深度给出了DNN大量表示
UTEP 采购合规报告
UTEP 的政策和程序符合 TEC §51.9337 的要求。根据德克萨斯州政府法典 §2102 的要求，此认证将包含在提交给州审计员办公室的内部审计年度报告中。报告分发：德克萨斯大学埃尔帕索分校：Andrea Cortinas 女士，副校长兼参谋长Mark McGurk 先生，商务副总裁Diane N. De Hoyos 博士，采购和总务副总裁Mary Solis 女士，机构合规办公室主任/首席合规和道德官德克萨斯大学系统 (UT System)：系统审计办公室外部：州长预算、规划和政策办公室立法预算委员会内部审计协调员，州审计员办公室审计委员会成员：J. Stephen DeGroat 先生John Wiebe 博士Fernando Ortega 先生Daniel Garcia 先生Guadalupe Gomez 女士负责审计的审计员：Joanna Tapia，高级内部审计员
重新审视量子感知器：计算与统计的权衡
量子机器学习算法可以显著提高其速度，但其是否也能实现良好的泛化仍不清楚。最近，Wiebe 等人 [2016] 提出了两个量子感知器模型，它们使用 Grover 搜索比经典感知器算法实现了二次方的改进。第一个模型降低了与训练集大小相关的复杂度，而第二个模型则提高了感知器错误数量的界限。在本文中，我们介绍了一种混合量子-经典感知器算法，其复杂度低于经典感知器，泛化能力优于经典感知器。我们在样本数量和数据边际方面都比经典感知器实现了二次方的改进。我们推导出了算法返回的假设预期误差的界限，与使用经典在线感知器获得的误差相比，该界限更为有利。我们利用数值实验来说明量子感知器学习中计算复杂性和统计准确性之间的权衡，并讨论将量子感知器模型应用于近期量子设备的一些关键实际问题，由于固有噪声，其实际实施面临严峻挑战。然而，潜在的好处使得纠正这个问题值得。
2022 年秋季目录 - Westwood Creative Artists
WCA 新闻第 3 至 5 页最近获奖作品第 6 至 7 页最近销售作品第 8 至 10 页小说 Gail Anderson-Dargatz，《几乎寡妇》 Gina Buonaguro，《威尼斯处女》 Charles Demers，《正午的黑暗》 JD Derbyshire，《仁慈的基因》 Sean Dixon，《七个伪造者的绑架》 Elyse Friedman，《机会主义者》 Kim Fu，《21 世纪鲜为人知的怪物》 Jonathan Garfinkel，《没有狗的国度，猫学会了吠叫》 Bruce Geddes，《追逐黑鹰》 Don Gillmor，《破门而入》 Quinlan Grim，《丹尼·麦吉的幽灵》 Erum Shazia Hasan，《我们本意是好的》 Elizabeth Hay，《雪路车站》 Thomas King，《可怕的水之谜系列》 Lydia Kwa，《梦需要唤醒》 Benjamin Lefebvre，《戴尔的钥匙》 Kelly Ohlert，《到达另一边》 Anna波特，《海鸥岛》 戴维·A·罗伯逊，《乌鸦理论》 伊丽莎白·鲁思，《半独立式住宅》 艾米丽·萨索，《九段线》 克雷格·什里夫，《非洲武士》 莉安·敏子·辛普森，《从未如此美好》 凯莉·斯奈德，《弗朗西斯拿着枪》 托马斯·特罗菲穆克，《卡尔·大桥上的大象》 萨姆·维贝，《日落与杰里科》
抗高血糖糖尿病药物在 2 型糖尿病中的应用
2 型糖尿病中的抗高血糖糖尿病药物：结果比较汇总表 致谢：由 Loren Regier、Marlys LeBras、Brent Jensen、T Trischuk PharmD、J Bareham 和 L Lu 撰写。由 Marlys LeBras、Taisa Trischuk 更新（2019-2020 年）。感谢我们的审阅者：Devanshi Parekh、Taisa Trischuk、Loren Regier、Debbie Bunka、Brent Jensen、Lisa Rutherford、Tessa Laubscher、Amy Wiebe、Sascha Dreger、Brenda Schuster、Arlene Kuntz、Karen McDermaid、Anna Redekop、Joanne Kappel、Henry Halapy、Monica Lawrence、Tahirih McAleer 和 Jessica Visentin。披露：未报告任何利益冲突。免责声明：RxFiles Academic Detailing 是萨斯喀彻温大学药学与营养学院的一部分。本作品的内容代表作者的研究、经验和观点，而不是萨斯喀彻温大学的观点。作者、萨斯喀彻温大学或参与准备或出版本作品的任何其他方均不保证或表示此处包含的信息准确或完整，并且他们对任何错误或遗漏或使用此类信息所获得的结果概不负责。任何使用这些材料的行为均表示承认此免责声明并免除萨斯喀彻温大学、其员工、服务人员或代理人的任何责任。鼓励读者通过其他来源确认此处包含的信息。