某些量子3个manifold不变的经典*经典算法2024•量子符号对称团聚计划 @ slmath•中西部拓扑研讨会•AMS西部部分张量量张量类别和非社交代数•拓扑和质量<量学<量子<量子学范围•
在1970年代和80年代,摄影师Colleen Kenyon(美国,1951 - 2022年)和Kathleen Kenyon(American,1951-2023)是女性艺术家运动的一部分,他们以创新的方法对媒体进行了挑战。Colleen Kenyon是使用手着色来增强自己和姐姐在家庭环境中的肖像的先驱。凯瑟琳·肯尼恩(Kathleen Kenyon)擅长于大众媒体的女性的性别特定图像来创造具有讽刺意味的光焦点。从1981年开始,两个姐妹还担任伍德斯托克摄影中心的董事,他们继续倡导妇女在艺术和有色艺术家中的发展。我的姐姐,我的自我由艺术史学家汤姆·沃尔夫(Tom Wolf)和劳里·达尔伯格(Laurie Dahlberg)策划。由CPW组织,此回顾展具有肯尼亚斯最具标志性的作品,并在纽约金斯敦的CPW和纽约州伍德斯托克的Kleinert/James Center展出。展览材料是从CPW现在持有的作品的档案中得出的。
Colleen Ballagh行动协调员妇产科和妇科以前是妇产科行政助理,Colleen Ballagh现在是同一部门的运营协调员,她的职责包括各种行政和运营任务。colleen已管理办公室的举动,翻新并为该部门建立了新的标牌,同时还致力于提高部门对许多方面的效率和有效性,包括招聘过程,在这些过程中,她在通信中使用模板可以增强候选人的经验。她在部门内的SharePoint推出和使用方面发挥了重要作用,还为新教职员工的热情和入职过程做出了重大贡献。她在计划和提供以教育为重点的活动和活动中发挥重要作用的记录有很强的记录,包括加拿大居民匹配服务,客观结构化的临床考试,市政厅,学术半天,部门回合,教育务虚会,毕业和居民欣赏之夜。Colleen还通过提交费用,管理账单和组织会议向教职员工提供直接支持。在Covid-19-19大流行期间,随着部门适应虚拟和混合工作环境,Colleen竭尽全力确保部门团队的成员仍然感到联系。她与团队建立了每周的缩放签到会议,并创建了有趣的游戏,供小组在线互动期间享受。
Aifred 是一种临床决策支持系统 (CDSS),它使用人工智能帮助医生选择重度抑郁症 (MDD) 的治疗方法,根据患者特征提供不同治疗方案的缓解概率。我们评估了参与模拟临床互动的医生对 CDSS 的实用性的看法。20 名精神病学和家庭医学工作人员和住院医生完成了一项研究,其中每位医生与标准化患者进行了三次 10 分钟的临床互动,这些患者表现出轻度、中度和重度 MDD 发作。在这些场景中,医生可以访问 CDSS,他们可以在治疗决策中使用它们。通过自我报告问卷、场景观察和访谈评估了 CDSS 的感知效用。60% 的医生认为 CDSS 是他们治疗选择过程中的有用工具,家庭医生认为其效用最大。此外,50% 的医生会将该工具用于所有抑郁症患者,另外 35% 的医生表示他们会将该工具留给病情更严重或难以治疗的患者。此外,临床医生发现该工具在与患者讨论治疗方案时很有用。必须在临床试验中进一步评估该 CDSS 的疗效及其改善治疗结果的潜力。
推荐引用 推荐引用 Boyle, Colleen,《机器人总动员》、《星际穿越》、《惊奇队长》和《别抬头》中的公众焦虑》(2022 年)。学生奖学金。131。https://digitalcommons.denison.edu/studentscholarship/131
致谢:本报告是多伦多大都会大学(TMU)的生态设计实验室支持的生物多样性系列章程中的第三份报告。在TMU的城市和地区规划学校的高级研究生计划工作室(PL8110,冬季,2024年冬季)的工作发展,与David Suzuki Foundation(通过Colleen Cirillo和Jode Roberts)合作,由Nina-Marie Lister教授监督。该报告草案受益于David Suzuki Foundation,Lorraine Johnson和Brendon Samuels的Colleen Crillo的专家同行评审和编辑协助。特别感谢道格拉斯柜台,凯拉·布莱恩,戴维·唐纳利,伊桑·林,艾伯特·帕斯科维亚克,戴维·铃木基金会的蝴蝶游骑兵以及许多贡献专业知识并回答事实检查询问的市政人员。
Colleen Callahan,LCI 副主任 Daniel Coffee,LCI 助理项目经理 J.R. DeShazo 博士,LCI 前主任;德克萨斯大学奥斯汀分校 LBJ 公共事务学院院长 Silvia R. González 博士,LCI 高级研究员;加州大学洛杉矶分校拉丁裔政策与政治倡议研究主任 更多信息 联系人:Colleen Callahan,ccallahan@luskin.ucla.edu © 2021 年 9 月,加州大学洛杉矶分校董事会。保留所有权利。在美国印刷。免责声明 本文表达的分析、观点、建议和结论均为作者的观点,不一定代表任何项目支持者、顾问或审阅者的观点,也不代表整个加州大学洛杉矶分校。本报告中提及的个人或其所属机构并不一定代表他们认可本报告的建议或结论。本报告的内容仅由作者负责。
Colleen Callahan,LCI 副主任 Daniel Coffee,LCI 助理项目经理 J.R. DeShazo 博士,LCI 前主任;德克萨斯大学奥斯汀分校 LBJ 公共事务学院院长 Silvia R. González 博士,LCI 高级研究员;加州大学洛杉矶分校拉丁裔政策与政治倡议研究主任 更多信息 联系人:Colleen Callahan,ccallahan@luskin.ucla.edu © 2021 年 9 月,加州大学洛杉矶分校董事会版权所有。保留所有权利。在美国印刷。免责声明 本文表达的分析、观点、建议和结论均为作者的观点,不一定代表任何项目支持者、顾问或审阅者的观点,也不代表整个加州大学洛杉矶分校。本报告中提及的个人或其所属机构并不一定代表他们认可本报告的建议或结论。本报告的内容仅由作者负责。
数学课程很简单,其中没有数字:这个世界是有结构的;我们可以希望理解其中的一些,而不仅仅是对我们的感官呈现给我们的东西感到吃惊;我们的直觉在有正式外骨骼的情况下比没有外骨骼的情况下更强。数学的确定性是一回事,我们在日常生活中发现的更柔和的信念是另一回事,如果可以的话,我们应该跟踪两者之间的差异。1 人工智能 (AI) 对法律界的影响每年都在成倍增加。随着人工智能的发展,律师拥有更强大的工具来增强他们研究和分析法律以及起草合同和其他法律文件的能力。律师已经在使用由人工智能驱动的工具,并正在学习转变他们的方法以利用这些增强功能。为了继续适应不断变化的角色,律师应该了解人工智能、数学和法律推理之间的关系。