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Steven M. Durbin 博士的简历
• 聘请了三名新教员；均获得终身教职 • 对两个理学学士课程进行了重大课程变更 • 对博士考试流程进行了重大更新 • 获得了超过 100,000 美元的实验室改进基金 • 为初中和高中学生开展外展活动 • 为部门开发强大的视觉形象 副教授（2010 年至 2013 年） 电气工程系和联合终身教职 物理系 布法罗大学 (SUNY) 美国纽约州布法罗 14260 副教授（2007 年至 2010 年） 电气与计算机工程 坎特伯雷大学 律师资格以上高级讲师 新西兰克赖斯特彻奇（2005 年至 2006 年） 高级讲师（2002 年至 2004 年） 讲师（2000 年至 2001 年） 助理教授（1995 年至 2000 年） 电气工程系 客座助理教授（1994 年） 佛罗里达农工大学和佛罗里达州立大学 美国佛罗里达州塔拉哈西 32310荣誉和获得美国国家航空航天局 (NASA) 博士研究研究生奖学金。奖项 Eta Kappa Nu 电气工程荣誉学会成员。Tau Beta Pi 工程荣誉学会成员。专业电气电子工程师学会高级会员（自 1994 年起）会员资格材料研究学会会员（自 2000 年起）新西兰皇家学会专业会员（自 2000 年起）AVS 会员（自 2005 年起）业余无线电天文学家协会会员（自 2020 年起）新西兰皇家学会专业会员（自 2000 年起）美国物理学会会员（自 1994 年起）技术 I-CORPS 团队技术主管。2019 年 7 月，华盛顿特区团队。转移资助编号 #193582。113 次面对面采访（共 121 次）。活动持续的客户发现：超过 200 次采访，并获得 2 项美国专利和 1 项日本专利，4 项专利申请正在审查中；已提交 4 份临时专利申请
南部肯德基第十区议会地方计划审查2021南部肯德尔气候行动策略
Resource and energy efficiency – comprehensively reducing waste and reducing demand for energy across the economy Behaviour changes across society – especially those that lead to a lower demand for carbon-intensive activities, for example a greater shift towards healthier diets and a reduction in consumption of beef, lamb and dairy products Electrification – particularly of transport and heating, supported by a major expansion of renewable and low carbon energy generation Hydrogen development – where there are工业流程或长途HGV和运输的能源密集型需求，氢可以为其中一些需求提供服务碳捕获和存储 - 工业和剩余排放土地利用变化 - 更改碳存储和生物量生产的重点，以加速植物，植树和泥炭园植物，/div>/div>/div>/div>/div>
史蒂芬（史蒂夫）西辛斯基
简历 – 2023 年 3 月 Steve Ciesinski 是一位经验丰富的高管、投资者、董事会成员和顾问，服务于广泛的科技和服务型行业公司。他是一位深度科技倡导者，在各种公司商业模式和融资情况下经验丰富。Steve 是一位环球旅行者，他了解在从事高管业务发展的同时学习新文化和新市场的好处。他经常在有关数字化转型、创新和创业的会议和高管计划上发表演讲并担任小组成员。Steve 是 Vencrest Partners 的创始人和管理合伙人，这是一家种子期高科技风险投资和咨询服务公司。他特别感兴趣的是应用 AI/ML、VR/AR、语音、区块链、先进材料、基础设施软件和机器人等技术来解决商业和政府挑战。Steve 最近担任硅谷 SRI International ( www.sri.com ) 的总裁，该公司是世界领先的独立研发组织之一。 SRI 每年的合同研究和商业化收入接近 5 亿美元，致力于创造突破性的技术创新，包括 Siri、电脑鼠标、超声波和遥控机器人医疗设备、高清电视、抗癌药物、自然语言语音识别等。Steve 是 SRI 最大子公司 Ravenswood Solutions 的董事长，该公司为美国军方和全球盟军提供基于技术的模拟和训练系统。他拥有 SRI 的政府安全许可。他曾在全球半导体资本设备制造商应用材料公司（总经理）、全球语音消息产品领导者 Octel Communications（首席运营官/执行副总裁）、基于人工智能的人员招聘应用程序的发明者 Resumix（董事长/首席执行官）和 Web 2.0 软件先驱 Laszlo Systems（董事长/首席执行官）担任高管职位。他的职业生涯始于宝洁公司，曾担任 Booz, Allen & Hamilton 的顾问，还曾担任 Earlybird Ventures 的风险投资合伙人。 Steve 曾担任纽约联合学院董事会主席以及加州理工大学校长内阁成员。他还曾担任公共、私人和非营利组织的董事会成员，并担任战略、薪酬、审计、财务和投资以及其他董事会委员会成员。自 2009 年以来，Steve 一直担任斯坦福大学商学院的教师，教授创业和创新主题。他曾担任斯坦福心血管研究所、商学院管理委员会、巴克/卡迪纳尔（运动）俱乐部和商学院院长顾问委员会的董事会成员。他拥有纽约联合学院的电气工程学士学位和文学士学位，以及斯坦福大学的工商管理硕士学位。Steve 和他的家人是 Kalele 基金会的创始人，致力于为弱势儿童提供性格塑造和改变人生的发展体验。他还积极参与优胜美地保护协会、LifeMoves（无家可归者收容所）、Hidden Villa（社会正义）、斯坦福儿童医院和其他以使命为导向的组织。Steve 喜欢阅读（时事、经济、国际关系）和旅行、背包旅行/徒步旅行、骑自行车、滑雪、网球、高尔夫和其他户外活动。
2023 年装卸作业风险管理行为准则
例如，在船舶抵达码头或设施之前完成预先规划。装卸公司可在进行装卸作业之前向船舶提供安全信息和船舶检查清单。这使船长或其指定代表有机会与装卸公司合作，以确保工作区域对装卸工人来说是安全的，并向装卸工人提供有关船舶安全工作程序的信息。装卸公司在船舶抵达时进行船舶检查。任何安全问题都会传达给船长或主管。如果存在任何未解决的问题，装卸公司或其指定代表可能会与船长或其指定代表会面并合作，以尝试解决问题。
基思·史蒂文森博士
摘要：由于世界人口不断增长，能源需求不断增加，以及对可再生能源替代品多样化的需求日益增加，开发先进材料和技术以有效地将能源直接转化为电能变得至关重要。然而，在成功实施任何数量的竞争能源技术（例如基于硅的太阳能电池以外的技术）之前，仍然存在巨大的科学挑战。目前正在探索的材料、界面和设备架构很难通过集合平均、批量实验方法来探究，因为它们不表现出长程有序或同质性，包含独特的纳米形态特征，并且具有不均匀的化学成分和缺陷化学。此外，这些材料和界面具有动态“反应性”，其性能在使用过程中会显著下降，从而限制了它们的循环寿命和最终的商业化前景。本次演讲将重点介绍我们为开发高分辨率、空间分辨的方法来研究钙钛矿太阳能电池所做的努力。我们开发了一些方法来研究功能设备中不同深度的埋藏界面。这些实验揭示了不同层之间的大量混合[1-3]。另一个设计参数是通过用 Br 部分取代 I - 来调整钙钛矿化学的带隙，以扩大其在串联太阳能电池和 LED 中的应用。剩下需要解决的唯一关键问题是它们在工作条件下的长期稳定性较差，特别是通过分裂成富含 I 和 Br 的相而导致的光化学降解。要充分抑制这一过程，需要彻底了解其潜在现象。在本次报告中，我们将详细研究化学计量和非化学计量混合卤化物 CsPbI 3-x Br x 中的电场诱导和光诱导相变。使用 ToF-SIM 和原位原子力显微镜，可以可视化光照下卤化物相偏析的实时动力学。富含 I 的相主要沿晶界偏析，而晶粒本体仍然富含 Br。我们提出，通过空间分辨成像方法，光生 Pb 0 和 I 3 - 物种被选择性地从晶粒本体排出到晶粒边界界面。 简历：史蒂文森教授于 1997 年在犹他大学亨利怀特教授的指导下获得博士学位。随后，他在西北大学 (1997-2000) 担任博士后；并在 2000 年至 2015 年期间在德克萨斯大学奥斯汀分校担任教授。目前，他正在领导俄罗斯莫斯科一所新的研究生大学 (斯科尔科沃科学技术研究所) 的发展，他曾担任该研究所的教务长、全职教师和能源科学与技术中心 (CEST) 的创始人。2019 年，斯科尔科沃科技大学成为世界上最年轻的大学，也是俄罗斯联邦唯一一所进入自然指数年轻大学前 100 名的大学。史蒂文森的研究兴趣旨在阐明和控制对许多新兴的能源存储和能量转换技术至关重要的固/液界面化学。迄今为止，他已经在这个领域发表了 350 多篇同行评审的出版物、13 项专利和 6 本书的章节。他曾获得美国国家科学基金会 CAREER 奖（2002 年）、南方研究生院会议新学者奖（2004 年）、电分析化学学会青年研究员奖（2006 年）、Kavli 研究员（2012 年）、电分析化学学会 Charles N. Reilley 奖（2021 年）和电化学学会 David C. Grahame 奖（2023 年）。史蒂文森的研究兴趣旨在阐明和控制对许多新兴的能源存储和能量转换技术至关重要的固/液界面化学迄今为止，他已在该领域发表了 350 多篇同行评审出版物、13 项专利和 6 本书章节。他曾获得 NSF CAREER 奖（2002 年）、南方研究生院会议新学者奖（2004 年）、电分析化学学会青年研究员奖（2006 年）、Kavli 研究员奖（2012 年）、电分析化学学会 Charles N. Reilley 奖（2021 年）和电化学学会 David C. Grahame 奖（2023 年）。
Stevenage Design Guide SPD（2023年1月）
1.23赫特福德郡县议会与赫特福德郡地区和自治市镇议会合作，已经产生了建筑期货。基于网络的指南，以确保赫特福德郡的可持续发展。 针对计划者和开发商，它提倡高质量的城市设计，以促进可持续性。 本指南中的模块包含有关能源，空气，水，废物，安全和材料的信息，它们相互关联以构成可持续和成功开发的广泛设计指南。 必须与此SPD一起阅读建筑期货，以确保所有发展建议的可持续性。 赫特福德郡县议会也是公路管理局，其新兴指导将被称为“地点，运动规划和设计指南”，此外还应考虑其当地运输计划4。。1.23赫特福德郡县议会与赫特福德郡地区和自治市镇议会合作，已经产生了建筑期货。基于网络的指南，以确保赫特福德郡的可持续发展。针对计划者和开发商，它提倡高质量的城市设计，以促进可持续性。本指南中的模块包含有关能源，空气，水，废物，安全和材料的信息，它们相互关联以构成可持续和成功开发的广泛设计指南。必须与此SPD一起阅读建筑期货，以确保所有发展建议的可持续性。赫特福德郡县议会也是公路管理局，其新兴指导将被称为“地点，运动规划和设计指南”，此外还应考虑其当地运输计划4。赫特福德郡县议会为当地洪水管理局提供的任何指导也应遵守在考虑地点设计时。
史蒂文斯住房性别包容性住房指南 史蒂文斯理工学院以培养和支持多元化社区而自豪
史蒂文斯住房性别包容性住房指南 史蒂文斯理工学院以培养和支持多元化的人群和观点社区而自豪。史蒂文斯学生事务部和住宿和餐饮服务办公室的核心价值是建立一个庆祝和促进多样性并培养对所有学生的尊重的住宿社区。传统的根据出生时指定的性别将学生分配到住宿空间的制度并不总是能让所有学生在我们的校园里感到安全、受尊重和舒适。性别包容性住房允许住户创建室友组并被分配到房间或套房，无论出生时指定的性别如何。史蒂文斯为学生提供各种校内住房选择。跨性别和性别不合的学生将有机会获得符合其性别认同的住房。任何希望讨论住宿安排的学生都应联系住宿和餐饮服务办公室。希望获得性别包容性住房分配的学生必须首先完成住宿和餐饮服务办公室规定的所有要求，才有资格获得史蒂文斯住房。与父母、家庭成员和/或监护人沟通入住性别包容性住房的决定是学生的决定，而不是学校的决定。如果任何学生因任何原因离开性别包容性房间或套房，则留在分配中的学生将有整整一周的时间让他们选择的学生填补空缺。一周后，如果剩余的学生没有填补空缺，住宿和餐饮服务办公室可能会将整个房间或公寓恢复为单一性别空间，并相应地填补空缺。恢复为单一性别空间的过程可能涉及要求住在该单元的学生搬到新空间，相关学生应遵守此要求。选择性别包容性房间或套房的学生承认居住承诺为整整一年。改变对性别包容性住房想法的学生可以提交更改分配的申请，但须理解我们能否满足此类更改请求取决于空间可用性和提交申请的时间。
标题：临床环境中的人工智能：迈向可靠结果预测的实际实施 Simon Tilma Vistisen 1,2 Tom Joseph Pollard 3 Steve Harris 4 Simon Meyer Lauritsen 5,1
用于预测不良临床事件的高级统计模型已在文献中无处不在，我们经常听说人工智能或机器学习 (ML) 等概念将颠覆医学。鉴于外科手术和重症监护入院期间产生的数据量，这些临床领域是 ML 应用的典型。然而，面对巨大的关注和巨大的研究成果，迄今为止经过临床验证和实施的算法却很少。1 在麻醉和重症监护领域，我们所熟悉的令人信服的脓毒症预测研究很少，但它们要么规模较小 2 ，要么不是设计为随机对照试验。3 在本文中，我们广泛讨论了 ML 在现实世界中实施困难的一些原因。其中一些原因与方法论有关，另一些原因与临床背景有关。提出问题很少有机器学习研究人员非常熟悉临床环境，因此许多机器学习研究的开展方式不易转化为临床应用也就不足为奇了。恰当地构建机器学习研究（即正确定义临床事件和预测任务）需要跨学科知识和详细的方法讨论。例如，对于预测任务，构建框架包括确定临床结果、指定预测的准确时间、选择观察窗口等。这些细节有时考虑不周，有时描述不清。构建框架是正在开发的机器学习模型的支柱，评估是在构建框架的背景下进行的。4 因此，如果没有明确且具有临床相关性的构建框架，看似高性能的模型可能仍然无法在临床上使用。5 许多机器学习研究试图解决临床相关问题，但将问题过度简化到最终失去临床相关性的地步。机器学习研究中无处不在的病例对照构建框架/设计就是一个很好的例子，研究人员试图解决与临床现实不符的临床相关问题。经典病例对照研究的证据水平很弱，而且这种设计的缺陷（如选择偏差）不会因为研究应用了机器学习技术而消失。在创建能够做出预测并随时间更新的模型方面，在“验证研究”中应用病例对照设计往往会产生应避免的时间偏差。6 当发布以这种方式开发的黑箱预测算法时，结果往往是阳性预测值急剧下降，6 并且用户不可能知道哪些事件警报值得信任。观察数据的性质许多研究都是基于对大量回顾性收集的数据集的分析，缺失数据是一种常见且自然的现象。由于数据很少随机缺失，因此缺失数据的处理通常是一个主要问题。我们可以想到一个简单的生理示例，即休克/低血压时 SpO 2 无法测量。临床示例是急诊科 (ED) 采集动脉血气的患者与未采集动脉血气的患者之间的差异。临床医生决定获取该血气。观察结果的存在或缺失告诉我们一些重要的事情。更进一步说：血气是在何时何地采集的？如果在心脏手术恢复室术后最初几个小时采集，那么很可能获得该实验室测试结果以告知 FiO 2 调整，这表明与 ED 患者不同的“实验室存在风险”。一项大型回顾性研究发现，仅仅“存在实验室测试订单，无论有关测试结果的任何其他信息如何，都与