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Körber：奥利弗·韦伯（Oliver Weber）于2025年1月23日在德国公务区任命为首席执行官软件。奥利弗·韦伯（Oliver Weber）于2 Januar加入Körber
Körber：奥利弗·韦伯（Oliver Weber）在德国吕恩堡（Lüneburg）的商业区Pharmalüneburg，2025年1月23日任命为首席执行官软件。 奥利弗·韦伯（Oliver Weber）于2025年1月2日加入Körber，担任Business Area Pharma的首席执行官（CEO）软件。 担任这个职位，他将领导Business Area Pharma的全球软件业务。 奥利弗·韦伯（Oliver Weber）在软件，技术，创新和数字方面具有强大背景的总经理有25年以上的经验，并担任了包括ABB，Accenture和Wincor Nixdorf在内的国际领导角色。 在加入Körber之前，他是Crealogix Group的首席执行官，Crealogix Group是一家专门从事数字银行解决方案的全球软件公司。 在科尔伯（Körber）的角色中，奥利弗·韦伯（Oliver Weber）负责业务区Pharma全球软件业务的长期愿景和盈利增长策略。 “作为投资组合的综合层，我们的软件解决方案在商业领域制药的增长议程中起着至关重要的作用，并为我们的客户具有巨大的潜力。 “我们很高兴能够赢得奥利弗·韦伯（Oliver Weber）为软件业务的新首席执行官。 ，他将为我们的经验做出贡献，以支持我们的客户为未来定位业务，以成为我们的制造商，生物技术和细胞和细胞和基因治疗生产的制造商的主要支持者。”Körber：奥利弗·韦伯（Oliver Weber）在德国吕恩堡（Lüneburg）的商业区Pharmalüneburg，2025年1月23日任命为首席执行官软件。奥利弗·韦伯（Oliver Weber）于2025年1月2日加入Körber，担任Business Area Pharma的首席执行官（CEO）软件。担任这个职位，他将领导Business Area Pharma的全球软件业务。 奥利弗·韦伯（Oliver Weber）在软件，技术，创新和数字方面具有强大背景的总经理有25年以上的经验，并担任了包括ABB，Accenture和Wincor Nixdorf在内的国际领导角色。 在加入Körber之前，他是Crealogix Group的首席执行官，Crealogix Group是一家专门从事数字银行解决方案的全球软件公司。 在科尔伯（Körber）的角色中，奥利弗·韦伯（Oliver Weber）负责业务区Pharma全球软件业务的长期愿景和盈利增长策略。 “作为投资组合的综合层，我们的软件解决方案在商业领域制药的增长议程中起着至关重要的作用，并为我们的客户具有巨大的潜力。 “我们很高兴能够赢得奥利弗·韦伯（Oliver Weber）为软件业务的新首席执行官。 ，他将为我们的经验做出贡献，以支持我们的客户为未来定位业务，以成为我们的制造商，生物技术和细胞和细胞和基因治疗生产的制造商的主要支持者。”担任这个职位，他将领导Business Area Pharma的全球软件业务。奥利弗·韦伯（Oliver Weber）在软件，技术，创新和数字方面具有强大背景的总经理有25年以上的经验，并担任了包括ABB，Accenture和Wincor Nixdorf在内的国际领导角色。在加入Körber之前，他是Crealogix Group的首席执行官，Crealogix Group是一家专门从事数字银行解决方案的全球软件公司。在科尔伯（Körber）的角色中，奥利弗·韦伯（Oliver Weber）负责业务区Pharma全球软件业务的长期愿景和盈利增长策略。“作为投资组合的综合层，我们的软件解决方案在商业领域制药的增长议程中起着至关重要的作用，并为我们的客户具有巨大的潜力。“我们很高兴能够赢得奥利弗·韦伯（Oliver Weber）为软件业务的新首席执行官。，他将为我们的经验做出贡献，以支持我们的客户为未来定位业务，以成为我们的制造商，生物技术和细胞和细胞和基因治疗生产的制造商的主要支持者。”
Blake Bextine博士于2023年加入ARPA-H担任董事高级顾问。在加入ARPA-H之前，Bextine担任DARPA，担任计划经理S
Blake Bextine博士于2023年加入ARPA-H担任董事的高级顾问。在加入ARPA-H之前，Bextine从2016年3月开始担任DARPA，担任计划经理，并担任生物技术办公室的代理副总监两次。他对解决农业生物技术和粮食安全面临的问题的新方法感兴趣，包括基于核酸基于核酸的抗死病/抗原策略以及昆虫和植物转化策略，以进行快速特征选择。此外，Bextine还专注于使用尖端合成生物学平台的基础设施发展和废物消除的气候意识方法。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
连体双胞胎：人工智能与计算机科学的发明
人们普遍认为，现代计算机本身就是一台思维机器，它处在即将被冠以控制论的丰富内容之中，这一点比人们通常认为的要多得多。现代计算机的基本架构以从可寻址高速存储器中检索数字编码指令为中心，最早在约翰·冯·诺依曼的《EDVAC 报告初稿》中描述。冯·诺依曼在 1945 年初撰写这份材料时，正忙于与一个试图成立“目的论学会”的团体进行讨论，以探索生物体和机器实质上等同的激进思想。冯·诺依曼用生物学术语“神经元”描述了数字计算机逻辑的构建块，后来被称为门。这一说法受到沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨工作的启发，他们断言，真正的神经元就像二进制开关一样工作，因此在功能上等同于图灵机和形式逻辑中表达的语句。冯·诺依曼进一步利用生物学隐喻，将他计划中的计算机的组成部分称为器官，将其内部存储单元称为内存。
指挥士官长丹尼尔·L·赫夫林在德克萨斯州的 Valley View 长大，高中毕业后加入了陆军。他曾就读于 One Station U
rd 173 rd IBCT (A)、HHC 2/503 rd 173 rd IBCT (A)、OPS Group JRTC TF 1、路易斯安那州波尔克堡、1-5 IN、1-25 IN SBCT、阿拉斯加州温赖特堡、1-28 IN、第 3 步兵师、乔治亚州摩尔堡和 DPW 摩尔堡驻军。他毕业于美国陆军空降学校、游骑兵预备课程、游骑兵学校、空中突击学校、速降大师学校、探路者学校、全军教官课程、小组教官课程、山地领袖高级步枪射击学校、战斗一级、重型武器/战术步枪学校、战斗参谋学校、MSTR 复原力课程、CMN FACUL DEV-INSTR CRS、基础领袖课程、高级领袖课程、高级领袖课程和士官长学院。赫夫林指挥士官长曾担任过步兵部队的所有领导职务，从队长到指挥士官长。赫夫林军士长被派往阿富汗支持“持久自由行动 IV”（OEF），两次被派往伊拉克支持“伊拉克自由行动”（OIF），被派往乌克兰支持“大西洋决心行动”，并返回伊拉克支持“坚定决心行动”（OIR）。他获得的奖章和装饰包括战斗步兵徽章、专家步兵徽章、跳伞员徽章、德语熟练徽章、空中突击徽章、探路者徽章和游骑兵徽章。他拥有两枚铜星服役勋章、功绩服役勋章（带 6OLC）、陆军嘉奖勋章（带 3OLC）、陆军成就勋章（带 6OLC）、良好品行勋章（带 7
外科医生指挥官 Rob O'Donnell 于 2016 年加入海上预备队。他最初加入 HMS PRESIDENT，后来转入 HMS DALRIADA，因为
Rob 于 2011 年毕业于格拉斯哥大学，获得医学学位。他还拥有爱丁堡大学疼痛管理理学硕士学位，并获得了皇家麻醉学院院士和医学领导与管理学院副院士称号。他的民事职务是 NHS 的麻醉顾问，在格拉斯哥伊丽莎白女王大学医院工作。他的专科兴趣包括重大创伤管理、急诊手术麻醉和产科麻醉。他还是麻醉科输血和产科质量改进的负责人。
融合双胞胎：人工智能和计算机科学的发明
在此框架内，计算机没有必要构成十四行诗或赢得国际象棋游戏，将其视为思维机器。如果大脑和电话开关（克劳德·香农（Claude Shannon）的早期作品）主题相当于布尔·阿尔格·布拉（Boolean Alge Bra），那么当计算机执行程序的电脑开关与人类认为发生的神经切换基本上是相同的。它们的复杂性有所不同，但本质上没有。对于伯克利来说，机械大脑的定义特征仅仅是“处理信息，将信息从机器的一个部分转移到另一部分，并对其操作序列具有灵活的控制。” 1,2因此，读者可以通过在结构中构建西蒙（Simon）来构建自己的思维机，这是一个由两个灯泡，一些切换继电器和两个自制纸胶带读取器组成的简单de vice。
被禁止入狱 - Chicago Unbound
没有哪项新冠疫情刺激方案像多轮无附加条件的现金支付那样引起公众关注。第一轮支票由国会于 2020 年 3 月批准，在政治上取得了巨大成功，以至于特朗普总统坚持在邮件中附上一封私人信件；1 第二轮支票于 2020 年 12 月通过，可能已经扭转了参议院的控制权；2 第三轮支票是拜登总统 2021 年初立法议程的核心。3 每一轮支票都是在一连串的综合立法中通过的，在高度两极分化的国家环境中，这种情况越来越常见。4 在通过立法和分配刺激计划的巨大时间和后勤限制下，国会依靠税法和美国国税局 (IRS) 在疫情期间向数百万美国人紧急支付款项。5
互操作性不仅仅是技术：文化和领导力在联合护理中的作用
人们将 NHS 视为一个单一组织，因此他们期望它能够在其组成部分之间顺利共享信息。然而，在现实中，当人们从一个护理环境转移到另一个护理环境时，他们经常发现他们必须再次提供相同的信息，并提供药物或过去治疗的详细信息。这不仅令人沮丧和耗时，还会使人们面临风险。例如，如果一个人在牙医询问药物信息时无法正确记住自己的药物，则可能面临牙科治疗副作用的风险。缺乏信息流也给工作人员带来了挑战。例如，在紧急情况下，工作人员可能需要快速做出决定，但可能没有他们需要的有关患者、他们的护理支持需求或药物的信息，以便在当时为他们提供尽可能最好的护理。这也错失了获得更好护理的机会。例如，当一个人在眼镜店检查眼睛时，就错失了检查更广泛健康状况的机会，而这可能有助于预防或早期诊断。
结合注意机制和时空特征的端到端自动驾驶决策模型
摘要 自动驾驶决策是自动驾驶系统的重要组成部分，用于向无人驾驶车辆告知和更新目标运动情况。然而，由于野外动态交通场景中交通目标的尺度差异，端到端的自动驾驶决策仍然是一个巨大的挑战。针对这些问题，该文提出了一种结合注意机制和时空特征提取的新模型。具体而言，对于具有尺度差异的交通目标的重要空间信息，将高度H、宽度W和通道C的空间维度相互独立，以构建稀疏空间注意图。此外，通过在每个主干块的末端修剪特征图元素来训练空间网络，使空间网络的两个子网络的准确率分别提高了2.3%和3.9%。然后将提取出的空间信息与先前的速度作为输入联合输入到时间序列网络中，以获得车辆的转向角度和速度。在公开虚拟数据集上的实验表明，该模型的预测准确率达到85.8%，与其他SOTA模型相比，分别提升了4.8%和2.2%。