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指挥士官长 (CSM) Axel R. Nieves-Lopez 的军事生涯长达 23 年，1981 年 8 月出生于波多黎各的桑图尔塞。他于 2001 年 2 月参军，就读于位于德克萨斯州拉克兰空军基地的国防语言学院 (DLI)。同年晚些时候，他参加了在佐治亚州本宁堡（现称为摩尔堡）举行的单站单位训练，并于 2001 年 9 月以步兵身份毕业。他担任过从团队领导到一级军士的所有领导职务，担任过多个教官，并在海外担任过步兵顾问。CSM Nieves-Lopez 的职务包括布雷德利步兵车司机和步枪手、阿尔法连、第 2 营、第 8 步兵团、第 2 旅、第 4 步兵师 (MECH)； 101 空降师第 1 旅第 327 步兵团第 2 营阿尔法连队队长和班长；空降游骑兵训练旅第 4 营查理连队游骑兵教官；第 25 步兵师第 2 斯瑞克旅第 27 步兵团第 1 营排长；美国驻巴拿马大使馆安全与合作办公室步兵顾问；第 1 装甲师第 2 装甲旅第 6 步兵团第 1 营阿尔法连队和总部连队一级军士；佐治亚州斯图尔特堡 NCOLCOE 高级领导课程辅导员。最近担任第 199 步兵旅作战士官长。他曾三次部署支援伊拉克自由行动 (OIF)：OIF I（2003-2004 年）和 2n
指挥军士长 (CSM) Axel R. Nieves-Lopez 的军事生涯长达 23 年，1981 年 8 月出生于波多黎各圣图尔塞。他于 2001 年 2 月加入美国陆军，就读于德克萨斯州拉克兰空军基地的国防语言学院 (DLI)。同年晚些时候，他参加了佐治亚州本宁堡（现称为摩尔堡）的单站单位训练，并于 2001 年 9 月以步兵身份毕业。他担任过从团队领导到一级军士的所有领导职务，担任过多个教官，并担任过海外步兵顾问。CSM Nieves-Lopez 的职务包括第 4 步兵师 (MECH) 第 2 旅第 8 步兵团第 2 营 Alpha 连布雷德利步兵车驾驶员和步枪手；第 101 空降师第 1 旅第 327 步兵团第 2 营 Alpha 连小队队长和班长；空降游骑兵训练旅第 4 营 Charlie 连游骑兵教官；第 25 步兵师第 2 斯特赖克旅第 27 步兵团第 1 营排长；美国驻巴拿马大使馆安全与合作办公室步兵顾问；一级军士，阿尔法连和总部连，第 1 营，第 6 步兵团，第 2 装甲旅，第 1 装甲师；NCOLCOE 高级领导课程辅导员，佐治亚州斯图尔特堡。最近担任第 199 步兵旅作战军士长。他曾三次部署支援伊拉克自由行动 (OIF)：OIF I (2003-2004) 与第 8 步兵团第 2 营；OIF III (2005-2006) 和 OIF V (2007-2008) 与第 327 步兵团第 2 营。2014 年，他随第 1 营第 27 步兵团部署到太平洋通道，支持 PACOM 安全合作任务，参加与泰国、韩国和菲律宾军队的双边演习。CSM Nieves-Lopez 参加了专业军事教育 (PME) 系统的所有级别，包括高级领导课程 (HG)、空中突击、游骑兵、空降和探路者学校毕业生。他完成了战术认证课程、陆军基础教员课程、通用教师发展教员课程、丛林作战战术课程（澳大利亚）和丛林幸存者课程（澳大利亚）。毕业于军士长学院第 72 届。他已获得 57 个学分，获得领导力和劳动力发展学士学位。CSM Nieves-Lopez 与田纳西州克拉克斯维尔的 Brandi Marie Nieves 结婚已超过 18 年。他们有两个孩子，Elyssia 和 Mateo。他的奖章和勋章包括功绩服务奖章 2 橡树叶簇 (OLC)、陆军表彰奖章 (英勇)、陆军表彰奖章 (8 OLC)、陆军成就奖章 (5 OLC)、优良品行奖章 (第 7 次颁发)、国防服务奖章、伊拉克战役奖章 (3 战役之星)、全球反恐战争远征奖章、全球反恐战争服务奖章、韩国服务防御奖章、士官专业发展丝带 (数字 5) 陆军服务丝带、海外服务奖章 (第 5 次颁发)、战斗步兵徽章、专家步兵徽章、游骑兵徽章、跳伞员徽章、空中突击徽章、探路者徽章、智利跳伞员徽章和驾驶员徽章 (履带和轮式)。
20241021 人工智能迷你课程简介
本迷你课程采用整体方法研究人工智能 (AI)，整合技术、社会、经济和道德视角。从技术上讲，随着生成式人工智能和硬件的突破，人工智能正在迅速发展，为各个领域带来了机遇和挑战 (Apostolopoulos、Tzani 和 Aznaouridis，2023 年)。从社会经济角度看，人工智能正在改变农业等行业，促进人机协作，推动经济增长和创新 (Ren、Deng 和 Joshi，2023 年)。社会计算还通过提供基本数据在人工智能的发展中发挥着关键作用 (Li 和 Joshi，2012 年)。人工智能融入日常生活引发了道德问题，例如解决算法偏见和确保价值敏感的设计。
Gentrack - 2024-02 工作坊
虚拟发电厂（简称 VPP）是一个由软件集中管理的能源生产和存储系统网络，用于在高峰/非高峰时段向电网提供和消耗能源。虚拟发电厂可以快速利用可再生能源，保持网络稳定并减少对化石燃料的依赖。（摘自 EA，2024 年）
CHPS：第一季度持股情况 - Xtrackers by DWS
获取基金招股说明书 要获取摘要招股说明书或招股说明书，请从 www.Xtrackers.com 下载，咨询您的财务代表或致电 (844) 851- 4255。投资涉及风险，包括可能损失本金。我们建议您在投资前仔细考虑产品的目标、风险、费用和开支。摘要招股说明书和招股说明书包含此信息以及有关投资产品的其他重要信息。投资前请仔细阅读招股说明书。Xtrackers ETF（“ETF”）由 DBX Advisors LLC（“顾问”）管理，由 ALPS Distributors, Inc.（“ALPS”）分销。顾问是 DWS Group GmbH & Co. KGaA 的子公司，与 ALPS 无关联。股份不可单独赎回，股份所有者只能以增设单位从基金购买这些股份，或将这些股份提交给基金赎回。
数学和统计学助理教授终身教授职位...
欢迎符合条件的人员申请数学和统计系的全职终身制统计学助理教授职位。特别感兴趣的领域是数据科学，重点是计算统计和机器学习。成功的候选人将被期望开发一个充满活力的外部资助研究计划，以补充部门的统计学研究活动，与部门内外的研究人员进行有效合作，教授各种本科和研究生水平的统计学课程，在学术和研究发展领域指导研究生和本科生，指导研究生，通过需求评估制定课程，并坚定地致力于为部门、学院、大学和统计社区提供服务。成功的候选人将拥有知名机构的统计学或相关学科博士学位。我们正在寻找具有强大研究记录的候选人，这些记录由已建立或正在开发的研究计划和在著名专业期刊上发表的出版物证明，并且他们表现出有效的课堂教学技能、有效的人际交往和沟通技巧以及同事关系。能够吸引外部资助的证据将被视为一项资产。在大学层面提供专业服务或与统计界接触的证据也被视为一项资产。决策过程中将考虑该系的具体教学需求。数学和统计学系提供统计学本科和研究生课程。此外，我们还与公共卫生学院和社区卫生与流行病学系合作提供生物统计学研究生课程。统计学系教师的主要研究兴趣包括生物统计学、生物信息学、生存和纵向数据分析、缺失数据和测量误差问题、聚合物的晶格模型、概率和随机过程、机器学习、深度学习、人工智能和量子信息。有关数学和统计学系及其研究活动的更多信息，请访问 http://math.usask.ca/。成功的候选人将加入一个充满活力和协作的学术团体，致力于推动研究和教育。数学与统计学系隶属于文理学院，该学院由 18 个系、新成立的艺术学院、近 100 个课程和约占萨斯喀彻温大学总学生人数的 40% 组成。该系提供该大学大约一半的本科课程，涵盖人文、社会科学、科学和美术。文理学院有 10,000 多名学生和 300 名教职员工，包括 10 名加拿大研究主席。学院强调学生和教师研究、跨学科项目、社区参与研究和知识动员以及国际机会。有关艺术与科学学院的更多信息，请参阅 https://artsandscience.usask.ca/。我们鼓励来自公平群体的成员（例如女性、种族少数群体成员、土著人和残疾人）提出申请。数学与统计系支持卓越，并认识到公平、多样性和包容性 (EDI) 原则是实现这一目标的基础。招聘将以萨斯喀彻温大学、艺术与科学学院和数学与统计系对 EDI 的坚定承诺为指导。
可解释人工智能 (XAI) 迷你课程简介
在第一篇论文“使用大型语言模型的人工智能体推理综述”中，作者为 XAI 应对快速发展的大型语言模型的可解释性挑战做出了贡献。人工智能体中大型语言模型的日益复杂和使用凸显了研究其推理能力的必要性。作者通过他们的论文旨在了解大型语言模型如何很好地支持对人工智能体有用的各种推理形式。为此，他们使用 PRISMA 和滚雪球法进行了系统的文献综述。他们在 82 篇论文中映射了推理主张和大型语言模型能力。本文的研究结果揭示了推理主张与用于验证它们的测试之间的不匹配，研究存在重大差距，尤其是在道德推理方面。
有效的2020年秋季 *上次更新10/2/2024轨道选项：必须选择1个轨道集中度以BS生态和保护（ECO）地球和A
或实验室对。自然科学生物学生物学141：现代生物I（W/ 141L）生物学的基础142：现代生物II的基础（W/ 142L）生物学基础241：进化生物学生物学生物学320：动物行为Biol 329：沿海生物学W/ Lab Biol 347：疾病生态学化学150：w/ w/ properties：W/ 150：W/ 150 w/ 150 l/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ w/ 203：高级反应性化学204：大分子定量科学数学数学111：计算I（OR 111L）数学112：CALC II（OR 112Z）数学116：生命科学微积分II MATH 210：ADV。数据科学的计算数学221：线性代数定量理论和方法QTM 200：应用回归分析分析QTM 210：概率和统计QTM 220：回归分析QTM 250：数据科学计算QTM 315：GAME TROPAN QTM 325：GAME TORYE QTM 325：进化游戏理论QTM 360 linsistical linsistion linsistion QTM 3555555555555.模型QTM 446：大/小数据和可视化QTM 491：设计/分析实验
附表2中列出的快速通道可再生电力项目
高压直流电流（HVDC）电缆更换和容量项目是升级HVDC Inter-Island变速箱链路（HVDC链路），并替换连接到北岛和新西兰南岛的海底电缆。该项目旨在在未来40年内提供适当尺寸，弹性和可靠的HVDC链接。库克海峡电缆对于新西兰的电力系统至关重要。在典型的一年中，现有的HVDC链接可从南岛发电机提供15％的北岛电力，但是在某些时候，这些电缆可提供北岛的大约30％的电力。
设计基于细胞内适体的荧光生物传感器，以跟踪大肠杆菌的负担
细胞负担会影响工程合成系统的性能。出于这个原因，人们对开发跟踪负担和改善生物技术应用的工具有很大的兴趣。荧光RNA适体是实时监测负担的极好候选者，因为他们的产量有望在转录资源上施加可忽略的负载。在这里，我们表征了从大肠杆菌中不同启动子表达的适体库的性能。我们发现适体相对性能取决于启动子和菌株，与期望相反，适体的表达会影响宿主的适应性。通过选择具有更明亮的输出且影响较低的两个适体，我们设计了一个细胞内生物传感器，能够报告工程细胞中负担响应的激活。此处开发的传感器增加了可用于减轻负担的工具的收集，并可能支持寻求改善主机性能的生物处理应用程序。
在繁忙的海上环境中，基于LIDAR的可靠LIDAR船舶检测和跟踪
环境感知是在动态复杂的操作环境中安全执行任务的重要要求（ASV）的至关重要要求。大多数现有的船舶检测方法都取决于基于相机的方法，这些方法对环境条件敏感，无法直接提供与检测目标有关的空间位置信息。为了克服这一限制，我们提出了一个基于激光雷达的船舶检测和跟踪框架，可以应用于繁忙的海上环境。所提出的框架由两个功能模块组成：船舶检测和多对象跟踪。用于船舶检测，对模块化的网络结构进行了调整，从而使在不同类型的检测网络之间易于切换，以确定检测准确性，检测速度或两者的妥协，具体取决于任务要求。还实施了一种基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪方法，以补偿由于船舶运动或闭塞而可能遗漏的任何检测，仅依赖于检测结果。我们还收集了有史以来的第一个现实世界激光雷达数据集，用于横跨泰晤士河和码头的海上应用，包括一系列船舶类型，长度从5 m到40 m，以及不同的船体类型。数据集的组织方式与Kitti数据集类似，可以轻松地将其应用于发达的点云检测网络。值得注意的是，我们的方法在收集的数据集中达到了74.1％的总体检测准确性。所提出的框架和数据集使基于激光雷达的环境感知可行，可在自主海洋导航领域实施和支持开发。