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2021-2022 申请和验证指南
ISIR 的社会安全号码 (SSN)、姓名和出生日期与社会安全管理局 (SSA) 成功匹配，有资格获得续签 FAFSA 表格。当学生登录电子 FAFSA 表格时，系统会询问他或她是否要使用前一年的数据预填部分申请。通过选择此选项，学生可以查看每个预填项目，更新任何已更改的内容，并根据需要提供新信息。如果助学金管理员的学校未出现在续签申请中，他或她可以使用学生的数据发布号 (DRN) 在 FAA Access to CPS Online 中访问该申请。
EFC 配方指南，2022-2023 - 2021 年 8 月
CPS 接收学生的 FAFSA 数据（电子或纸质申请），并使用它来计算 EFC。FAFSA 处理完毕后，CPS 会向学生发送一份输出文档，其中包含有关其申请结果的信息。这份文档可以是纸质或电子的，称为学生资助报告 (SAR)。SAR 列出了申请中的所有信息，并表明申请是否完整并已签名。如果申请完整并已签名，且没有数据冲突，SAR 还会包括学生的 EFC。指示学生仔细检查 SAR 上信息的准确性。学生的 FAFSA 上列出的所有学校都会在名为机构学生信息记录 (ISIR) 的电子文件中收到申请信息和处理结果。
SPIN 研究所位置和联系方式
通过遵循近年来在国际上牢固确立的趋势，SPIN 原有的超导和高温超导氧化物专业知识已逐渐发展，重点转向新型先进材料。在过去十年中，多功能氧化物、有机和混合材料以及纳米结构系统等领域的研究得到了大力推动。在欧洲、美国和日本的重要实验室（伊利诺伊州阿贡国家实验室、佛罗里达州塔拉哈西应用超导中心、宾夕法尼亚州立大学、大阪 ISIR、筑波大学等）确实可以观察到类似的趋势。该研究所的一个相关特点是广泛使用线性、非线性和超快激光技术进行材料合成和表征。这种非常成功的方法为 SPIN 研究领域的研究提供了附加价值。
医疗保健中的人工智能和生物传感器及其临床意义：综述
1 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心成像物理系，美国德克萨斯州休斯顿 77030 2 古拉姆伊沙克汗工程科学与技术研究所 (GIKI) 电气工程学院，巴基斯坦斯瓦比 23460 3 哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院，卡塔尔多哈 4 卡尔加里大学计算机科学系，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里 T2N 1N4 5 阿卜杜拉国王科技大学电气与计算机工程系，沙特阿拉伯图瓦尔 23955 6 迈赫兰工程技术大学电子工程系，巴基斯坦贾姆肖罗 76062 7 拉合尔高等大学工程学院，巴基斯坦拉合尔 54000 8 法国国家科学研究院，智能系统与机器人研究所，法国索邦大学 ISIR，法国巴黎 75005 9 机械工程系工程学院，巴尔坦大学，74100 巴尔坦，土耳其 10 纳米技术与综合生物工程中心 (NIBEC)，阿尔斯特大学工程学院，BT15 1AP 贝尔法斯特，英国 11 香港理工大学专业进修学院，香港
数据世界中的医生和患者...
本白皮书的起草是法国医学委员会数字小组 1 的集体努力，由 Jacques LUCAS 博士和 Pr 协调。Serge UZAN。在起草之前的工作过程中，我们咨询了医学、健康、数字技术、教育、研究和伦理反思等领域的资深人士。他们不受我们作品内容的约束，但我们要对他们为我们的讨论做出的贡献表示衷心的感谢。按照他们在法国医学委员会的听证顺序：Philippe CINQUIN，TIMC Imag；Marie-Christine JAULENT，LIMICS；Jacques MARESCAUX，IRCAD；Fabrice DENIS，Jean-Bernard 跨区域癌症研究所；Guy FAGHERAZZI，Gustave Roussy 研究所； Raja CHATILA，ISIR； Roman ROUZIER，居里研究所； Catherine TOURETTE-TURGIS，患者大学； Agnès BUZYN，法国国家卫生局； Didier MENNECIER，法国国防卫生局； Olivier MANGIN，AP-HP 助理主任医师； Alain LOUTE 和 Jean-PhilippeCOBBAUT，里尔大学医学伦理中心； Brigitte SEROUSSI，UPMC，Limics，DSSIS； Rand HINDI，法国数字委员会； Jean-Luc DUBOIS-RANDE，医学院院长委员会； Jérôme LELEU，互动
数据世界中的医生和患者......
本白皮书的起草是法国医学委员会数字小组一小组在 Jacques LUCAS 博士和 Serge UZAN 教授的协调下共同努力的成果。在起草前的工作中，我们咨询了医学、卫生、数字技术、教育、研究和伦理反思等领域的资深人士。他们不受我们作品内容的约束，但我们想对他们为我们的讨论做出的贡献表示衷心的感谢。按照他们在法国医学委员会的听证顺序：Philippe CINQUIN，TIMC Imag；Marie-Christine JAULENT，LIMICS；Jacques MARESCAUX，IRCAD；Fabrice DENIS，Jean-Bernard 跨区域癌症研究所；Guy FAGHERAZZI，古斯塔夫鲁西研究所；Raja CHATILA，ISIR；Roman ROUZIER，居里研究所； Catherine TOURETTE-TURGIS，患者大学； Agnès BUZYN，法国国家卫生局； Didier MENNECIER，法国国防卫生局； Olivier MANGIN，AP-HP 助理主任医师； Alain LOUTE 和 Jean-PhilippeCOBBAUT，里尔大学医学伦理中心； Brigitte SEROUSSI，UPMC，Limics，DSSIS； Rand HINDI，法国数字委员会； Jean-Luc DUBOIS-RANDE，医学院院长委员会； Jérôme LELEU，Interaction Healthcare； Olivier PALOMBI，来自健康与体育大学 (UNESS)。
基于深度学习方法预测抗癌药物敏感性
抗癌药物敏感性的预测是个性化医学的主要挑战。在本文中，CCLE被用作抗癌药物易感性研究的数据集，并选择了基因的数据数据和不同细胞系上的药物敏感性数据。同时，我们签署了一种称为PCA变压器（PCAT）的混合深度学习和机器学习方法，以预测抗癌药物的敏感性。首先，构建了PCA模型以在不同细胞系上提取基因表达数据中的重要变量，因此将约50,000的基因维度降低到500。然后，基于降低性降低基因表达值建立了神经网络变压器模型，以预测药物敏感性，通过均方根误差（RMSE）评估我们的模型的功能，并使用最佳的潜在变量来评估模型估计值。为了验证PCA变压器的性能，本文将变压器模型与前字典模型随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）进行了比较。特定组合Include：PCA变压器，PCA + SVR，PCA + RF。最后，将结果与先前的研究方法（ISIR）的结果进行了比较和优化。最终预测结果表明，对于CCLE中的24种药物，该方法预测的平均RMSE为0.7564、6种药物的RMSE小于0.5（L-685458，PF2341066等）。）和18种药物小于1。预测方法的平均RMSE为0.8284（PCA + SVR），0.8757（PCA + RF）和ISIRS（0.9258），表明所提出的方法具有更强的概括能力。
DIV申请后呼叫2025VDEF.pdf
该职位是由BPI与ISIR（CNRS，Sorbonne University）和Make.org合作的数字共享计划中的研究项目的一部分。许多国际学术和工业合作伙伴完成了该财团（拥抱面，Genci，Mozilla，Berkman Klein Center等）“民主共享”。“民主共享”计划在两年的社会学，政治学，自然语言处理和工程学的两年期间汇集了数十名研究人员和工程师，以开发和自由地分享适用于民主辩论空间的AI偏见的评估模型。目的是在这种特定情况下表征这些偏见，提供评估模型，并在遵守既定民主原则的培训LLM上进行培训。除了文献中已经有充分记录的人口偏见之外，我们将特别关注语言模型的忠诚度，以指向贡献者在审议平台上表达的观点。在这种情况下，大型语言模型有望增加和简化更多的公民参与。对话式机器人确实可以通过总结漫长的辩论来促进参与，如果公民被误归对，或者简单地将其翻译成包括不同语言的贡献者。但是，这些应用程序（通过其应用程序上下文）也要求高度警惕。该项目特别旨在防止这些“翻译”行动可能对参与和民主辩论的质量进行的潜在偏见，并通过精确表征它们并提出衡量它们的工具。成功的候选人将加入科学专业的研究人员，工程师和设计师的跨学科团队，与Cevipof和学者在Médialab的媒体研究中与政治科学家团队合作。他们自然会与项目财团的工程师和计算机科学家紧密合作。