这本书得到了许多人的帮助。感谢参加牛津大学邓普顿学院两次研究研讨会的所有人。研讨会上的讨论为随后撰写以下论文提供了大量思考。与参加研讨会的从业者分享创新案例尤其有价值。特别感谢 Keith Ruddle 的帮助和热情款待。社会市场基金会的许多工作人员在项目过程中提供了帮助,但特别要感谢 Robin Harding,他是关键阶段的研究员,他的勤奋和智慧是无价的。最后,我们要感谢 EDS 的前研究员 Matthew Trimming。如果没有他的专业知识、鼓励和经济援助,这个项目就永远不会启动,这本书也永远不会问世。
阿肯色州森林商业中心与许多机构和私人组织合作,其中许多人有助于制作和审查此报告。我们想提及阿肯色州谢里丹的肯·布拉格(Ken Bragg),他率先为阿肯色州议会的中心提供资金。木材核心小组在州议会中的支持和友谊,尤其是参议员本·吉尔莫尔(Ben Gilmore),代表霍华德·比迪(Howard Beaty),杰夫·沃德劳(Jeff Wardlaw)和马特·斯通(Matt Stone)对于该中心的成功而言是无价的。我们还要感谢阿肯色州第四国会区的国会议员布鲁斯·韦斯特曼(Bruce Westerman)对林业科学和实践的一致和典范。
加入研究将要求您进行1到2次学习访问。访问包括完整的医疗和家族史以及抽血。为您的时间和精力提供了经济补偿。如果您想了解有关该研究的更多信息或认为您可能有兴趣加入,请致电410-706-6140致电Devon Nwaba或通过电子邮件发送pdmp@medicine.umaryland.edu。感谢您考虑参与这项研究。您的参与是无价的,并深表赞赏。最终,我们的目标是开发一种识别单基因糖尿病患者的好方法。希望从这项研究中获得的信息能够更好地诊断和治疗糖尿病。最诚挚的问候,托尼·I·Pollin,MS,博士学位,医学和流行病学和马里兰州医学院的副教授
随着复杂的数据处理和分析对于使城市、工厂、汽车和家庭变得更加智能和高效变得至关重要,网络边缘嵌入式设备上的人工智能 (AI) 正在迅速发展。图像中蕴含着丰富的信息,人类对此依赖甚深。计算机视觉 (CV) 和机器学习 (ML) 可以从信息密集型图像中提取含义,例如,一个人在哪里。CV 和 ML 在改进机器视觉的缺陷检测、机器人的视觉里程计和地图绘制、汽车的车道检测等用例方面具有无价的价值。身份识别、生物识别、跌倒检测和行为识别等以人为本的应用进一步推动了楼宇出入和公共安全应用对更智能的摄像头的需求。
在此阶段,由于进行 LSCO 的复杂性,联合部队指挥官不太可能专注于 COIN 行动。一项将贯穿第三阶段的 COIN 任务是收集武器技术情报 (WTI)(参谋长联席会议,2021 年)。WTI 是一项重要的 COIN 任务,可分析敌方武器,使联合部队指挥官能够充分了解其能力和弱点(参谋长联席会议,2021 年)。即使拥有广泛的情报收集能力,美国军方也无法完全了解敌人战争工具的各个方面;然而,这些 COIN 行动将证明是无价的,为美国军方领导人提供宝贵的情报,因为他们面临着拥有先进战争武器的近乎匹敌的威胁。一旦主要作战行动停止,美国军方必须设定条件
正是出于这个原因,纳罗克县很自豪地公布了这项新的 MMNR 管理计划。通过一个由当地社区、国家和县立法者、旅游业、生态学家、科学家和保护区管理者参与的高度参与过程,该计划为马拉保护区的未来制定了利益相关者认可的愿景,并以所有人都能理解的简单明了的术语阐述了实现这一愿景的手段。根据保护区和更大生态系统的全球意义,该计划制定了加强保护区管理的综合议程,旨在确保这一独特而无价的国家遗产的生存,并继续为保护区所在的纳罗克县人民以及所有肯尼亚人创造最佳的经济效益。