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Shawn Plesnick | IEEE Xplore 作者详情
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2024 年脑机接口与医疗保健技术国际会议 (iCon-BCIHT) – 合作者 C-DAC、IEEE、政府医学院
我们将提供空间供您展示您的产品。如有任何疑问或想安排会议，请随时通过 pjbinu@cdac.in 与我们联系，Binu PJ，组织秘书，科学家 E/联合主任，CDAC Trivandrum 健康技术组，电话：9496236198。
2024年1月1日的Elsevier订阅协议作者...
是独立承包商或由独立承包商雇用的个人的授权用户，只能将订阅产品用于参与机构的合同研究工作。1.5知识产权所有权。参与机构承认，除了本协议中明确规定的，未经授权的重新分配或在线订阅产品可能会实质性地且无与伦比的危害Elsevier及其供应商及其供应商，但在本协议中明确规定的所有订阅产品的权利，所有权和利益仍然与Elsevier及其供应商保持在同意的同在。尽管本协议中包含的任何相反的内容，但可以在“单个期刊”文章中所述的订阅产品中的开放访问内容允许使用更广泛的用法条款（例如CC）许可证。
叶酸和钴胺，连接；使用作者。docx
Jager，C。A. E T al。 在轻度认知障碍中降低同型半胱氨酸B-维生素治疗的认知和临床结果：一项随机对照试验：轻度认知障碍的治疗。 国际老年精神病学杂志，第27卷。 6，第6页。 592–600，2012。Jager，C。A. E T al。在轻度认知障碍中降低同型半胱氨酸B-维生素治疗的认知和临床结果：一项随机对照试验：轻度认知障碍的治疗。国际老年精神病学杂志，第27卷。 6，第6页。 592–600，2012。
作者：Tira Hanrahan，BSW，MPH
201617 年是弗吉尼亚州最新 HPV 疫苗接种状况增幅最大的一年，也是所有疾病控制与预防中心 (CDC) 获奖者中 > 1 种 HPV 疫苗接种年均增幅最大的一年。
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
2359 和职位标题、段落行、最大作者
考虑范围：该职位对 O3 至 O4 等级开放。根据美国法典第 32 篇第 502f 节的规定，被选中的个人将被命令以现役警卫/预备役 (AGR) 身份服现役，并将获得初步的 36 个月试用期 AGR 命令。是否保留 AGR 将根据职责表现和犹他州陆军或空军国民警卫队的需求决定。超等级申请人（仅限士兵）在被分配到该职位时必须以书面形式表明愿意在行政上降低等级。例外情况必须由 HRO-A 以书面形式批准，并且需要当地住宿/居住计划。基本工作资格列在附件的职位描述中；必须符合 AR 600-9 的身高和体重标准。必须拥有或能够获得安全许可。军官：必须拥有与 AGR 职责相称的 AOC。准尉：必须拥有与 AGR 职责相称的 MOS。入伍：申请人将有 12 个月的时间来获得 MOS 资格。
人工智能创作作品的作者和所有权问题 -
人工智能独立于人类的创造性投入而运作，所创作的作品如果仅由人类创作，则有资格获得版权。这是因为人工智能创作的作品与人类创作的作品基本难以区分。人工智能创作的此类作品有很多，包括小说和新闻文章等文学作品、绘画和肖像等艺术作品以及音乐作品等。3 这些人工智能创作的类人作品的例子提出了版权法下的重要问题。人工智能创作的作品可以被视为原创吗？人工智能可以被视为作品的作者吗？根据版权法，通常，作品的作者也被视为作品的第一所有者。4 如果人工智能被视为作品的作者，那么人工智能可以被视为作品的所有者吗？或者，如果人工智能不被视为作品的作者或所有者，谁应该是作品的作者和所有者？应该是人工智能的用户、程序员还是数据供应商？本文从不同类型的人工智能的角度对该问题进行了详细分析，为现有的争论做出了贡献。本文对印度版权法下可能的解决方案提出了建议，同时批判性地分析了 1957 年《版权法》第 2(d)(vi) 条。它还从版权法依据的角度分析了人工智能程序员和用户的版权所有权问题。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
![文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber](/simg/2/2867641feba13bf24711be4221be8a75a718a686.webp)
文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber
文章标题：药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Bernett [2]，Adrian Freeman [3]，Markus List [2]，LucíaPrietoSantamaría[4]，Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构：发现与转化科学（DTS），Clarivate Analytics，巴塞罗那（西班牙）[1]，《系统生物学数据科学》，慕尼黑技术大学，慕尼黑技术大学，德国（德国）[2] Biopharmaceuticals R＆D，阿斯利康，剑桥（英国）[3]，EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos，Madrid大学（西班牙）大学（西班牙） （FIMM），Hilife，Hilife，赫尔辛基大学（芬兰），Bioicawtech，赫尔辛基（芬兰）[5] [5] Orcid ID：0000-0003-0694-1867 [1] [1]，0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中，应由酌处权对待。手稿提交日期：2024年3月12日关键字：机器学习，神经网络，人工智能，药物repurost