石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所(AI 3)的首任所长。作为研究所的领导者,所长将向教务长汇报工作,并担任首任西蒙斯无限教授,并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究,同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学,因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位,并开始部署其战略计划“我们的时刻”,该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金,正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构,以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情,并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头,带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所,石溪大学将从其总统创新与卓越(PIE)基金中拨出 1000 万美元,用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的,后者将单独支付。研究所的重点是创新研究:主任将投入大量时间和精力,让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作,这些工作将是石溪大学的特色,并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展,人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
摘要。在尼日利亚,针对血吸虫病 (SCH) 和土源性蠕虫病 (STH) 的大规模药物管理 (MDA) 经常与其他获得更多外部资金的项目协调进行。随着这些项目达到停止 MDA 的里程碑,SCH 和 STH 项目可能需要过渡实施,或“主流化”,以支持国内支持。在主流化之前 (2021 年) 和之后 (2022 年) 在四个地区进行了一项混合方法研究,以评估其对 MDA 覆盖率的影响。在主流化前后,每个地区的 30 个村庄进行了家庭调查。所有选定的社区都有资格接受 STH 治疗;约三分之一有资格接受 SCH 治疗。大规模药物管理主要在学校进行。主流化前共有 5,441 名学龄儿童被纳入,主流化后共有 5,789 名被纳入。大规模药物管理的覆盖率各不相同,但总体而言,甲苯咪唑的覆盖率从主流化前的 81% 下降到主流化后的 76%(P=0.09);吡喹酮的覆盖率从 73% 显著下降到 55%(P=0.008)。几乎在每一次调查中,未入学儿童或报告出勤率低的儿童的覆盖率都显著较低。在定性部分,与不同利益相关者进行了 173 次访谈和 74 次焦点小组讨论。受访者对主流化后 MDA 的未来深感悲观,并强烈支持逐步过渡到完全政府所有。参与者制定了有效主流化的建议:政府明确预算分配、强有力且有针对性的培训、建立信任和全面宣传。尽管参与者对 SCH 和 STH 计划在外部支持减少后能否持续下去缺乏信心,但初步结果表明,在纳入主流 1 年后,MDA 覆盖率仍能保持较高水平。
例如NMDA,LGI-1对免疫调节的反应很好,大多数患者无癫痫发作,不需要长期的抗性药物。这些癫痫发作可以被认为是自身免疫性脑炎继发的急性症状性癫痫发作。Peltola等。研究了药物抗局灶性癫痫患者的抗GAD65滴度,并得出结论,针对GAD65抗原产生的抗体可能是癫痫病的根本原因[4]。GAD65抗体相关癫痫主要是自身免疫性条件,而没有基本的恶性肿瘤[5]。高GAD65抗体血清水平是中枢神经系统参与的特异性[6]。靶向神经元抗原导致炎症的自身免疫性,会导致神经递质的免疫调节剂改变,用于控制自身免疫性炎症,抗癫痫和抗气症和其他姑息治疗(例如靶向神经元抗原导致炎症的自身免疫性,会导致神经递质的免疫调节剂改变,用于控制自身免疫性炎症,抗癫痫和抗气症和其他姑息治疗(例如vns)干预措施用于消除癫痫发作。许多患者对抗癫痫药有反应,尽管需要免疫治疗来改善认知功能障碍。对钠通道阻滞剂的功效的解释可能是这些药物的免疫调节特征[7]。抗体滴度不能反映癫痫的持续时间,频率或严重程度[8],尽管在临床反应较差的患者中可以持续很高[8]。一线免疫抑制作用可以有效[9,10],但是患者经常需要二线免疫抑制剂,例如利妥昔单抗和/或环磷酰胺[11]。
该课程将涵盖实施计算成像和机器学习解决方案所需的基本数学和计算方法。课程将介绍:•与线性代数,向量空间和矩阵分解相关的基本对象和工具; •代表计算成像和机器学习的核心组成部分的数值优化方法。将首先引入向量计算中的基本概念和工具,包括矢量值功能和矩阵的梯度,以及反向传播和自动分化。然后,将涵盖基于优化的计算成像和机器学习问题的公式。之后,将详细介绍数值优化技术,重点是基于一阶确定性和基于随机梯度的方法。 •概率理论中的基本概念以及诸如贝叶斯推论,近似推断以及随机抽样方法等统计推断中的基本技术; •在计算成像和机器学习中的应用,包括分类,回归,降低性降低和密度估计。学生学习目标(SLO)
皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军简介 皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军于 1996 年毕业于圣西尔特别军事学校,获得高等军事教育文凭,即英国高级指挥和参谋课程第 16 班,其大部分职业生涯是在第 35 伞兵炮兵团度过的(曾任分队长、部队指挥官、BOI 负责人、军团指挥官)。他还曾在 EMO-Terre 和第 3 师的参谋部、陆军人力资源局和国际关系领域任职。 2015 年至 2017 年,在担任第 35 陆军航空队指挥官期间,他被任命为美国陆军联络官,驻扎在美国莱文沃思堡联合兵种中心。 2020年至2021年担任俄罗斯高级军事研究中心第70届、俄罗斯高级国防研究中心第73届旁听生。 2021年至2024年,他担任马赛第三师参谋长。 2024年8月1日,他被任命为炮兵学校指挥官。他被部署到吉布提、圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚,有四个孩子。皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 上校于 1996 年毕业于法国圣西尔军事学院,2009 年毕业于 Ecole de Guerre(英国高级指挥与参谋课程)。他的大部分职业生涯是在第 35 空降炮兵团度过的(排长、炮兵连长、S3 组长、指挥官)。他曾被派往陆军作战总部、法国第 3 师总部、法国陆军人力资源司令部和国际关系区。 2015 年至 2017 年担任第 35 空降炮兵团指挥官后,他被派往美国堪萨斯州莱文沃思堡,担任美国陆军联合兵种中心的法国陆军联络官。 2020年至2021年,他是第70届高等军事研究中心成员和第73届国防研究所成员。 2021 年至 2024 年,他担任马赛第三师参谋长。自 2024 年 8 月 1 日起,他担任法国炮兵学院 (火力卓越中心) 的总司令。他曾被派往吉布提、法属圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚,有四个孩子。
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士, 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函,向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能(“GenAI”)的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能(“BDAI”)的发展,香港金融管理局(“金管局”)于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则(“2019 年 BDAI 指导原则”),重点关注四个主要领域,即管治和问责、公平、透明度和披露,以及数据隐私和保护(请参阅附件 1 的简要摘要 1 )。这些指导原则已被证明对银行和客户有益,并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展,正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见(调查结果摘要见附件 2)。更重要的是,2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来,香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式,可以生成新内容,例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体,
•将完成环境信息量(EIV),以评估所选捕获,运输和存储地点的任何与NEPA相关的问题。•将对所有考虑的来源进行CO2来源可行性研究。•将进行管道饲料研究,以包括连接从源到存储设施的CO2的管道。•在确定和表征所有潜在风险后,将制定降低风险计划。•将制定一项存储现场开发计划,以记录开发三个存储设施以最大化存储容量的策略,同时最大程度地降低风险,描述存储设施的要素以及拟议项目寿命的成本计划。•该项目将启动每个存储设施最终项目投资决策所需的业务和财务计划和文件。•该项目将通过有针对性的社区外展计划来制定彻底的社会考虑,并影响战略,以教育公众并促进能源和环境正义,以确保项目福利是由包括不利社区(DACS)在内的地方和地区社区实现的。5
可以说,下一代CGT具有巨大的治疗益处潜力。为了实现这一诺言,价值链中的利益相关者(包括但不限于制药公司,医疗保健提供者,医疗保健付款人和患者)将需要团结起来,从根本上重新校准其商业交付方式。这项挑战的核心是CGT的端到端生产和交付涉及的高个性化,这意味着,为传统生物制药产品部署的当前过程无法轻易适应用于使用。相反,需要的是设计一种新的操作模型的多学科方法 - 围绕复杂的,以患者为中心的旅程,以及对利益相关者生态系统的整体理解来管理随附的文化变革(见图1)。