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气候变化的高级方法流行病学
气候变化是本世纪的定义公共卫生挑战。在不同的地理和时间范围内评估其健康的影响，对潜在机制和主要脆弱人群的识别是当今流行病学研究的关键重点。在过去的几年中，出现了环境流行病学的新方法，这是由于提供可靠的科学证据以保护人群免受气候变化的迫切性的推动。这些新技术结合了先进的统计方法和流行病学设计，新数据来源和跨学科方法，以解决日益复杂的研究问题。本课程旨在提供全面的，动手的，最新的概述，概述环境流行病学的最新发展，应用于气候变化研究。尤其是该课程将涵盖最新的研究设计，例如多站点时间序列分析和小区域评估，高级方法，例如分布式滞后模型和GIS数据链接，以及健康影响预测投影研究和健康归因分析等应用。该课程将提供有关统计和流行病学基础的充分记录的材料，并提供小讲座，真实数据演示和相应的R代码。课程目标
sap
两年前，Sapinsider研究的60％的受访者与SAP有关，报告说他们从未听说过该产品，或者不熟悉它。在2023年，有48％的受访者仍在该类别中。但是，今年的数字发生了很大的变化，有64％的受访者报告说熟悉或非常熟悉SAP的崛起。这是通过从与此数据保持一致的Sapinsider事件的客户交互中收集的洞察力来证实的。补充说，SAP合作伙伴表示，更多的客户现在正在询问使用SAP的Rise实施选项，而不是寻求有关产品的基本信息。数字还反映了用户群的重大变化。这部分是因为SAP更多地集中在云ERP消息传递上，并通过SAP加强了SAP作为2024年Sapphire 2024和Teched期间创新的平台。此外，SAP还强调了在这些事件中使用SAP演示的崛起，特别是像Joule这样的AI功能，使客户可以更好地了解产品中可用的产品。另外，考虑到SAP包装的上升
人工智能设备和印地语
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ITD 245 - 高级应用数据科学技术（3 Cr。）
nova c ollege -wide course c ontent s ummary itd 245 - 一个pplanced a pplagence a pplained d ata s cience t eChniques（3 cr。）课程描述本课程对大数据和数据分析（包括广泛使用的工具和方法的应用程序）提供了广泛的调查。主题包括描述性统计，基本数据分析，来自多种数据源和类型的常见数据提取/翻译/加载方法以及工具，数据可视化以及机器学习（监督和无监督）。本课程包括理论和实践，通过案例研究大力强调实际应用。讲座每周3个小时。一般课程目的是使学生从多种原始数据源中获取有意义和表现力的信息，包括应用基本统计信息，分析工具和技术，数据提取和清洁，可视化的创建以及机器学习在分析问题中的应用。课程先决条件/准则先决条件：ITD 145-推荐的应用数据科学技术：ITP 150 -Python编程（或Python体验）课程目标
网络安全的大型语言模型：系统文献评论
＃1中的包含标准：本文的标题和摘要包含一对确定的搜索关键字；在＃2中：将大型语言模型（例如Bert，GPT，T5）应用于安全任务的论文；在＃3中：提出了基于大语言模型的安全任务的新技术或模型的论文；在＃4中：评估大语模型在安全环境中的性能或有效性的论文。排除标准Ex＃1：重复论文，与同一作者的多次反复差异很小的研究；例如2：短论文小于8页，工具演示，主题演讲，社论，书籍，论文，讲习班论文或海报论文；例如3：未在确定的会议或期刊上发表的论文，也没有作为Arxiv的预印本；例如4：不关注安全任务的论文（例如，一般域中的自然语言处理任务）；例如5：使用传统的机器学习或深度学习技术的论文，而无需大型语言模型；例如6：中学研究，例如SLR，审查或调查；例如7：论文未用英语写；例如8：论文专注于LLM的安全性，而不是使用LLMS进行安全任务。
人机协同创造生成模型研讨会
由于深度学习在生成建模方面取得了突破。Ian Goodfellow 在人脸生成 [ 5 ] 和 StyleGan [ 7 ]、Openai 的 GPT-2 [ 9 ] 或最近 Mark Zuckerberg [ 4 ] 和 Bill Gates [ 10 ] 的深度伪造视频是 AI 生成内容的突出例子，这些内容几乎与人类生成的内容没有区别。这些例子还凸显了生成 AI 带来的一些重大社会、道德和组织挑战，包括安全性、隐私、所有权、质量指标和生成内容的评估。本次研讨会的目标是汇集 HCI 和 AI 领域的研究人员和从业者，从 HCI 角度探索生成建模的机遇和挑战。我们设想，创建物理和数字产品的用户体验将成为人类和人工智能的合作：人类将扮演规范、目标设定、指导、高级创造力、策划和治理的角色。人工智能将通过灵感、低级创造力和细节工作以及大规模测试想法的能力来增强人类的能力。鼓励以短文、长文和演示的形式提交符合 IUI 论文和演示指南的论文，但不限于以下主题：
以人为本的人工智能将如何促进智能游戏系统的发展
以人为本的智能游戏系统模式转变正在逐渐形成。这种嵌入机器学习算法的智能游戏系统将解释玩家动机，帮助设计更加个性化的单人和协作玩家体验，并在各个游戏之间转移和推广学习成果。游戏内和跨平台的多模态用户行为轨迹融合了异构信息和图形结构。这些游戏模态包括文本、音频、视频演示、活动重播、社交网络和心理问卷。通过观察游戏中的行为动作和挖掘异构来源来识别决策模式和策略，可以构建一个更全面的游戏社区表示。万维网上公开的人类先验将启发类人非玩家角色的建模、自适应推荐系统、自动游戏设计、测试和人机协作。我的博士研究目标是挖掘、表现和学习互动娱乐社区异构来源中存在的人类先验，并介绍对单智能体和多智能体互动行为模式进行建模的方法。
人工智能背后的科学：趋势、移动性和协作的演变
摘要 在这个科学交叉的时代，人工智能（AI）等诸多科学成果给人类社会带来了翻天覆地的变革。学术成果数字化数据的日益普及为科学的科学（SciSci）的探索提供了前所未有的机遇。尽管在科学领域已经进行了许多重要的研究，但不同领域的学科差异很大，导致某些领域的见解不够充分。一个突出的问题是，人们对人工智能背后的科学的了解非常缺乏。在本文中，我们从趋势演变、移动性和协作性三个维度研究了人工智能的演变。我们发现人工智能的研究热点已经从理论转向应用。美国拥有最多杰出的人工智能科学家，对全球人工智能人才的吸引力最大。发展中国家人工智能科学家的人才流失问题日益严重。人工智能精英之间的联系在合作网络中高度聚集。总的来说，我们的工作旨在作为一个开端，以富有远见的方式支持人工智能的发展探索。相关演示可以在 AMiner 1、2 中在线获取。
人机协同创造生成模型研讨会
由于使用深度学习的生成建模取得了突破。Ian Goodfellow 在人脸生成方面的工作 [ 5 ] 和 StyleGan [ 7 ]、Openai 的 GPT-2 [ 9 ] 或最近的 Mark Zuckerberg [ 4 ] 和 Bill Gates [ 10 ] 的深度伪造视频是 AI 生成内容的突出例子，这些内容几乎与人类生成的内容没有区别。这些例子还强调了生成 AI 带来的一些重大社会、道德和组织挑战，包括安全性、隐私、所有权、质量指标和生成内容的评估。本次研讨会的目标是汇集 HCI 和 AI 领域的研究人员和从业者，从 HCI 角度探索生成建模的机遇和挑战。我们设想，创建物理和数字工件的用户体验将成为人类和人工智能的合作伙伴关系：人类将扮演规范、目标设定、指导、高级创造力、策划和治理的角色。人工智能将通过灵感、低级创造力和细节工作以及大规模测试想法的能力来增强人类的能力。鼓励以短文、长文和演示的形式提交，并遵循 IUI 论文和演示指南，但不限于以下主题：
英国剑桥 - 人机交互
我们非常高兴地欢迎您参加第 15 届 ACM/IEEE 人机交互国际会议 - HRI 2020。HRI 是一场顶级、高度精选的会议，展示了该领域的最新进展，广泛吸引了众多学者的参与，包括机器人专家、社会科学家、设计师、工程师等。HRI 展示了 HRI 在技术、设计、行为、理论、方法和计量理念方面的最新进展。今年会议的主题是“现实世界的人机交互”，反映了我们社区在创建和部署可促进现实世界长期交互的系统方面的最新趋势。这个主题还反映了我们今年在 HRI 上推出的一个新主题领域“人机交互的可重复性”，这是实现这一愿景和帮助我们进一步开展科学研究的关键。这一趋势也反映在我们的其他四个主题领域，包括“人机交互用户研究”、“人机交互技术进步”、“人机交互设计”和“人机交互理论与方法”。会议吸引了来自世界各地的 279 篇完整论文投稿，包括亚洲、澳大利亚、中东、北美、南美和欧洲。每篇投稿均由专门的主题主席监督，并由项目委员会成员组成的专家组进行审查，他们与项目主席一起定义和应用重新