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World File Search System施洛瑟
安杰洛·坎格洛西博士
3. 工作经历 1997-2018 英国普利茅斯大学 人工智能与认知教授（2006-2018） 学院研究主管 - 相当于副主任/研究主任（2016-18） 讲师（2004-06），首席讲师（2002-04），高级讲师（1998-2002），讲师（1997-98） 2015- 客座教授：普利茅斯大学（2018-20）；米兰天主教大学（2019-20）；曼彻斯特大学（2018）；东京早稻田大学（2016）；萨萨里大学（2017）；墨西拿大学 (2015) 2010-18 顾问，Scisys Ltd（空间和国防工业机器学习） 2004-06 兼职研究员，认知科学与技术研究所，CNR 国家研究委员会罗马 1996 南安普顿大学访问学者，认知科学中心 (S. Harnad 教授) 1994-95 加州大学圣地亚哥分校访问学者 (J. Elman 教授；W. Kristan 教授) 1993-97 认知科学和心理学课程助教 (热那亚大学；锡耶纳大学) 1992-97 研究合作伙伴，心理学研究所，意大利国家研究委员会 1992-94 信息技术实验室研究助理，阿莱尼亚 - 芬梅卡尼察，罗马
波洛莱
2015 年，Bolloré 集团在联合国气候变化大会 (COP21) 期间在香榭丽舍大街启动了第一条 Bluetram 线路，继续部署其清洁和可持续的出行解决方案。作为官方合作伙伴，集团还向联合国成员国提供了 Bluebus 和 Bluecar ® 车队。集团继续开发电动汽车共享解决方案，在印第安纳波利斯投入使用 Blueindy，意大利的 Bluetorino 也将很快加入其中。新蓝区 (Bluezones) 在非洲的贝宁、刚果和几内亚兴起，它们是为当地居民提供电力、饮用水、互联网和其他多种服务（如年轻企业家孵化器）的生活空间。所有这些用于个人或集体出行以及智能使用和储存电力的创新都是对可持续发展和能源储存问题的回答，这些问题已成为公民、城市和政府面临的主要问题。集团历史悠久的业务线——运输和物流，也预见到了其活动中不可避免的技术趋势以及气候变化的影响。因此，我们在勒阿弗尔的物流枢纽项目在“COP21 解决方案”博览会上被评为运输和物流领域的“创新和有效”解决方案。今年的第二项重要活动是组织运输和物流活动。在日益增长的需求中
波洛莱
集团各部门均在考虑各业务单位具体情况的同时，运用这一战略愿景，确保行动部署一致、可持续。集团业务领域的多样性反映在其企业社会责任政策中：> 由于运输和物流部门的特殊性质和地理位置，该部门制定了特别严格的人力资源和健康安全政策。员工是该业务领域成功的关键；> 通过 Vivendi，通讯部门的战略以人权为基础，特别是促进文化多样性、知识共享、支持年轻人和保护个人数据；> 电力存储和解决方案部门的发展基于一项投资和创新政策，该政策致力于对抗污染和支持能源转型。集团的优先事项（所有子公司都一样）包括降低与商业道德相关的风险、确保遵守人权、实施支持与员工建立可持续关系的就业政策、投资开发创新和环保的产品和服务，以及成为其所在地区经济和社会发展的重要合作伙伴。—
洛厄尔小学
•集体效力是我们员工的核心价值。因此，我们致力于将所有学生视为我们的学生，而不论课堂安置如何。我们努力建立学生与学校所有成年人之间的信任关系，因此学生在艰难或需要帮助时感到安全地交流。员工将在多个环境中可见，并与所有学生积极互动。•我们将在所有学校环境中提供一致的I PBIS实践，并认可学生何时达到这些期望；我们将为在所有环境中都需要更需要实现个性化目标的学生提供更多的机会。•教室将有休息区域以支持学生自我调节。•我们将通过早上会议，辅助框架和基于证据的SEL教学来培养教室中的协作和社区。•我们将教学学生关于毅力的力量，并使用语言和反馈，使所有学生通过强调成长的心态来将自己视为有能力的学习者。•我们将教授和促进个人应对技巧和策略，以及反思性的解决问题和恢复性实践。•我们将拥有肯定多种身份的学习经验，包括种族，种族和语言。我们将确认并包括基本语言，并努力提升个人的家庭优势和故事。•我们将制定日程安排和人员，以促进包容并支持我们的信念，即所有学生首先都是普通教育学生。•我们将利用Coteaching框架为课堂上的多个成年人提供建立关系，并提供频繁的小组和1-1的支持。
伯纳德·奥莫洛
33. Orero, L.、Omondi, EO、Omolo, BO (2024)。用于预测肯尼亚每月火灾频率的贝叶斯模型。PloS One，19 (1)，e0291800。[PMID: 38271480]。32. Kigo, SN、Omondi, EO、Omolo, BO (2023)。评估监督机器学习算法对钻石定价模型的预测性能。Sci Rep.，13 (1)：17315。[PMID: 37828360]。31. Lipesa, BA、Okango, E.、Omolo, BO、Omondi, EO (2023)。监督机器学习模型在预测预期寿命中的应用。SN Appl. Sci. , 5 : 189。https://doi.org/10.1007/s42452-023-05404-w。30. Akoth, M.、Odhiambo, J.、Omolo, B. (2023)。在存在过度显性的情况下，在疟疾研究中进行全基因组关联检测。疟疾杂志，22 (1): 119。[PMID: 37038187]。29. Elbashir, MK、Mohammed, M.、Mwambi, H.、Omolo, B. (2023)。使用整合基因表达数据和蛋白质-蛋白质相互作用网络鉴定与乳腺癌相关的中心基因。应用科学，13 (4): 2403。https://doi.org/10.3390/app13042403。 28. Omolo, BO 和 Manda, SO (2022)。社论：生物统计学和流行病学方法在撒哈拉以南非洲癌症研究中的应用。公共卫生前沿，10：1069098。[PMID：36457323]。27. Mohammed, M.、Mwambi, H.、Mboya, IB、Elbashir, MK、Omolo, B. (2021)。预测因子
关于ICT启动开发政策
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