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您的McGill退休金计划
除非您还有其他财富来源，否则您的目标更换收入与政府的退休金和雇主赞助的计划之间的任何短缺必须从您的个人储蓄中弥补。在加拿大，除了免税储蓄帐户（TFSA）外，储蓄退休的最有效方法之一是注册退休储蓄计划（RRSP）。作为一般的经验法则，退休时每增加10,000美元的年收入，您需要$ 80,000- $ 120,000的储蓄。确切的金额取决于您退休时的年龄和市场状况。McGill University为所有员工提供了一个RRSP和TFSA组。
tt6!1Jlq 吉尔德
S I. LS / RSQ 问题编号 日期 主题 页码 编号 编号 0 1. LSUSQ . N o . 7 1 8 0 7 . 0 2 . 2 0 2 4 遇险警报发送器 0 1 - 0 2 0 2 . LSUSQ . N o . 8 0 8 0 7 . 0 2 . 2 02 4 发送人类空间站 0 3 - 0 6 0 3 . LSUSQ . N o . 8 5 2 0 7 . 0 2 . 2 0 2 4 ISR 空间站 0 7 - 0 8 0 4 . LSUSQ .不 。 9 1 8 0 7 。 0 2 . 2 0 2 4 Aditya - L 1 Sate J lite 0 9 - 1 0
战略计划2022-2027麦吉尔大学英格拉姆护理学院
建立关系建设是我们的核心活动不可或缺的一部分，通过与他们所在的人们，社区和组织结识，全面接触教育并了解生活经验。4。有影响力的研究：增强我们的研究能力，以继续产生有益于护理实践，教育和社区健康的知识。提供护理奖学金的愿景，它具有创新性和包括护理生态系统中每个人的愿景，质疑当前的实践并询问我们如何做得更好，从而增强社区，临床护理，教育和医疗保健系统。5。基于优势的护理和医疗保健（SBNH）：推进SBNH护理方法的促进，整合和实施。这种方法是由伊森（Ison）的劳里·戈特利布（Laurie Gottlieb）开发的，并采用了我们课程的基础的哲学，认可，动员，资本化并发展了个人，家庭，社区和机构内部的优势，以促进健康和促进康复。
7.5网格连接声明 - Byers Gill Solar Farm
1。简介1 1.1。本文档的目的1 2。网格连接协议2 3。网格连接3 3.1。概述3 4。收购土地权6 4.1。面板区域，贝斯和现场变电站6 4.2。电缆路线选项6 4.3。诺顿变电站6 5。作品的交付7 5.1。面板区域（工作号1）和电池储能系统（工作号2）7 5.2。地下电缆将面板区域连接到现场变电站（工作号3）7 5.3。现场变电站（工作号4）7 5.4。地下电缆将现场变电站连接到诺顿变电站（工作号5）7 5.5。诺顿变电站内电气基础设施的构建（工作编号6）7 6。结论9
McGill应用基因组创新核心（魔术）
CORES ACTIVITY TECHNOLOGY / ACTIVITY Production Genomics Whole Genome Sequencing Illumina NovaSeq Exome / Targeted Capture Sequencing Illumina NovaSeq Whole Genome Bisulfite Sequencing (WGBS) Illumina NovaSeq RNA-Seq / miRNA-Seq Illumina NovaSeq ChIP-Seq, ChIPmentation, ATAC-Seq Illumina NovaSeq Expression Arrays / Genotyping Illumina iScan / Affymetrix Genetitan
Gilles Laurent 简历
t +49 (0)69 850033 2000 (办公室), -2001 (Anita Wagner 女士, 行政助理) m +49 (0)1752634518 e gilles.laurent@brain.mpg.de http://www.brain.mpg.de/ 出生于 1960 年 8 月 9 日（摩洛哥卡萨布兰卡），法国国民 已婚（妻子 Erin Schuman），育有 3 个女儿 A. 教育经历 1989 年在美国马萨诸塞州伍兹霍尔获得计算神经科学课程 1985 年获得法国图卢兹保罗萨巴蒂尔大学神经行为学博士学位 1985 年获得国家兽医学院兽医学博士学位1979 年 法国图卢兹医学院预科班毕业，1978 年 国立兽医学院毕业证“C”（数学和物理，附有 TB 证明）B。 学术职位 自 2021 年起 荷兰奈梅亨拉德堡德大学客座教授 自 2014 年起 德国法兰克福歌德大学“增选”教授 自 2009 年起 德国法兰克福马克斯普朗克脑研究所所长（与 Erin Schuman 共同创立新 MPI 脑研究所）1990 - 2011 年 美国加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院教授 2002 - 2011 年 加州理工学院 Lawrence A. Hanson 生物学和中枢神经系统教授 2000 - 2002 年 加州理工学院生物学和中枢神经系统教授 1996 - 2000 年 加州理工学院生物学和中枢神经系统副教授1990 - 1995 加州理工学院生物学、计算和神经系统 (CNS) 助理教授 1987 - 1990 英国剑桥大学皇家学会洛克研究员 1987 - 1990 英国剑桥唐宁学院研究员 1985 - 1987 英国剑桥大学博士后研究助理 C. 研究经历 2009 年至今 MPI 脑研究中心主任 2008 法国巴黎高等师范学院访问学者（休假） 2005 美国加利福尼亚州斯坦福大学克拉克中心访问学者（休假） 1990 - 2011 美国加利福尼亚州帕萨迪纳加州理工学院教授 1985 - 1990 英国剑桥大学博士后研究 1983 德国慕尼黑工业大学访问学者 1983 MPI 访问学者für Verhaltenspsyologie，德国塞维森 1982 - 1985 年 法国图卢兹保罗萨巴蒂埃大学博士前研究 1982 年 美国加州大学戴维斯分校能源相关健康研究实验室访问学者
麦吉尔大学教学中的生成式人工智能原则 - 1 -
生成人工智能 (AI) 工具在整个社会中有着广泛的应用，包括高等教育机构。麦吉尔大学学术政策委员会 (APC) 的教学与学习小组委员会 (STL) 于 2023 年 1 月成立了一个工作组，以制定有关生成人工智能及其对教学和学习影响的方法。他们的最终报告可在线获取，于 2023 年 10 月 26 日在 APC 上进行了讨论，麦吉尔大学参议院于 2023 年 11 月 15 日批准了这些建议。报告中提出的五项原则如下。这些原则为大学在教学和学习背景下持续讨论生成人工智能提供了一个框架，可以作为教师、学生和教职员工以及学院在考虑自己的内部指导方针时的指南。其中一些原则包含持续关注的领域，特别是围绕教育和意识的重要性。社区成员还可以查阅教学和学习知识库以获取有关生成人工智能的更多信息。
Caroline J. Gillenson，M.S。 - 幼儿行为实验室Caroline J. Gillenson，M.S。 - 幼儿行为实验室
研究生研究助理2019年8月 - 目前的幼儿行为实验室主管：Daniel M. Bagner博士佛罗里达州国际大学心理与家庭心理与家庭中心 - 佛罗里达州迈阿密，全职后家庭后研究助理2017年6月至2019年6月健康青少年过渡（HAT）研究主管：Jack Stevens：Jack Stevens，博士学位。 Biobehavioral Health中心，全国儿童医院 - 俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州哥伦布市研究助理2016年8月 - 2017年5月 - 通过问题解决方案（CHIPS）研究主管应对头部受伤：凯利·麦克纳利（Kelly McNally）：凯利·麦克纳利（Kelly McNally），博士在童年时期的艰辛（覆盖范围）实验室主管：凯瑟琳·豪威尔（Kathryn Howell）博士学位。孟菲斯大学心理学系 - 孟菲斯，田纳西州
Etienne Ahusborde、Gilles Carbou、Chérif Amrouche、José Luis Gracia、María Cruz Lopez de Silanes 等人（主任）。第十五届萨拉戈萨-波城数学及其应用国际会议。2020. hal-03039278
萨拉戈萨-波城数学会议（第 15 届. .哈卡 2018。Jaca）第十五届萨拉戈萨-波城国际数学及其应用会议：哈卡（西班牙），2018 年 9 月 10 日至 12 日/编辑 É。 Ahusborde......[等]。— 萨拉戈萨：萨拉戈萨大学出版社：萨拉戈萨大学数学与应用研究所，2019 XXVIII，306 页。 ； 24厘米。—（数学专著 García de Galdeano；42）ISBN 数学 - 会议和集会 Ahusborde，É。51（063）
人工智能或法学硕士训练数据集面临司法管辖权挑战的可能性 Chris Draper 1 和 Nicky Gillibrand 2
摘要 当 AI 驱动的司法访问 (A2J) 系统中使用的大型语言模型 (LLM) 工具的训练数据集不能反映其社区时，它们就会经历系统性偏见。这种偏见可以说表明，LLM 应该看到其法律基础的有效性在司法管辖权方面受到质疑。由于 ChatGPT 有能力通过美国律师资格考试，这为 LLM 工具提供了希望，即可以在普通人的指导下训练 LLM 工具来执行法律专业人员的工作，从而为服务不足的诉讼当事人带来好处。然而，在审查数据集来源时，在遵守法律主权、法治和结果质量方面出现了重大挑战。虽然隐私和数据安全通常会将数据主权集中在数据保存的地理位置，但 A2J 社区也应该注意对 LLM 训练数据集的司法管辖区外的贡献，这些贡献质疑普遍接受的法律主权规范，并因此扭曲其法律应用，使其超出受影响社区的可接受范围。为了更好地代表 LLM 工具所带来的挑战，提出了一种新颖的四分信息主权理论，涵盖了人口、领土、边界承认和监管等问题。因此，本文将研究并质疑 LLM 是 A2J 的推动者的说法。讨论将涉及如何通过短视的数据主权来避免司法管辖权挑战（例如传统的法律主权），从而规避通常表现为偏见的训练数据偏差的风险，然后再考虑司法管辖权定义的训练数据限制如何影响结果质量和重新制定律师在法律程序中的传统角色。最后，我们将根据当代的关注和诉讼，探讨未能充分应对这些深远挑战（影响从社区到宪法的各个层面）的危险。 关键词 1 系统法律基础的验证；法学硕士；大型语言模型；主权；法治；管辖权；偏见；人工智能风险；采用的语用学；自我代理的诉讼当事人；小组讨论；引导式讨论；正在进行中的“人工智能司法途径研讨会”（AI4AJ 2023），2023 年 6 月 19 日，葡萄牙布拉加 chris.draper@meidh.com；nicky.gillibrand@ucdconnect.ie