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World File Search System马林诺夫斯基
西科斯基 CH-53K 直升机
CH-53K 为联合特遣部队和 MAGTF 指挥官提供垂直重型运输能力，以投送、维持和重建战斗部队。 CH-53K 可在远距离、空速和总重量下运行，以支持远征机动作战 (EMW)、海上作战机动 (OMFTS) 和海基概念。该飞机以“最佳价值”解决方案经济高效地优化了性能、生存力、可维护性和可支援性，为联合部队指挥官提供了有效的重型运输攻击支援平台。
拉斐尔·奥斯特洛夫斯基简历
任职（续） 贝尔通信研究 (Bellcore)（1999 – 2003 年）：高级研究科学家；（1995 – 1999 年）：研究科学家：数学和密码学研究组，应用研究。 伯克利（1992 年秋季 – 1995 年 8 月）：NSF 数学科学博士后研究员。主持人：Manuel Blum 教授。 IBM TJ Watson 研究中心，纽约霍桑。（1992 年 7 月 – 8 月）；（1991 年 6 月 – 9 月）；（1990 年 7 月 – 9 月）：暑期实习研究职位：分布式算法、密码学。 AT&T 贝尔实验室，新泽西州默里山。（1990 年 5 月 – 7 月）。数学研究中心。暑期实习研究职位：密码学、分布式和并行算法。 Index Technology Corporation，马萨诸塞州剑桥。（1987 – 1989 年）。研究工程师、产品规划、架构和研究组：算法设计。
西科斯基黑鹰挡风玻璃
PPG 提供各种透明结构材料，以满足特定的设计和性能要求。PPG 的热钢化玻璃具有抗冲击和抗热冲击性以及高承载能力。PPG 的化学强化玻璃具有出色的强度和耐用性。特殊成分的玻璃具有增强的光学性能和高透光率。塑料基材包括坚固轻巧的丙烯酸和具有出色抗冲击性和高强度重量比的聚碳酸酯。PPG 夹层将各层粘合在一起，并提供防弹性能、抗鸟击性和压力“故障安全”能力。内部能力使 PPG 能够设计和生产专门针对航空航天应用的夹层。
米歇尔·斯基亚维纳的简历
MIUR 教育部批准的研究项目 • 青年研究员计划“Rita levi Montalcini” - 终身制助理教授职位（201,327.59 欧元）[UniPV 数学系档案中的批准报告] 劳伦斯伯克利国家实验室
肖恩·库林斯基
2019 年 8 月 - 至今 博士研究（机器学习、自然语言处理、计算机视觉）普渡大学（指导老师：David Inouye 博士），印第安纳州西拉斐特 • • 创建一个因果基础的生成式 AI 模型，该模型生成反事实示例来回答以下问题“如果发生 X 而不是 Y，情况会是什么样子？” （例如，如果我在 B 医院而不是 A 医院拍摄的胸部 X 光片会是什么样子。） • 派生出可解释领域翻译的方法，用于向人类操作员解释分布变化，可用于系统监控或知识发现。 • 根据《星际争霸 II》的人类比赛构建了一个新的大规模多智能体计算机视觉 (CV) 数据集，该数据集表现出复杂且不断变化的智能体行为，产生了 180 万张具有多种数据表示的图像，例如可以用作 CIFAR10 和 MNIST 的替代品。 • 创建了一种轻量级机器学习算法，该算法使用深度密度模型来检测分布的变化，并将变化定位到导致变化的特定问题特征，从而允许以很少的额外开销进行在线监控。
普拉斯基县工程实习生
• 被选中参加实习的学生将与雇主内的职业导师/主管配对，以进行职业探索和职业技能发展。 • 实习生还将通过 UGA 职业中心和 JW Fanning 领导力发展研究所在实习期间举办的一系列特别的每周在线研讨会，培养所需的职业能力，如沟通技巧、批判性思维、专业精神和领导力。作为计划评估过程的一部分，实习生将在实习开始和结束时接受这些能力的评估。 • 实习生还将有机会通过 UGA 指导计划与当地 UGA 校友建立联系，并以成年人的身份开始融入社区的社会和公民结构。 • 实习生将有机会通过参加 Archway 合作伙伴会议、公民俱乐部会议和其他社区活动来了解社区问题和机会。 薪酬：
基于 Arduino 的简单自主安全系统......
a 尤里·费德科维奇切尔诺夫策国立大学，Kotsybynsky 街 2 号，切尔诺夫策，58012，乌克兰 b 国立大学“扎波罗热理工学院”，Zaporizhzhia 朱可夫斯基街 64 号，扎波罗热，69063，乌克兰 c 穆罕默迪亚塔西克马来亚大学，Jl. Tamansari No. KM 2,5，Mulyasari，Kec. Tamansari，塔西克马来亚，Jawa Barat，46196，印度尼西亚 摘要 在本文中，我们介绍了一种简单的自主安全系统。该安全系统基于 Arduino Uno 和指纹扫描仪模块。Arduino 通过 USB 端口连接到计算机，并使用类似于 C++ 的语言进行编程。使用程序软件 ArduinoIDE 将编程代码（草图）上传到 Arduino。给出了连接方案和实验结果，可用于教育。 关键词 1 指纹扫描仪，安全系统，Arduino
一个新的诺夫图，用于预测基于24的预后...
背景和客观：在溶栓后使用人群数据来构建血压变异性（BPV）的预测模型的研究不足，无法估算随后的急性缺血性中风（AIS）患者的发展。这项研究的目的是构建和验证一种模型，该模型在溶栓治疗后24小时使用BPV来预测AIS患者的结果。方法：构建和验证溶栓治疗后24小时使用BPV的模型来预测AIS患者的结果。结果：该研究总共有503例接受静脉溶栓治疗的急性缺血性中风患者。多变量分析结果已经描绘了几个关键因素，这些因素在AIS患者中显着预后不良预后：最初的国家健康研究所中风量表评分，记录的高血压病史，高血压病史，收缩压和舒张性血压的变化，如其标准偏差和血液差异24小时，并表明了24小时的差异。这些决定因素已成为实质性预测因素，阐明了AIS治疗后影响患者预后的临床参数的复杂相互作用。在开发和验证队列中，拨号图下的曲线面积估计了不利预后的概率，确定为0.876（95％CI：0.84-0.913）和0.849（95％CI：0.784-0.913）。校准曲线揭示了命名图的预测概率与验证集中观察到的实际结果之间的一致性。此外，决策曲线分析强调了预后模型的显着临床实用性和鲁棒的适用性，这说明了其有效指导临床决策的潜力。结论：由于其优异的预测准确性，判别能力和临床实用性，该图是评估溶栓治疗后AIS患者可能不良结果的重要辅助工具。