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杰弗里·埃弗里斯特·辛顿，FRS（英语：Geoffrey Everest Hinton，1947年12月6日—），英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，多伦多大学教授。以其在类神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法（Contrastive Divergence）的发明人之一，也是深度学习的积极推动者[11]，被誉为“深度学习教父”[12]。辛顿因在深度学习方面的贡献与约书亚·本希奥和杨立昆一同被授予了2018年的图灵奖[13]。2024年，辛顿与约翰·霍普菲尔德共同获得诺贝尔物理学奖。
Geoffrey Everest Hinton, CC FRS FRSC (* 6. Dezember 1947 in Wimbledon, Vereinigtes Königreich) ist ein britisch-kanadischer Informatiker und Kognitionspsychologe, der vor allem für seine Beiträge zur Theorie künstlicher neuronaler Netze bekannt ist. Im Jahr 2024 wurde ihm der Nobelpreis für Physik zugesprochen.
Jeffrey David Ullman (* 22. November 1942 in New York City[1]) ist ein US-amerikanischer Informatiker.
Nach seinem Studium an der Columbia University (1963 mit dem Bachelor in Elektrotechnik abgeschlossen) und an der Princeton University, an der er 1966 bei Arthur Bernstein promoviert wurde (Synchronization Error Correcting Codes)[2] hat Jeffrey Ullman drei Jahre in den Bell Laboratories gearbeitet. Er war von 1969 bis 1979 Professor an der Princeton University. Seit 1979 ist er Professor an der Stanford University.
Er hat neben Veröffentlichungen in der Fachliteratur 16 Bücher geschrieben, darunter Standardwerke zu den Themen Compilerbau, Datenstrukturen, Berechenbarkeitstheorie und Theorie der Datenbanken.
2000 erhielt er den Knuth-Preis. Er ist Fellow der National Academy of Engineering, der American Academy of Arts and Sciences, der National Academy of Sciences und der Association for Computing Machinery. Für 2020 wurde Ullman zusammen mit Alfred Aho der Turing Award zugesprochen.
杰弗瑞·大卫·乌尔曼（英语：Jeffrey David Ullman，1942年11月22日—）是美国一位计算机科学家，斯坦福大学名誉教授。他编写的编译器教材（也称龙书）、计算理论（也称灰姑娘书）、数据结构、数据库教材，被认为是所在领域的标准。他与长期合作伙伴阿尔佛雷德·艾侯共同获得2020年图灵奖，该奖项公认为是计算机科学领域的最高荣誉。
杰克·唐加拉（英语：Jack Dongarra，1950年7月18日—）是美国一位计算机科学家，英国皇家学会院士外籍院员，他是田纳西大学电气工程与计算机科学系[7]特聘教授。橡树岭国家实验室计算机科学与数学部杰出研究人员，曼彻斯特大学数学学院图灵奖学金，莱斯大学计算机科学系兼职教授。[8]他曾在得克萨斯农工大学担任研究人员，[9]他也是创新计算实验室的创始主任。
Jack Joseph Dongarra (* 18. Juli 1950 in Chicago)[1][2] ist ein US-amerikanischer Mathematiker und Informatiker, der sich mit numerischer linearer Algebra, parallelem Rechnen und Algorithmen und Programmierwerkzeugen für Hochleistungsrechner beschäftigt und auf diesen Gebieten als ein international führender Experte gilt.
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金融犯罪执法局[3]（Financial Crimes Enforcement Network，简称FinCEN[4]），直译作金融犯罪执法网络[5]或金融犯罪执法网[6]，是美国财政部下辖的一个部门[7]，其任务是负责收集和分析有关可疑金融活动的信息，以打击美国国内和国际洗钱、恐怖主义融资和其他金融犯罪行为[8]。
FinCEN于1990年4月25日根据美国财政部长的命令（编号为105-08的财政命令）而被设立[9]，成为财政部旗下的一个局级单位[10]。自1995年起，它采用FinCEN人工智能系统（FAIS）[11]。
Das Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) ist eine Bundesbehörde im Geschäftsbereich des US-Finanzministeriums und die Financial Intelligence Unit (FIU) der USA. Ihr Aufgabenbereich umfasst die Bekämpfung von illegaler Nutzung des Finanzsystems durch Sammlung und Analyse von Finanzdaten.[2] FinCEN ist Mitglied der Egmont Group of Financial Intelligence Units und unterstützt die Financial Action Task Force on Money Laundering.
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