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Alex Nigro Designs -Digital Portfolio
• Provided branding and logo design for Kneads Bakery, Café, and Mill in Westport, CT • Project involved working closely with the owners in order to capture their brand's vision • Sketching was done to explore and build on several concepts and then narrowed down to the preferred windmill design • The final logo was designed in Procreate and can be seen on their website, social media, and throughout the bakery and products （https://kneadsbakerycafe.com/; instagram： @kneads.westport）
Speeland Alex K.G.
2022-Current计划召集人，医学人文课程，临床医学学院，Hkumed。责任包括战略课程设计和开发，组织国际审阅者，演讲者和客人，增强员工士气和其他职责。2022-Current协调员，医学人文学科年度课程，Hkumed（280名学生）。责任包括在5个模块上组织HKU员工和外部社区合作伙伴，支持涵盖叙事医学的35个研讨会，医学史（X2），正念和表现的35个研讨会的课程设计，协调和其他任务。2021年电流协调员，医学人文研讨会系列“对话与联系”，Hkumed。在25个活动中找到演讲者并组织研讨会，包括临床医学，公共卫生，社会科学，创意实践和其他领域的教授和同事，请参阅此处的最新演讲：https：//mehu.hku.hk/category/2023-2024/2023-2024/ 2023-Current Chrent Caurrent Caperent Capeart Capeort委员会。我为医学伦理和人文科学部门设置了DRPC。目前负责两名博士学位学生。Mehu，临床医学院，Hkumed。2023年流动的均等机会顾问，医学伦理与人文科学部门，香港大学。2023 Creator，3D Medical Student Creative Works的虚拟画廊，展示了香港大学10年医学人文教育的50多种最佳学生作品（带有注释）。包括视觉艺术品，诗歌，短片，音乐表演等等：https：//mehu.hku.hk/virtual-gallery/ 2022-Current全球协调员，香港人类学学会，Hong
回应Alex Pavlak的评论3-3-2022
2。该模型是否合理地表示基准年的小时阈值数据？vce的WIS：DOM模型在当前和未来都按小时和时间（2040年）模拟电力系统。因此，WIS：DOM将捕获低范围的小时以及高风速。在运行前三个情况之前，VCE将初始化其模型和审查结果，以确保马里兰州的电网操作以及整个PJM在2020年的实际操作中尽可能接近实际操作。3。基准年的风和太阳能因素是什么？VCE模型使用来自国家海洋大气管理局的高分辨率快速刷新模型以3公里的5分钟分辨率来计算多年的风和太阳能因子。这使VCE模型可以权衡风和太阳能产生带来的时间和空间变化。参考，PJM和马里兰州的陆基风能的平均容量因子分别为30％和34％，而公用事业级，社区太阳能和住宅太阳能的PJM的平均容量因子分别为24％，18％和18％，以及25％，19％和19％的玛丽兰。要清楚，这些平均容量因素不被用作VCE模型中的统一容量因素。4。对于新建筑，VCE如何量化现实世界的条件：强迫中断，
J. Alex Kelly - LMSC 资源页面 - FloridaJobs.org
资料来源：美国劳工部、劳工统计局、地方失业统计计划，与佛罗里达州商务部、劳动力统计和经济研究局合作。佛罗里达州按行业划分的非农业就业人数（经季节性调整） • 12 月份，十大主要行业中有八个行业的就业人数同比呈正增长。• 全年就业人数增加的行业包括教育和卫生服务业（+30,900 个工作岗位，+2.1%）；休闲和酒店业（+29,500 个工作岗位，+2.3%）；建筑业（+28,900 个工作岗位，+4.5%）；政府部门（+25,100 个工作岗位，+2.2%）；贸易、运输和公用事业（+21,200 个工作岗位，+1.1%）；其他服务业（+18,400 个工作岗位，+4.9%）；专业和商业服务业（+3,000 个工作岗位，+0.2%）；和信息（+2,200 个工作岗位，+1.4％）。
计算机科学学生 /软件工程师-Alex Chitham < / div>
2023 - 2024软件工程实习生（长达一年的位置）PQShield（量子加密专家）•研究的软件材料法案（SBOM）建议最好的PQShield如何使其成为最佳的PQShield。了解了SBOM对软件安全性的重要性。•使用C和C＃，编写了两个API来包裹PQShield的加密软件库，以帮助其可移植性。一个人已交付给客户。•在C中产生了一个兼容性演示，显示了他们的两个产品一起工作。我修改了他们的软件开发套件以进行加密和安全通信，以将其加密操作卸载到执行加速加密的专用硬件上。我将硬件加载到KV260 FPGA板上，并使用其API将其添加为软件开发套件的新的后端编译选项，从而消除了对软件加密库库的依赖。使用Docker容器和Make Build System，我将此修改后的SDK添加到了他们现有的Quantum后Web浏览演示中。此演示现在已成为关键客户端的完整产品。•在C中实现了量子安全通信协议PQnoise，并使用静态分析仪符合CERT-C。创建了已知的答案测试，并使用统一测试框架彻底验证实现。•通过聘用新实习生来获得面试技巧。我提供了我的学生经验的见解，CV筛选，询问了候选人，并参与了最终决策。
![arxiv：2103.05075v1 [q -bio.nc] 2021年3月8日-Alex Williams](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2d9035006021964743235294d02fbbbf4af19418.webp)
arxiv：2103.05075v1 [q -bio.nc] 2021年3月8日-Alex Williams
图1：（a）神经数据集中的试验数量的增长速度较慢，同时记录的神经元和采样行为条件的数量。散点图颜色对应于序数的年度出版年度（请参阅传奇）。灰度热图显示了协方差估计的最坏情况误差缩放[92•] - 具有N神经元和C条件的数据集的轮廓为O（NC Log NC）。深色阴影对应于较大的错误。（b）静态（顶行）和动态（底行）神经反应中试验变异性的低维可视化。左，在两个条件下的平均试验（蓝色和红色）。在动态设置中，神经频率沿着一维曲线进化，按时间参数。在静态设置中，响应是隔离点的频率空间。中间，相同的响应，但在每个维度中示出了独立的单试变量。对，相同的响应具有相关变异性。顶部面板中的正相关是“信息限制”，因为它们增加了两个响应分布之间的重叠，从而降低了这两种条件的可区分性（例如，参见，例如[2]）。在底部面板中，神经反应幅度的相关性幅度相关性导致轨迹优先沿特定维度拉伸或压缩，从试验到试验（请参阅[102•]有关适合这种简化结构的模型）。
Alex M. Azar II 秘书通过 - OSC.gov
提交的文件中解释说，BARDA 是 ASPR 的一个组成部分。1 BARDA 的主要工作是高级研究与开发 (ARD)，以支持疫苗、药物、疗法和其他医疗对策的开发和购买，以应对公共卫生紧急情况。提交的文件中指出，2016 财年，国会向 HHS 拨款 511,700,000 美元，“用于根据《公共卫生服务法》第 3l9L 条支持 [ARD] 的必要费用以及 [BARDA] 的其他行政费用。”据举报人称，“这笔拨款被普遍理解为专门用于 BARDA”；然而，ASPR 经常将这笔资金和其他 BARDA 拨款用于自己的人员配备、行政和其他杂项费用，违反了《挪用公款法》（31 U.S.C.§ 1301.3
缩写列表 ABKLEX - Alex 家族，Weingarten（巴登）
100GE 100 GBit/s 以太网 16CIF 16 倍通用中间格式（图片格式） 16QAM 16 状态正交幅度调制 1GFC 1 千兆波特光纤通道（2、4、8、10、20GFC） 1GL 第一代语言（Maschinencode） 1TBS 单真括号样式（C） 1TR6（ISDN-Protokoll D-Kanal，国家） 247 24/7：每天 24 小时，每周 7 天 2D 二维 2FA 双因子认证 2GL 第二代语言（汇编程序） 2L8 太晚（俚语） 2MS 结构单极 2 Mbit/s 3D 三维 3GIO 第三代 I/O（总线、接口） 3GL 第三代语言（C/C++、Fortran、Cobol） 3GPP 第三代合作伙伴计划 3LH 第三级层次结构 3PCC 第三方呼叫控制 3R 重定时、重塑、重新放大 3RR 三重还原规则（维基百科） 3T 3 刻度（CD/DVD） 4CIF 4 次通用中间格式（图片格式） 4GL 第四代语言（SQL、Labview、ABAP） 4LH 第四级层次结构 4MV 4 运动矢量 4U For You 5G 第五代（移动电话）
CNN 架构：Alex Net、Le Net、VGG、Google……
深度学习是一种更广泛的机器学习方法，它将为机器带来洞察力。如今，深度学习被广泛应用于对象识别、模式识别、自然语言处理和其他图像处理任务。但它主要用在对象识别任务中，如驾驶员辅助系统、自动驾驶系统、目标检测[1]等。在现实生活中。但它也有几个不同的有趣的应用，如黑白图像的着色、为安静的电影添加声音、自动机器翻译、照片中的对象分组、自动手写生成、字符文本生成、图像标题生成和自动游戏。在大多数情况下，深度学习可以借助不同的神经网络架构[2]进行。这些系统主要用于图像提取和训练。深度学习中使用了四种主要的神经网络。