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大学里的人工智能 - Andrés Pedreño
5.3. 人工智能与学生保留 79 5.4. 大学的其他关键服务 80 6. 人工智能与大学的科研活动 83 6.1. 人工智能研究现状 83 6.2. 人工智能研究工具 85 6.3. 人工智能在研究中的应用风险和影响 88 7. 人工智能、大学和职业及商业环境 89 7.1. 人工智能、劳动力市场和大学的未来 90 7.2. 持续学习 91 7.3. 生成性人工智能和劳动力影响 92 8. 高等教育中人工智能的挑战 94 8.1. 人工智能的技术挑战 94 8.2. 人工智能和经济影响 96 8.3. 全球在采用和使用人工智能方面的差距 97 8.4. 人工智能在多样性和包容性概念中的作用 100 8.5.人工智能在高等教育中的未来前景 103 8.6. STEM 赤字：新人工智能时代的职业与平等机会 105 9. 伦理、人工智能、监管和大学 106 9.1. 欧盟，世界上第一个人工智能监管机构 110 9.2. 学术领域的伦理 114 9.3. 标准和指南 116 9.4. 数据安全和隐私 117 9.5. 推广和商业化 118 10. 西班牙的人工智能和大学 120 10.1. 数据和西班牙大学 120 10.2. 下一代基金作为机遇 122 致谢 137
Tyler Andrea David - 会议组织者
Sentinel-1 等新型传感器和即将推出的 NASA-ISRO SAR 任务 (NISAR) 正在或将以频繁的重访率免费和开放地提供全球 SAR 数据。新型软件和处理算法正在提供具有完整地理编码和易于读取的数据格式的增值产品。所有这些变化都导致对 SAR 数据的需求增加，并导致 SAR 用户群体的多样化。它们还导致迫切需要更多样化的培训资源、网络研讨会和课程库。对于应用和决策社区来说尤其如此，目前可用的培训材料无法很好地满足他们的信息需求。
向 Andrew Witty 提问
6. 2023 年 7 月的 MedPAC 报告指出，拥有 Optum 的联合健康集团是 Medicare Part D 最大的计划发起人，占有 23% 的市场份额，约有 1100 万名参保者。报告还指出，Optum 拥有专科药房、邮购药房甚至零售药房。MedPAC 报告研究了 6 类药物，并将 Optum 与其他三家 PBM 进行了研究，发现在 71% 的案例中（24 例中的 17 例），VI 计划对 VI 药房的净成本最高，“这意味着，对于这些案例，垂直整合可能导致 Part D 及其参保者的成本增加”（报告第 98 页）。换句话说，根据数据，垂直整合的 PBM 在许多情况下向其附属药房支付的费用高于非附属药房。根据这些发现，您是否同意应该调查 Medicare 中的这种自我交易？
Andrew Fiss 12月董事会正式会议议程 PHD助理环境微生物学
Member, Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) (2020-2023) Member, WRITE-D (Writing in the Disciplines) University Graduate School Program (2019-2023) Faculty Co-Advisor, Michigan Tech Inventory of Historic Scientific Instruments (2016-2023) Member, Michigan Community and Anishinaabe Renewable Energy Sovereignty (MICARES) Subteam on Community Engagement （2020-2022）法官，帕夫利斯·霍尔斯学院设计博士（2018-2021），Ezhi-wiidanokiindiyang omaa akiiTiyang akiiTiyang ebiitamang（环境管理和本地领域小组）（2019年）（2019年）（2019年）心理健康书小组，学生健康和健康委员会成员，2016年的成员，2016年，2016年 - 2016年 - 2016年 - 2016年 - 2017年 - 2016年 - 2016年 - 2016年 - 2016年 - 2016年（2016年），2016年（2016年），2016年（2017年）（2017年）艺术）召集委员会（2015-2016）
引文 Ge´ rard AO、Merino D、Benzaquen J、Destere A、Borchiellini D、Gosset C、Rocher F、Andreani M、Marquette CH、Montaudie´ H、Drici MD 和 S
实体器官移植接受者死于癌症的风险较高。事实上，免疫抑制治疗对于避免移植排斥至关重要，它会增加实体器官移植接受者死于癌症的风险 ( 1 )。然而，关于他们的癌症治疗的循证数据很少，因为移植接受者通常被排除在临床试验之外，而且登记册有限 ( 2 , 3 )。近年来，免疫检查点抑制剂 (ICI) 的开发，包括细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4 (CTLA4) 抑制剂和程序性细胞死亡蛋白 1 或其配体 (PD1、PDL1) 的抑制剂，大大提高了某些晚期癌症患者的生存率 ( 4 )。这些单克隆抗体可促进针对恶性肿瘤的免疫反应，但有时会导致脱靶免疫不良药物反应 (ADR) ( 5 )。ICI 会破坏免疫系统，并可能引发同种异体移植排斥 (AR) ( 6 , 7 )。基于其相似的作用机制，不同的 ICI 类别被认为会对 AR 产生相同的影响，然而这从未被研究过（8）。此外，尽管美国食品药品管理局（FDA）（9，10）和欧洲药品管理局（EMA）（11，12）的药品标签中都提到了与伊匹单抗和帕博利珠单抗相关的 AR，但只有 FDA 的 cemiplimab 药品标签提到了 AR（13，14）。同样，关于 PDL1 抑制剂，AR 风险在 FDA 的药品标签中提及不一致，并且没有出现在 EMA 的药品标签中。因此，我们旨在通过对世界卫生组织（WHO）的药物警戒数据库进行不成比例分析，阐明 AR 与不同 ICI 类别的关联。
希尔什，克里斯托夫；温特，安德烈亚斯。
摘要 — 信息瓶颈函数给出了在将 X 压缩为新随机变量 W 且与 X 的剩余相关性有界的情况下，某个随机变量 X 和某个边信息 Y 之间相关性的最佳保存程度的度量。因此，信息瓶颈在机器学习、编码和视频压缩中有着许多自然的应用。计算信息瓶颈的主要目标是找到 W 上的最佳表示。这在原则上可能非常复杂，但幸运的是，已知 W 的基数可以限制为 |W| ≤|X| +1，这使得有限 |X| 的计算成为可能。现在，对于许多实际应用，例如在机器学习中，X 代表一个潜在的非常大的数据空间，而 Y 来自一组相对较小的标签。这就提出了一个问题，在这种情况下是否可以改进已知的基数界限。我们表明，信息瓶颈函数总是可以近似为误差 δ ( ϵ, |Y| )，基数为 |W| ≤ f ( ϵ, |Y| ) ，其中明确给出了近似参数 ϵ > 0 的函数 δ 和 f 以及 Y 的基数。最后，我们将已知的基数界限推广到一些随机变量代表量子信息的情况。
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伊达尔戈，曼努埃尔；阿曼特，弗雷德里克；比安金，安德鲁 V.；布丁斯卡，伊娃；伯恩，安妮特 T.；卡尔达斯，卡洛斯；等(2014)：患者来源的异种移植模型
Hidalgo, Manuel; Amant, Frederic; Biankin, Andrew V.; Budinská, Eva; Byrne, Annette T.; Caldas, Carlos; 等人 (2014)：患者来源的异种移植模型：一种新兴的癌症转化研究平台。爱尔兰皇家外科医学院。期刊投稿。https://hdl.handle.net/10779/rcsi.10793177.v1
