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布雷特·A·兰德里上校
布雷特·A·兰德里上校 布雷特·兰德里上校是华盛顿特区空军部特别审判顾问办公室副首席特别审判顾问。兰德里上校在工作中协助首席特别审判顾问监督国防部根据《统一军事司法法典》第 10 USC § 801(17) 条对所涉罪行以及该办公室行使职权的其他罪行进行调查和审判级诉讼的法律代理。国防部特别审判顾问办公室独立于被指控犯有所涉罪行者的军事指挥系统以及这些罪行受害者的指挥系统。特别审判顾问办公室直接向空军部长汇报，没有干预权。兰德里上校出生于路易斯安那州贝尔查斯。加入空军之前，他获得了路易斯安那州立大学的工商管理学士学位。他继续在路易斯安那州立大学法学院学习，并于 2004 年获得法学博士学位。在法学院学习期间，兰德里上校在美国路易斯安那州中区检察官办公室担任了两年的书记员。他于 2004 年 10 月获得路易斯安那州律师资格，并于同月直接任命。兰德里上校于 2004 年 11 月进入军官培训学校学习。兰德里上校和他的妻子娜塔莎有两个双胞胎女儿，朱莉安和亚历山德拉。教育
兰布雷希特部长与士兵就
数据保护信息 1. 自愿同意 a) 我自愿提供我的数据。我没有法律或合同义务披露我的数据。 b) 关于不同意的后果：不同意将导致无法参加活动。 2. 撤销的可能性 我有权随时撤销已给予的同意，且撤销后该同意将立即生效。撤销之前处理的合法性不受影响。 3. 进一步处理 a) 上述处理目的的法律依据是根据 GDPR 第 6 条第 1a 款、第 7 条获得的同意 b) 数据将在上述事件发生后最多保存三个月 c) 数据将根据 BKAG 第 5、10、14 和 25 条传输给 BKA 或根据相关州警察法律传输给负责的 LKA，以检查与安全相关的问题。 d) 没有自动化决策。 e) 数据将按以下方式处理*：存储在 EXCEL 表中，一旦不再需要就删除数据。 4. 数据保护的负责人是：联邦国防部，Stauffenbergstrasse 18, 10785 Berlin 5. BMVg 业务领域的数据保护官是：德国联邦国防军官方数据保护官 BMVg R II 4 Fontainengraben 150 53123 Bonn 6. 除了上述随时撤销的权利之外，作为数据主体，我对负责人拥有以下权利： - 关于我的数据的信息（根据欧盟 GDPR 第 15 条）， - 更正权利（根据欧盟 GDPR 第 16 条）， - 删除权利（根据欧盟 GDPR 第 17 条）， - 限制处理的权利（根据欧盟 GDPR 第 18 条）， - 反对处理的权利（根据欧盟 GDPR 第 21 条）。 7. 我有权向数据保护和信息自由专员提出投诉（根据欧盟 GDPR 第 77 条）。
布雷特·A·赛德尔博士 - 海军部长
开发和收购 Brett Seidle 博士担任海军研究、开发和收购 (ASN RD&A) 助理部长的首席文职副手。在此职位上，他负责监督和制定海军和海军陆战队在造船、航空、太空、武器系统和通信系统方面的研究、开发和收购/维持计划。ASN RD&A 的职责包括监督 100,000 多名员工，并管理海军部全球收购系统的运营，每年的义务超过 1550 亿美元。他曾担任 ASN (RD&A) 下属的海军研究、开发、测试和工程 (DASN (RDT&E)) 副助理部长，负责对与 RDT&E 预算活动、科学和工程、高级研究与开发、原型设计和实验以及测试和评估有关的所有事务进行行政监督。他还负责监督和管理海军研究与发展机构部，该机构包括海军实验室、作战中心、海军研究办公室、海军研究生院和 5 个大学附属研究中心。他曾担任海军水面作战中心 (NSWC) 和海军水下作战中心 (NUWC) 的执行主任，该中心拥有 29,000 多名员工。NAVSEA 作战中心约占海军工程和科学专业知识的 30%，由 10 个梯队（四级作战中心部门和两个梯队五级指挥部）组成。在 NAVSEA 任职期间，Seidle 博士还被调任 21-22 财年 SEA 04 工业运营执行主任，领导和指导国家公共和私人造船厂的维护、现代化和新建工程，负责管理超过 37,000 名员工。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
威廉·布雷特（William Brett）MD，MPH，facoem
M.，Oukem-Boyer，O.，B.，Owen，A.，Owolabi，M.O.，Owolabi，L.，Owusu-Dabo，E.，Pare，G. J. Sidibe，I。，I。 O.，Tayo，
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