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关于床沙测量的观点
摘要 在过去十年中，山区洪水和泥石流的床沙测量技术取得了重要进展。虽然悬浮沉积物仍然是测量的最常见的部分，但床沙仍然是一个问题，因为它不仅更难测量，而且对地貌变化的影响也最大。床沙输送现场测量技术的发展至关重要，需要复杂化才能在不同环境中有效发挥作用。理想情况下，床沙测量技术应该是非侵入性的、灵活的和代表不同类型的输送。这篇文章是几十年来在山洪中对砾石和鹅卵石床溪流进行床沙实验的结果，以及为未来应用开发床沙测量方法和设备的问题。描述了捕获和追踪技术，并强调了高分辨率遥感图像的潜力。随着人们对砾石河床动力学和变化的认识不断提高，对用于进一步模型验证和应用的可靠现场数据的需求将不断增长。
沙克尔顿小学
采用一种“更强大的共同”方法和对积极合作的承诺使信托中的每个学院都可以庆祝他们已经做得很好的事情，同时提供机会，以确保信托基金中所有学校的持续发展和改进。感谢您对Shackleton Primary的校长这一真正令人兴奋的帖子表示兴趣，该职位经历了几年的挑战。学校表现出弹性，使另一面更强大。我们对学校的儿童和员工有很高的野心，正在寻找班主任来领导学校前进。成功的候选人必须成为这个社区不可或缺的一部分，这将确保这所学校仍然是其社区的首选学校。在此包中，您将找到有关心脏学院信托和Shackleton Primary的信息。我们相信我们已经为您提供了清晰的愿望，并强烈鼓励您安排访问，因为您将能够见到内心的代表并为学校本身感觉。这是一个非常激动人心的时刻，加入Heart Academies Trust，因为在接下来的十二个月中，信任的规模将增加一倍。每个校长都有学校的运营领导，也强烈鼓励他们保留学校的独特性。我们对我们的学校共同努力互相支持，并且信托的成功围绕着这种分享文化而建立。我真的很期待与我们的校长合作并支持我们父母想要的孩子的出色成果。与我们所有学校及其社区合作是一种荣幸 - 他们应该得到最好的。如果您自己的经验，能量和价值观支持我们的愿望，那么我们期待收到您的申请
博士阿卜杜勒·沙库尔
Saleh, Ramazan Kahraman, Siham Al-Qaradawi, Amina S. Aljaber, “SiO 2 包覆富锂层状氧化物 Li 1.2 Ni 0.13 Mn 0.54 Co 0.13 O 2 的电化学性能改进”，材料科学杂志：材料科学：电子学，2012 年，（1-12），0.1007/s10854-020-04481-6，（IF=2.220）。 7. Mostafa H. Sliem、Khuram Shahzad、Sivaprasad V. N、RA Shakoor*、Aboubakr M. Abdullah、Osama Fayyaz、
不仅仅是人工智能沙盒
• 高达 45,000 英镑的资助，用于将您的想法开发成原型。这笔钱可以花在公司时间、材料和专业技能上。• 六个团队参加的三个沙盒研讨会，围绕“不仅仅是人工智能”的主题激励、挑战和提升您的技能。• 在您开发原型时，Watershed 制作人、行业专家/顾问、商业导师和创意技术专家会为您提供建议。• 位于布里斯托尔 Watershed 的 Pervasive Media Studio 的办公桌空间和设施访问权限，让您与充满活力的艺术家和创意技术专家社区建立联系。• 支持您开发包容性实践。• 公关支持、展示机会和反馈活动，提供与同行和公众讨论和合作的机会。• 在相关情况下获得支持。• 一部记录您的原型的简短宣传片。
人工智能的监管沙盒
监管试验工具用于在现有监管结构之外测试新的经济、制度和技术方法以及法律规定。本报告重点介绍监管沙盒，即监管机构让企业测试挑战现有法律框架的创新产品或服务。参与的企业可获得特定法律规定或合规流程的豁免，以进行创新。本报告介绍了金融科技监管沙盒的经验教训及其积极影响，例如促进风险资本对金融科技初创企业的投资。它涵盖了实施监管沙盒及其测试流程所涉及的挑战和风险。本报告介绍了人工智能监管沙盒的政策考虑因素，包括机构跨学科合作以及在监管机构内建立人工智能专业知识的必要性。研究结果强调了监管互操作性的必要性以及贸易政策可以发挥的作用。最后，它讨论了确定沙盒资格和评估试验的综合标准的必要性，以及沙盒对创新和竞争的潜在影响。
使用分层狄利克雷点过程进行在线神经序列检测
神经序列检测在神经科学研究中起着至关重要的作用。最近令人印象深刻的作品利用卷积非负矩阵分解和 Neyman-Scott 过程来解决这个问题。然而，它们仍然面临两个限制。首先，它们将整个数据集容纳到内存中并执行多次迭代更新，当数据集很大或频繁增长时，这可能效率低下。其次，它们依赖于序列类型数量的先验知识，当未来情况未知时，这对于数据来说可能不切实际。为了解决这些限制，我们提出了一个分层狄利克雷点过程模型来有效地进行神经序列检测。我们的模型不需要计算整个数据，而是可以使用粒子过滤器以在线无监督的方式顺序检测序列。此外，狄利克雷先验使我们的模型能够根据需要自动动态引入新的序列类型，从而避免提前指定类型的数量。我们在来自鸣禽高级发声中心和啮齿动物海马的合成数据和神经记录上体现了这些优势。
露德圣母堂区
帕特里夏·阿马比尔、康妮·安布罗西诺、路易·阿马托、玛丽贝斯·A.、安德鲁·阿里纳、凯西·阿里纳、珍妮特·巴蒂斯塔、多丽丝·卡梅隆、托马斯·J·卡洛杰罗三世、多丽丝·卡梅伦、菲洛梅娜·坎通、汤姆·卡瓦纳、杰里·柯林斯、格雷森·丹尼尔斯基、苏珊·德德斯、阿曼达·迪廷戈、旺达·多比亚斯、乔安妮·伊根、安娜·费兰特、托马斯·杰拉蒂-USMC、比亚·古佐 / 克里斯汀·哈蒂 / 帕特里克·安东尼·赫夫隆 / 保罗·约翰逊 / 亨利·卡恩 / 谢娜·卡恩 / 戴夫·凯格尔 / 迈克尔·凯格尔 / 理查德·克利格尔 / 文森特·马里内利 / Baby Kieran John McKay / 理查德·迈耶 / 詹妮弗·门罗 / 韦斯利·莫雷尔 / 汤姆·奥布莱恩 / 爱德华·波修罗 / 罗丝·波修罗 / 黛安·彼得森 / 弗兰克·彼得森 / 卡梅伦·皮利特里 / 约翰波桑蒂、路易丝·波桑蒂、泰西·赖利、萨莉·里德尔、帕特里夏·罗奇福德、唐娜·罗哈斯、法比安·罗哈斯、黛安·沙伦、罗伯特·沙伦、约瑟夫·J·斯基亚沃尼、维塔·斯科西亚、凯西·沙多克、贝比·沙多克、丹尼尔·塞格雷托、杰里·斯莫泽、特殊意图/治疗、塞莱斯廷·斯图尔特、露易丝·斯特金、凯莉·托马斯、切尔西·托特、玛吉·瓦伦蒂、
上升学者会议策略学生研究演示文稿尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院尼基沙阿尔辛
上升学者会议策略学生研究演讲尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院nikishaalcindor@gmail.com nikisha alcindor是博士学位。纽约市巴鲁克学院Zicklin商学院的学生。她专门从事战略管理，她的研究通过将人工智能和机器学习应用于决策和风险分析来研究合并和收购的成功率（M＆A）。Nikisha担任埃默里大学（Emory University）的化学学士学位和哥伦比亚商学院的MBA，担任莱昂·库珀曼学者（Leon Coperman Scholar）。摘要：战略管理中的学者长期以来一直表现出对首席执行官（CEO）特征（例如人格）的兴趣，例如合并和收购等战略决策（M＆A）（Chatterjee＆Hambrick，2011; Herrmann＆Nadkarni，2014年）。Upper echelons theory posits that CEOs and Top Management Teams (TMT) directly influence organizational decision-making based on their demographics, values, and personalities (Hambrick, 2007), with recent research focusing on how specific components of personality influence M&A in terms of completion (Aktas, de Bodt, Bollaert, & Roll, 2016; Malmendier & Tate, 2008) as well as post-acquisition performance （Renneboog＆Vansteenkiste，2019年）。但是，尚未全面概述人格的所有不同组成部分如何影响首席执行官的决策，尤其是在并购期间。那么，问题是，追求并购的首席执行官人格影响决策的条件是什么，以及哪些首席执行官人格特质将投资者的反馈纳入决策。本文通过调查CEO人格特质如何影响战略决策以及这些人格特质如何结合投资者的反馈来扩展上层梯队的研究。这项研究借鉴了人格文献，并探讨了个性五因素模型（McCrae＆Costa，1985）如何影响战略决策和并购成果。FFM性格特征是同意，尽职尽责，外向性，开放性和情感稳定性（神经质）。此外，我认为某些人格特征将导致不同的决定，并探讨某些人格对投资者对交易公告的反馈有何反应。随着2019年全球宣布的并购交易总额为3.37万亿美元，2007年宣布了4.9万亿美元的高价（合并，收购和联盟研究所，2020年），了解CEO的决策如何影响M＆A的结果是如何影响M＆A的重要性。使用SDC白金作为数据资源，本研究的样本集包括收购完成并购的美国上市公司的公司首席执行官。按照与Betton，Eckbo和Thorburn（2008）类似的抽样策略，样本集将包括具有多数利息，持续利息或部分利益的收购方。收购方必须在交易前拥有少于50％，并且在交易后处于50％或更多的控制位置。此外，交易规模将大于500万美元，以排除几乎没有影响的小额交易。在此分析中可以接受成绩单的问答部分，因为CEO使用日常语言回答这些问题。开放语言首席执行官人格工具（OLCPT）将使用机器学习和人工智能以7分的规模来衡量CEO人格特质（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2019年）。在问答答案（问答）中，收购方首席执行官的回答将在多年内进行分析，因为中年个性不会随着时间的流逝而变化（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2020年； Roberts，Walton，＆Viechtbauer，＆Viechtbauer，2006年）。该呼叫的这一部分中引起的应力更容易揭示外向性，从而可以很好地测量外向性（Dewaele＆Furnham，1999; Malhotra，Reus，＆Reus，Zhu，＆Roelofsen，2018）。初步结果表明，某些首席执行官人格特质会影响并购结果，并确定投资者反馈的纳入。