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第161次转基因股会议的分钟-EFSA
** Air III-第844/2012号Reg（EU）下的附件I续期； MRL第396/2005号法规第10条，第396/2005号法规（EC）第43条，ART 31授权是指（EC）第31条（EC）178/2002 ***第1章***第1节和第2条的氯洛龙和第2条是与平行的专业知识和专家有关。
ESMPE 欧洲医学物理专家学校
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在此请求，鉴于根据选择推荐的国际非专有姓名的程序的第3条
人口：主要人口是青春期前和青春期的女孩（9-14岁），但男孩和老年人也包括在内。干预：单剂量疫苗接种；二价（Cervarix和Cecolin），四价（Gardasil）和非差疫苗（Gardasil 9）。比较：2剂HPV疫苗接种结果：临床结果：包括但不限于侵入性宫颈，阴道，外阴，肛门，阴茎或头颈癌；宫颈上皮内肿瘤（CIN）3级; CIN2+;组织学和细胞学异常；肛门疣；高风险HPV感染（基因型特异性患病率，发病率和/或持久性）免疫结果；血清转化或血清阳性； HPV抗体背景的几何平均滴度（GMT）：截至2022年3月，117个国家 /地区在其国家免疫计划中引入了HPV疫苗，但这些国家仅占全球女孩人口的三分之一，占全球宫颈癌负担的40％。2019年10月，Sage审查了单剂量HPV疫苗的证据，以保护9-14岁的主要目标人群免受宫颈癌的影响。sage得出结论，这项政策决定不足以证明和数量的证据，并且需要有目的设计的单剂量随机对照试验（RCT）的证据来告知政策决策。旨在评估单剂量时间表的一些RCT和有效性研究已开始在2021年产生临时结果。
2022 咨询专家
案例：美国某大城市市中心正在建设一栋 20 层的公寓楼。业主和总承包商签订了一份最高保证价格为 5000 万美元的合同，计划建设工期为两年。承包商安排了分包商，顺利开始了地基工作。然而，成本上涨和供应链问题影响了该项目，包括结构钢价格大幅上涨以及建筑施工用钢材交付延迟。成本上涨和延误并未止步于钢材。一旦承包商进入室内施工，他们就面临着与框架木材相关的成本大幅上涨和供应链延误。由于在居民入住之前完成公寓所需的设备交货时间很长，因此在完成工作时发生了进一步的延误。成本比原始预算增加了 50%，项目耗时增加了一年。在这种情况下，确定哪一方应对这些延误和成本增加负责需要深入分析供应链和材料价格问题，以及合同中相关的风险分配机制。本文探讨了其中的一些主题。
机构、专家与信任丧失
当与美国主要政治、经济和社会机构相关的人容易犯错，有时甚至贪污受贿或犯罪时，我们是否还应信任这些机构？这些机构真的是值得信赖的人民代表吗？公众对此表示怀疑。众所周知，自 20 世纪 60 年代和 70 年代以来，人们对美国政府，特别是国会和行政部门的信任度一直在下降：这是一个社会动荡、政治和社会变革运动、不受欢迎的战争和重大政府丑闻的时期。2 不太为人所知的是，信任的侵蚀现在似乎已经蔓延到许多所谓的非政治机构，包括商业、新闻、科学、警察、宗教、医学和高等教育。3 对这些机构的可靠性和能力的担忧加剧了
比较人工智能数据工作的专家和新手
许多人工智能系统设计师都在努力寻找最佳方法，以收集不同类型的训练数据。在线群体提供了一种廉价的按需情报来源，但他们往往缺乏许多领域所需的专业知识。专家提供隐性知识和更细致入微的输入，但他们更难招募。为了探索这种权衡，我们在设计基于文本的对话代理的背景下，比较了新手和专家在人类智能任务方面的表现和看法。我们开发了一个初步的聊天机器人，它模拟与寻求心理健康建议的人的对话，以帮助教育 7cups.com 的志愿听众。然后，我们招募了经验丰富的听众（领域专家）和 MTurk 新手工作者（群体工作者）来执行任务，以改进具有不同复杂程度的聊天机器人。新手群体在只需要自然语言理解的任务上的表现与专家相当，例如纠正系统对用户语句的分类方式。对于更具生成性的任务，例如创建新的聊天机器人对话，专家们表现出更高的质量、新颖性和情感。我们还发现了一个激励差距：众包工作者喜欢互动任务，而专家们则认为这项工作乏味且重复。我们提供了设计考虑，以分配众包工作者和专家完成 AI 系统的输入任务，并更好地激励专家参与 AI 的低级数据工作。
比较人工智能数据工作的专家和新手 - NSF-PAR
许多人工智能系统设计师都在努力寻找最佳方法，以收集不同类型的训练数据。在线群体提供了一种廉价的按需情报来源，但他们往往缺乏许多领域所需的专业知识。专家提供隐性知识和更细致入微的输入，但他们更难招募。为了探索这种权衡，我们在设计基于文本的对话代理的背景下，比较了新手和专家在人类智能任务方面的表现和看法。我们开发了一个初步的聊天机器人，它模拟与寻求心理健康建议的人的对话，以帮助教育 7cups.com 的志愿听众。然后，我们招募了经验丰富的听众（领域专家）和 MTurk 新手工作者（群体工作者）来执行任务，以改进具有不同复杂程度的聊天机器人。新手群体在只需要自然语言理解的任务上的表现与专家相当，例如纠正系统对用户语句的分类方式。对于更具生成性的任务，例如创建新的聊天机器人对话，专家们表现出更高的质量、新颖性和情感。我们还发现了一个激励差距：众包工作者喜欢互动任务，而专家们则认为这项工作乏味且重复。我们提供了设计考虑，以分配众包工作者和专家完成 AI 系统的输入任务，并更好地激励专家参与 AI 的低级数据工作。
向董事会提交专家委员会活动报告
我很高兴代表专家委员会 (CoE) 和 USP 工作人员提交 2022 财年 (FY22) CoE 年度报告。这是 2020-2025 周期的第二份年度报告，介绍了 CoE、其专家委员会 (EC) 和专家小组 (EP) 从 2021 年 7 月到 2022 年 6 月的活动和成就。
组建有效的人机协作团队：构建机器学习模型以补充多位专家的能力
机器学习 (ML) 模型越来越多地被用于通常需要与人类专家合作的应用领域。在这种情况下，当 ML 模型难以预测某些实例时，将它们交给单个人类专家会很有优势。虽然以前的工作主要集中在只有一位人类专家的场景，但在许多现实世界中，可能会有几位具有不同能力的人类专家可供选择。在这项工作中，我们提出了一种训练分类模型的方法，以补充多位人类专家的能力。通过联合训练分类器和分配系统，分类器学会准确预测那些对人类专家来说很难的实例，而分配系统学会将每个实例传递给最合适的团队成员——分类器或其中一位人类专家。我们在公共数据集上与“合成”专家和由多位放射科医生注释的真实世界医学数据集进行了多次实验，以评估我们提出的方法。我们的方法优于以前的工作，比最好的人类专家或分类器更准确。此外，它可以灵活地适应不同规模和不同专家多样性水平的团队。
十二年来专家如何主导刑事案件中的神经科学叙述：对未来的警告
* Arthur A. McGivney 法学教授，福特汉姆大学法学院神经科学与法律中心创始主任。本文中讨论的所有统计数据和数字支持以及案例分布均可在作者存档的统计附录中找到，并已提交给威廉玛丽法律评论。我在威廉玛丽法律评论的“想象法律和神经科学的未来”研讨会上发表了本文的早期版本，我感谢 Peter Alces 和法律评论提供了这样一个启发性的平台。我非常感谢以下个人在本文的不同阶段所做的贡献：Shirin Bakhshay、Valena Beety、Nestor Davidson、Joshua Dressler、Margareth Etienne、David Greenberg、Namby Jogwe、Lea Johnston、Ethan Leib、Jonathan Leventhal、Malcolm Macmillan、Megan Martucci、Christopher Slobogin、Richard Squire、George Thomas、Fletcher Thompson、Erica Valencia-Graham、Ian Weinstein、Thomas Wilson、Michael Zuckerman 和神经科学与法律中心 (福特汉姆法学院) 顾问委员会。Erica Valencia-Graham 以无可挑剔的细心制作了本文的所有图表和统计附录。我还从美国律师协会司法学院、刑事司法研讨会圆桌会议；纽约大学社会学系犯罪、法律和越轨研讨会；2021 年 CrimFest 年会上的演讲中获得了对本文早期版本的深刻评论； 2021 年法律与社会年会；2021 年 AALS 年会（“重新考虑不负责任的行为”）；NACDL 2020 年总统峰会和量刑研讨会（与美国刑法评论联合举办）；西顿霍尔法学院；以及芝加哥大学神经科学俱乐部。我要特别感谢一群才华横溢、充满热情的助手，感谢他们出色的研究和手工编码：Tom Wilson、Brian O'Kelly、Paris Kent、Alexander Adler、Yasmine Al-Omari、Courtney Alleyne、Dimitar Atanassov、Kielan Barua、Anne Bolton、Maggie Casey、Shelby Clark、Alexandra Cosio-Marron、Vidushi Dyall、Jonathan Fisher、Alexandra Forgione、Joely Gerber、Jannet Jassi、George Kobakhidze、Adriana Kranjac、Bharath Lakshminarayanan、Justin Long、Nicholas Loza、Maya McGrath、Morgan Mitchell、Dylan Nelsen-Epstein、Jocelyn Ng、Claire Marie Ochse、Anisa Rahaman、Sylvia Rosner、Jacob Saks、Eleni Venetos、Pearse Walsh 和 Sydney Wolofsky。此外，我还要感谢威廉玛丽法律评论的工作人员，特别是丹尼尔·布鲁斯，感谢他们在整个编辑过程中的出色关怀、技巧和组织。雅各布·菲什曼、内森·德尔马和福特汉姆法学院图书馆的工作人员一如既往地提供了极大的帮助。我要感谢六个研究资金来源：福特汉姆大学法学院、福特汉姆神经科学和法律中心、约翰·R·康斯坦丁诺夫妇、杰拉尔德·M·埃德尔曼神经科学研究生奖学金、罗杰·萨克斯家庭基金会和巴尼特和莎朗·菲利普斯家庭基金会。本文中提到的任何个人或组织都不一定支持本文的解释或结论。我对任何错误或误判负责。