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Jonah Sussman 简历
研究使用激光切割机对薄膜超导体进行设备图案化 我是康奈尔大学一名积极上进、努力学习的学生，主修工程物理和电气与计算机工程。我在诺基亚贝尔实验室实习了两个夏天，在此之前，我为初创公司做过各种 SWE 和 IT 项目。作为我的无伴奏合唱团的音乐总监，我在两年的时间里获得了宝贵的领导能力和沟通技巧。我的兴趣包括光子学、量子计算和电路设计。我将在 2025 年 12 月之前完成 ECE 的早期工程硕士学位。
推荐引用 推荐引用 Allen, Jonathan P.，“人工智能炒作动态：学术研究在推动新技术发展中的作用”（2024 年）。ICIS 2024 TREOS。 82. https://aisel.aisnet.org/treos_icis2024/82
在过去两年中，人们对生成式人工智能产生了前所未有的兴奋，但人工智能遭到强烈反对的可能性正在上升。生成式人工智能的有效和公平使用的障碍清单越来越清晰：事实上不正确的结果、知识产权侵权、训练数据中的偏见和偏执、低质量的内容生成、对低薪数据标签劳动力的依赖、监控问题、隐私问题和安全问题（Apodaca，2024 年），以及不可持续的高成本和环境破坏。56% 的财富 500 强公司在最近的年度报告中将人工智能列为风险，远多于将人工智能列为关键机遇（Arize AI）。大多数 C 级高管表示，到目前为止，他们对生成式人工智能项目要么持矛盾态度，要么不满意（BCG）。新的 AI 产品和服务也面临消费者的抵制（Cicek 等人，2024 年），包括客户服务。现实世界任务的表现越来越多地接受实证检验，在某些情况下被发现存在不足。拟议的研究任务是探究所谓的生成 AI 的“炒作动态”（Dedehayir 和 Steinert，2016 年），特别是 IS 研究在新技术炒作动态中的作用。虽然“炒作周期”在业界众所周知，但这个五阶段的描述不够精确，无法提供理论见解，更不用说技术预测了。Dedehayir 和 Steinert 提出了一种“炒作动态”模型，其中中介机构塑造了生产者和用户之间的知识交流。在这个模型中，IS 学者就是这样一个中介，我们的“炒作”受到社会规范和制度实践的影响。我们想成为哪种中介？一个忽视我们自己对技术引发的变化的复杂性的发现，而倾向于技术新颖性和“颠覆”的人，只有在反弹来袭时才将我们的注意力转向下一个大事件？虽然人工智能的反弹和炒作本身就是一个值得讨论的话题，但更根本的问题是如何让我们的学术研究回归其适当的角色，即对数字创新产生的经济和社会价值（相对于其成本）进行中立评估。参考文献 Apodaca，T.（2024）。我如何尝试以新闻工程师的身份使用生成式人工智能——合乎道德。标记。摘自 https://themarkup.org/hello-world/2024/09/07/how-im-trying-to-use-generative-ai-as-a-journalism-engineer-ethically。
推荐引用 推荐引用 Cruz, Jonas Preposi；Sembekova, Anara；Omirzakova, Dinara；Bolla, Srinivasa Rao；和 Balay-odao, Ejercito Mangawa (2024) “医学和健康科学学生对医学人工智能的态度和准备程度”，《健康职业教育》：第 10 卷：第 3 期，第 15 篇文章。DOI：10.55890/2452-3011.1296 可从以下网址获取：https://hpe.researchcommons.org/journal/vol10/iss3/15
目的：本研究评估了医学和健康科学专业学生对人工智能的总体态度和医学人工智能准备情况，并研究了影响学生医学人工智能准备情况的因素。方法：对医学和健康科学专业学生进行了描述性横断面定量在线调查。我们使用“人工智能总体态度量表”（GAAIS）来评估学生的人工智能态度，并使用“医学生医学人工智能准备量表”（MAIRS-MS）来衡量学生对医学人工智能的准备情况。结果：几乎所有学生都没有接受过/参加过医学院（95.3%）或医学院以外（85.0%）的任何人工智能教育经历，他们中的大多数人从媒体（74.8%）获得有关人工智能的信息。学生们报告说他们对人工智能及其在医疗保健中的应用了解甚少。学生对人工智能表现出消极到中立的总体态度，对医学人工智能的总体准备程度较差。对医疗保健中人工智能应用的了解和对人工智能的普遍积极态度与学生对医学人工智能的准备程度提高有关。结论：研究结果可以为教育政策制定者和医学与健康科学教授提供有关在医学院创建、引入和整合涉及人工智能的新课程内容的信息。在医学和健康科学课程中加入医学人工智能内容将提高学生的准备程度，并提高其在更高级患者护理中的应用。
文章：McInerney, Ciarán, McCrorie, Carolyn, Benn, Jonathan 等人（另外 6 位作者）（2022 年）评估人工智能指挥中心在急性医院护理中的安全性和患者影响：混合方法协议。BMJ Open。e054090。ISSN 2044-6055
摘要 简介 本文介绍了一种混合方法研究方案，该方案将用于评估英国最近实施的实时集中式医院指挥中心。指挥中心代表复杂自适应系统中的复杂干预。它可以支持更好的运营决策，并有助于识别和减轻对患者安全的威胁。然而，对于这种复杂的健康信息技术对患者安全、可靠性和医疗保健运营效率的影响的研究有限，本研究旨在帮助解决这一差距。方法和分析 我们将进行纵向混合方法评估，并将由公众和患者的参与和参与提供信息。访谈和人种学观察将为定量分析的迭代提供信息，这将使进一步的定性工作更加敏感。定量工作将采用迭代方法，从文献和常规收集的电子健康记录数据集中务实地确定相关的结果测量。道德与传播 该协议已获得利兹大学工程与物理科学研究伦理委员会 (#MEEC 20- 016) 和国家卫生服务健康研究局 (IRAS No.: 285933) 的批准。我们的成果将通过国际期刊和会议上的同行评审出版物进行交流。作为与当地信托利益相关者合作工作的一部分，我们将提供持续的反馈。
JHEP11（2024）156
这项工作调查了可符合性（3Þ1） - 二维nambu - Jona-Lasinio（NJL）模型的相结构，特别关注不均匀阶段（IPS），在该阶段（IPS）中，手掌凝结物在空间上是不均匀的，在空间上是不均匀的，密切相关的Moat Moat Companimes，在这里，在这里，有偏见的不合情对离的偏爱不合适的人类关系。我们使用平均场近似值，并考虑五个不同的正则化方案，包括三个晶格离散化。为了研究IP对正则化方案和调节剂价值的选择的依赖性，对不同正则化方案内的结果进行了系统的分析。IP对所选的正则化方案表现出极大的依赖性，该方案在该模型中对不均匀阶段的结果进行了任何物理解释。相比之下，我们发现护城河制度的一个温和的方案依赖性表明其存在是NJL模型及其对称性的作用的结果，因此它也可能存在于QCD中。
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
master.shesis.jonas.kuettner.pdf- livermetebolism
本文中介绍的图像分析工作流程的图形摘要：工作流程始于一组整个幻灯片图像（WSIS），包括WSI染色的苏木精和曙红（H＆E），免疫组织化学染色以及谷氨酰胺合成酶（GS）（GS）和细胞色素p450 isoforms and 3A 4a和3A的WSIS染色。在预处理过程中，将这些图像对准，并分离苏木精和曙红/DAB染色成分，以产生代表每个染色成分的灰度图像。然后通过小叶检测管道处理来自GS和CYP图像的DAB成分，以识别小叶和血管边界。同时，通过脂肪变性检测管道处理了注册的H＆E载玻片，以鉴定大遗posisosis液滴。然后分析来自两个管道的所得数据集，以评估（1）小叶边界和大遗传液滴的几何特性，以及（2）蛋白质表达和大抗殖物的区域分布。
妊娠高血压：分析产妇和胎儿风险Nicole Stephanie Silva Santos�，Andrews Barcellos Ramos²，Albenio Jonatas da Silva per
简介：妊娠高血压是一种影响世界各地孕妇一定比例的临床状况，代表了母亲和胎儿的发病率和死亡率的主要原因之一。这种情况的特征是怀孕期间血压升高，这可能是从妊娠的第20周发生，通常在分娩后消失。目的：描述与妊娠高血压相关的产妇和胎儿风险。方法论：这是对定性文献的叙述性回顾。数据收集是通过BVS-MS，Scielo，PubMed/Medline与健康科学描述符（DECS/网格）进行的：孕产妇福祉；胎儿发育；妊娠高血压；在葡萄牙；母亲的幸福；胎儿发育；妊娠高血压。英语。使用布尔和 / /或操作员对描述符进行交叉。纳入标准是：在2019年至2023年之间发表的葡萄牙语，英语或西班牙语的完整版和免费版本。排除标准是重复的。结果和讨论：妊娠第20周后的妊娠高血压大于140/90 mmHg，即使管理不善，可以演变为严重的形式，例如先兆子痫和eClampsia。与肥胖，糖尿病和高龄等危险因素相关，这种病可能会导致母亲的严重并发症，例如中风，肾脏衰竭和胎盘过早脱离。对于胎儿，风险包括受限的宫内生长和早产，这可能导致重大健康问题。有效的管理涉及严格的血压监测，仔细使用药物和最小化并发症的策略以及产后随访，以降低未来的慢性高血压和其他心血管疾病的风险。最终考虑：早期检测和适当的管理对于最大程度地降低风险和并发症至关重要。连续监测血压，仔细使用药物和早期干预对于改善预后至关重要。此外，孕妇的教育和获得适当的产前护理的机会是有效控制受影响妇女的妊娠高血压和长期健康的基础。关键字：孕产妇福祉；胎儿发育；妊娠高血压。
英国通胀 - 乔纳森·哈斯克尔的演讲
来源：Bernanke 和 Blanchard (2023)，图 1 和图 2。注：该图显示了在替代参数选择下，季度通胀对价格水平的永久性冲击（左面板）和劳动力市场紧缩程度的永久性增加（右面板）的反应。蓝线显示的经济体被描述为“弱反馈”，其通胀预期锚定良好，而“追赶”很少（𝛼 =0.2，𝛿 =0.9，𝛾 =0.95）。红线显示的经济体被描述为“强反馈”，其通胀预期锚定较弱，而“追赶”较强（𝛼 =0.6，𝛿 =0.7，𝛾 =0.9）。𝛼 = 工资增长追赶弹性，𝛿 = 短期通胀预期方程中长期通胀预期的权重，𝛾 = 长期通胀预期方程中长期通胀预期的权重。
