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弗兰克·韦特格罗夫
早上好，威廉姆斯董事长，排名成员Velazquez和委员会的杰出成员。我的名字叫弗兰克·韦特格罗夫（Frank Wetegrove），我是Camp Bow Wow的特许经营所有者，Camp Bow Wow是一家狗护理服务公司，我和我的妻子成为了18年前的特许经营者，此后已经发展了我们的业务，以在得克萨斯州圣安东尼奥市以及奥斯丁的另一个地方包括四个地点。在营地WOW，我们提供从狗日托，登机到美容以及我们经营的社区中的培训的一切。我们的团队由大约100名员工组成。我也很高兴分享今年，我们还计划在我们的德克萨斯州足迹中开设第6个地点。我今天代表国际特许经营协会（IFA）出现，这是世界上最古老，最大的组织，代表全球特许经营。IFA通过其政府关系和公共政策，媒体关系和教育计划来保护，增强和促进特许经营以及约830,876个特许经营机构，这些特许经营机构支持近880万个直接工作，为美国经济的8.969亿美元的经济产出，占国内产品的近3％（GDP）。IFA会员将特许经营公司包括300多种不同的业务格式类别，单个特许经营者以及支持行业，法律，技术和业务发展的行业的公司。今天很荣幸能够对我对美国小型企业管理贷款计划对小型企业，尤其是特许经营者，特许经营者及其雇员产生的影响的看法。将近五年前，我退休了军事情报官。对我的影响即将来临，因为当我决定在2007年成为特许经营所有者并在圣安东尼奥开设了第一个营地弓哇地点时，我利用了SBA的7（a）贷款计划。作为退休上校，在陆军预备役中服务了34年，现役8年，我想说我的技能在考虑开始特许经营时派上用场，而SBA的7（a）贷款计划是获得资本的机会，使我有机会充分利用它。今天，我将向您介绍我作为营地WOW特许经营者的故事，以及一般性的特许经营，并与您分享SBA贷款计划可以帮助公司及其品牌发展速度更快，更聪明的一些方式。我还将花时间与监管气候交谈，这对整个特许经营社区至关重要，并且很好地补充了SBA贷款计划提供的资本。我的故事我非常高兴地在武装部队（特别是军队）任职。我的军事生涯始于为我的大学教育提供资金的一种手段。我参与了军队，寻求学费援助和蒙哥马利GI法案。完成了为期两年的入伍后，我回到了德克萨斯州，并获得了德克萨斯大学 - 泛美的商业管理学士学位。此外，我拥有两个硕士学位 - 一个信息技术，另一个是美国陆军战争学院的战略研究，这仍然是我一生中最有意义的经历之一。我还曾担任政府承包商和空军公务员。在整个职业生涯中，我在各个级别都担任领导职务，包括排长，负责人，以及支队，公司，一个营和一个团体的指挥官。除了我的兵役之外，我在多个行业中获得了多样的经验，从事我父亲的农业业务，然后过渡到保险，教育和IT（包括一级支持，网络工程，网络安全和企业安全）。更重要的是，我成为了丈夫，五岁的父亲，现在是四个孩子的骄傲的祖父。您可以看到，坐着仍然不在我的本性，也不是“退休”一词，而不是我的白话。
海伦·N·施韦特
帕金森病中普遍存在的多巴胺化学信号，在灵长类动物的大脑中存在。工作涉及在洁净室中微加工植入物，以及开发定制硬件和软件，以记录来自多个植入探针的电化学快速扫描循环伏安法 (FSCV) 信号。信号记录来自大鼠和执行任务的非人类灵长类动物（恒河猴）。还开发了用于在笼养环境中自由漫游的灵长类动物的远程神经记录系统和用于对深部脑结构进行慢性微剂量给药的设备。开发了微创细胞级阵列，以长期功能稳定性（即不损失化学记录灵敏度）记录啮齿动物多个脑区的多巴胺。目前正在努力将这些技术转化为行为灵长类动物，并最终转化为人类，以实现在线诊断，从而改善基于自适应神经调节的治疗帕金森病和其他神经系统疾病的策略。博士生 2009 年 8 月 – 2014 年 6 月 生物医学应用 MEMS 实验室研究助理 顾问：Junseok Chae 教授 亚利桑那州立大学（亚利桑那州坦佩）
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。
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