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商务会议议程
PATRICIA ADAIR-NASH G 11/04/2007 14.06 儿童抚养服务 02/27/2022 JAIME VALDEZ BALLESTEROS G 02/08/2004 18.13 缓刑机构 04/01/2022 MIKE C BARRAZA G 06/23/2003 18.34 医疗保健机构 02/20/2022 BRIDGET ANN BEEMAN G 01/08/2012 10.05 医疗保健机构 02/05/2022 DON RICHARD II BELL S 02/04/1991 31.16 消防局 03/31/2022 ANNETTE SERA CARPENTER G 07/07/2002 19.50 警长办公室 03/18/2022 FERNANDO BERNARDO CERVANTES G 10/11/1999 17.24 卫生保健机构 03/02/2022 (延期) RICHARD F COBB G 07/09/1989 22.07 总务机构 02/26/2022 ERNESTINE COOK G 08/06/2001 20.43 地方检察官 02/24/2022 THOMAS KENNETH EBERSOLE S 02/23/1997 10.22 警长办公室 03/08/2022 (延期) STAN EISMAN G 03/25/1984 8.27 信息技术服务 04/01/2022（延期） CONSUELLA J FARRAR G 04/18/2010 11.58 公共工程局 02/26/2022 RENEE ROBLES FERGUSON S 10/14/1990 31.55 警长办公室 03/19/2022 MARY COLLEEN FLEMING G 09/05/2010 10.97 人类服务机构 04/01/2022 JULIE A FLORES G 11/07/1993 37.19 空气污染控制区 03/19/2022 THOMAS A GLAUSER S 04/26/1999 32.42 消防局 03/31/2022 LESTER GRAVA G 12/07/2003 15.23 卫生保健局 02/02/2022 JO ELLEN HOWARD G 09/12/1993 28.47 总务局 03/05/2022 JON STEPHEN JELLE S 02/26/1984 34.37 消防局 02/22/2022 PETER M JENSEN S 09/20/1998 32.70 消防局 03/28/2022 ELIZABETH A KRENE S 07/24/1988 26.81 * 缓刑机构 03/19/2022
用脑电图测量量子钙离子的情感影响
Lester Ingber 教授，博士 摘要：背景：自 1980 年左右以来，大脑皮层相互作用的模型——大脑皮层相互作用的统计力学 (SMNI) 已成功计算了许多实验现象，包括使用重要性采样代码自适应模拟退火 (ASA) 拟合注意力任务中的脑电图 (EEG) 数据。SMNI 模型是在经典路径积分的背景下开发的，它提供了直观的见解以及直接的数值优势，例如，使用有效作用作为数据参数拟合的成本/目标函数。目标：先前的作者已经将情感 EEG 数据拟合到神经网络模型中。该项目旨在使用基于物理和生物学的模型来拟合相同的数据。先前的研究表明，注意力状态的 EEG 拟合有所改善；该项目将这些方法扩展到情感状态。方法：路径积分用于经典和量子背景。经典路径积分用于定义成本/目标函数以拟合数据，量子路径积分用于推导在磁矢量势存在下 Ca 离子波的闭式解析表达式，该磁矢量势由高度同步的神经元放电产生，从而产生 EEG。ASA 用于拟合 EEG 数据。结果：该研究的数学物理和计算机部分是成功的，因为使用这些模型拟合 EEG 数据的成本/目标函数与其他作者发表的先前研究一致。但是，由于 SMNI 模型包括这些量子效应，这是继续研究这些问题的另一个原因。这里的结果是一致的，而不是比以前使用神经网络模型的工作更好，尽管这里只使用了一个参数，而不是以前在这些数据上使用的多个过滤器和内核。结论：虽然这些量子效应具有高度推测性，但明确的计算表明它们与实验数据一致，至少到目前为止是这样。当前的超级计算机项目将此模型扩展到情感/情绪数据。几位作者在单个电极位置使用神经网络方法的结果显示出一定的预测能力；这里给出的结果与其他结果一致。然而，由于 SMNI 模型包括这些量子效应，这是继续研究这些问题的另一个原因。关键词：量子力学；路径积分；重要性抽样；神经科学 2022 年 1 月 11 日收到；2022 年 1 月 23 日修订；2022 年 1 月 25 日接受 © 作者 2022。在 www.questjournals.org 上以开放获取方式出版
癌症组织病理学中分散人工智能的群体学习
奥利弗·莱斯特·萨尔达尼亚 (1)、菲利普·奎克 (2)、尼古拉斯·P·韦斯特 (2)、杰奎琳·A·詹姆斯 (3,4,5)、莫里斯·B·洛里 (5,6,7)、海克·I·格拉布什 (2,8)、曼努埃尔·萨尔托-特莱兹 (3,4,5)、伊丽莎白·阿尔沃斯 (9)、迪德姆·西夫奇 (1)、纳尔明·加法里·拉勒(1), 托比亚斯·塞贝尔 (1), 理查德·格雷 (10), 戈登·GA·哈钦斯 (2), 赫尔曼·布伦纳 (9,11,12), 谭伟源 (9), Titus J. Brinker (13), Jenny Chang-Claude (14,15), Firas Khader (16), Andreas Schuppert (17), Tom Luedde (18), Sebastian Foersch (19)、汉娜·索菲·穆蒂 (1)、克里斯蒂安·特劳特温 (1)、迈克尔·霍夫迈斯特 (9)、丹尼尔Truhn (16)、Jakob Nikolas Kather (1,2,12,20) (1) 德国亚琛工业大学医院医学 III 系 (2) 英国利兹大学圣詹姆斯利兹医学研究所病理学与数据分析系 (3) 英国贝尔法斯特女王大学 Patrick G Johnston 癌症研究中心健康科学大楼精准医学卓越中心 (4) 英国贝尔法斯特贝尔法斯特健康与社会保健信托区域分子诊断服务中心 (5) 英国贝尔法斯特女王大学 Patrick G Johnston 癌症研究中心 (6) 英国贝尔法斯特贝尔法斯特健康与社会保健信托细胞病理学系 (7) 英国贝尔法斯特女王大学公共卫生中心 (8) 荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学医学中心病理学和 GROW 肿瘤学与发育生物学学院 (9) 临床流行病学分部德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）衰老和衰老研究中心（10）英国牛津大学临床试验服务部（11）德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）和国家肿瘤疾病中心（NCT）预防肿瘤学部（12）德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）德国癌症联盟（DKTK）（13）德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）国家肿瘤疾病中心（NCT）肿瘤学数字生物标志物组（DBO）（14）德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）癌症流行病学部（15）德国汉堡大学癌症中心、汉堡-埃彭多夫大学医学中心癌症流行病学组（16）德国亚琛工业大学医院诊断和介入放射学系（17）德国亚琛工业大学计算生物医学联合研究中心生物医学系、亚琛大学医院（18）德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学医学院胃肠病学、肝病学和传染病系、杜塞尔多夫大学医院（19）德国美因茨大学医学中心病理学研究所（20）德国海德堡大学医院国家肿瘤疾病中心 (NCT) 肿瘤内科系
普利茅斯地区图书馆
Omar A Abdolkarim Anais S Abro Audra Nicole Ahern Valerie Irene Akers Koma！Akhter David Paul Alatalo Elizabeth R Alexander Marilyn Anne Alli ReshmaM Amin Catherine Eileen Anthony David A Bak Brett Patrick Baker Bryan Lee Baker Kelly Elizabeth Baker Thomas J Balewski Allan Neal Baringer Hailey Alexis Bartlett Nicole Bates lank Allie Bazzy Candace Renae Bean Jessica Christine Beaudoin Kimberly Rose Beaudoin Andrew Decker Beer Kevin Roy Bennett Douglas MH Berlin Anne Christine Bernacki Richard C Bernard Candice Anne Bertovick Alex Robert Bessinger Sankalp Bhatnagar BijalRashmi Bhavsar Stephanie Ann Bielak Kristina Louise Birch Amanda Sue Bitsoli Gregory E Black Neil Donald Bochenek Lester A Booker Jr Christopher Dale Booth Lesley Ann Borromeo Chelsee Elizabeth Bosker Jacqueline惠特尼·布拉德利 克里斯托弗·L·布拉默 科里·迈克尔·布雷特迈尔 德希斯·拉蒙特·布里奇斯 托马斯·安东尼·Bnllati 克里斯塔·米歇尔·布罗德里克斯 娜塔莎·V·布朗 肯尼斯·马丁·布伦纳 尼尔·安德鲁·布伦纳 西娅·海伦娜·莱诺·布德 杰森·P·伯加米 杰森·M·伯克 凯尔·特雷弗·伯恩斯 乔萨琳·桑迪·伯雷尔 瓦莱丽·曼恩·巴特勒 瑞安·J·卡法雷利 凯瑟琳·曼恩·卡利尔 克里斯汀·阿什利·凯莱贾·拉腊 米歇尔·坎贝尔 斯蒂芬·安德鲁·坎贝尔 克里斯蒂娜·曼恩·卡波罗索 柯尔斯滕·曼恩·卡帕比安卡 艾米·玛塔·欧莱特·卡特 安德鲁·彼得·卡西诺 利奥·H·卡扎 乔丹·B·尚派恩 詹妮弗·梅·陈 乔纳森·艾萨克·查普曼 艾丽西亚·瓜达卢佩·查韦斯 杰弗里·A·奇尔德里斯 海莉·摩根 乔文·云松·郑 科琳·L·丘特 杰森·E·科尔 迈克尔·大卫·柯林斯 克里斯蒂娜·洛林·科米斯基 托马斯·斯科特·康斯坦丁 切尔西·N·库克 本杰明·詹姆斯·库亚尔 克里斯蒂娜·李Courtney Katelyn Leona Craig Kevin M Cramer Luke Alexander Crowley Megan Jo Crumm Maria Paula Campagna Cruz Jessica Mane Curran Jennifer E Czapski Katie Lynn Czopp Kristina Mane Dahl Adam Michael Daly Jean Mane Daniels Steven V Danish Christine J Davinich Dominique Antione Davis Jenna Michelle Davis Geoffrey Ryan Dean Timothy John Debien Nicholas M DeBone Richard Michael DeMeyere Ashley Jessica Oemsky Camille Eiise Devey Lindsay Anne Dew Kristina Mane Dickey Brendan E Diehl Sarah Ann DiMeglio Katherine Mane Ditzler Sally Anne Donaldson Shawn M Donlon Jenna Danielle Donnelly StephaniL Duncan Jessica Kelly Dzialowski Manssa Leigh Efros Ryan Keith Eggenberger Rachael Cathryn Egglesfield Raymond John Eisbrenner
从微积分到计算机：在课堂上使用过去 200 年的数学史
14. 数学写作，作者：Donald E. Knuth、Tracy Larrabee 和 Paul M. Roberts。16. 用写作来教数学，Andrew Sterrett 编辑。17. 启动微积分泵：创新和资源，微积分改革委员会和前两年，数学本科课程委员会的一个小组委员会，Thomas W. Tucker 编辑。18. 数学本科研究模型，Lester Senechal 编辑。19. 数学教学和学习中的可视化，数学教育计算机委员会，Steve Cunningham 和 Walter S. Zimmermann 编辑。20. 微积分教学的实验室方法，L. Carl Leinbach 等人编辑。21. 当代统计学观点，David C. Hoaglin 和 David S. Moore 编辑。 22. 关注变革的呼声：课程行动建议，Lynn A. Steen 编辑。24. 本科数学教育中的符号计算，Zaven A. Karian 编辑。25. 函数的概念：认识论和教学法方面，Guershon Harel 和 Ed Dubinsky 编辑。26. 二十一世纪的统计学，Florence 和 Sheldon Gordon 编辑。27. 微积分资源集，第 1 卷：通过发现学习：微积分实验手册，Anita E. Solow 编辑。28. 微积分资源集，第 2 卷：新世纪的微积分问题，Robert Fraga 编辑。29. 微积分资源集，第 3 卷：微积分的应用，Philip Straffin 编辑。30. 微积分资源集，第 4 卷：学生调查问题，Michael B. Jackson 和 John R. Ramsay 编辑。 31. 《微积分资源集》，第 5 卷：微积分阅读材料，Underwood Dudley 编辑。32. 《人文数学论文集》，Alvin White 编辑。33. 《本科数学学习研究问题：初步分析和结果》，James J. Kaput 和 Ed Dubinsky 编辑。34. 《在 Eves 的圈子里》，Joby Milo Anthony 编辑。35. 《你是教授，下一步是什么？大学教师准备的思路和资源》，大学教学准备委员会，Bettye Anne Case 编辑。36. 《为新微积分做准备：会议论文集》，Anita E. Solow 编辑。 37. 大学数学合作学习实用指南，Nancy L. Hagelgans、Barbara E. Reynolds、SDS、Keith Schwingendorf、Draga Vidakovic、Ed Dubinsky、Mazen Shahin、G. Joseph Wimbish、Jr. 38. 有效的模型：有效本科数学课程案例研究，Alan C. Tucker 编辑。39. 微积分：变化的动态，CUPM 微积分改革和前两年小组委员会，A. Wayne Roberts 编辑。40. Vita Mathematica：历史研究和与教学的结合，Ronald Calinger 编辑。41. 开启几何：学习、教学和研究中的动态软件，James R. King 和 Doris Schattschneider 编辑。
可持续未来的能源转变-15th
会议主持人Jinyue Yan（联合主席）萨特·加尼（Saud Ghani）教授（联合主席）组织委员会教授Hailong li教授Elsadig Mahdi Ahmed Ahmed Saad Haoran Zhang博士Haoran Zhang博士Waled Mukahal博士Mingkun Jiang Mingkun Jiang Pr. Pratheesh Ben Mr. Dayin Chen博士Zhiling Guo博士Junxiang Zhang Zhang Junwei Liu秘书博士X. Shi博士Y.国际科学委员会教授Jinyue Yan（主席），总编辑，应用能源教授Jianzhong Wu教授（联合主席），主持人，主持人，Zita Vale教授（联合主席）教授，主席，共同编辑，辅助Energy Energy Prified Energy Energie desiaw-kiang Chou（Siaw-Kiang Chou），Siaw-Kiang Chou（Siaw-Kiang Chou） （联合主席），高级编辑，应用能源A. Hammond，UK G. Strbac，UK H. B.Sun，中国H. G. Jin，中国H. L. Li，瑞典H. M. Xu，英国J. Hetland，挪威J. Milewski，波兰J. Whalen，加拿大Sun，中国H. G. Jin，中国H. L. Li，瑞典H. M. Xu，英国J. Hetland，挪威J. Milewski，波兰J. Whalen，加拿大Z. Wu，英国K. Hubakek，荷兰K. Yoshikawa，日本L. Kazmerski，美国M. T. T. T. T. Shamim，美国X. G. Li，加拿大X.
本科数学评估实践
11.助教和兼职教师改进教学的关键，助教和兼职教师委员会，Bettye Anne Case，编辑。13.重塑大学数学，数学本科课程委员会，Lynn A. Steen，编辑。14.数学写作，Donald E. Knuth、Tracy Larrabee 和 Paul M. Roberts 著。16.用写作来教数学，Andrew Sterrett，编辑。17.启动微积分泵：创新和资源，微积分改革委员会和前两年，数学本科课程委员会的一个小组委员会，Thomas W. Tucker，编辑。18.数学本科研究模型，Lester Senechal，编辑。19.数学教学和学习中的可视化，数学教育计算机委员会，Steve Cunningham 和 Walter S. Zimmermann，编辑。20.微积分教学的实验室方法，L. Carl Leinbach 等人。，编辑。21.《当代统计学观点》，David C. Hoaglin 和 David S. Moore 编辑。22.《听从变革的呼声：课程行动建议》，Lynn A. Steen 编辑。24.《本科数学教育中的符号计算》，Zaven A. Karian 编辑。25.《函数概念：认识论和教学法的方面》，Guershon Harel 和 Ed Dubinsky 编辑。26.《二十一世纪统计学》，Florence 和 Sheldon Gordon 编辑。27.微积分资源集，第 1 卷：通过发现学习：微积分实验手册，Anita E. Solow，编辑。28.微积分资源集，第 2 卷：新世纪微积分问题，Robert Fraga，编辑。29.微积分资源集，第 3 卷：微积分的应用，Philip Straffin，编辑。30.微积分资源集，第 4 卷：学生调查问题，Michael B. Jackson 和 John R. Ramsay，编辑。31.微积分资源集，第 5 卷：微积分阅读材料，Underwood Dudley，编辑。32.人文数学论文集，Alvin White，编辑。33.本科数学学习研究问题：初步分析和结果，James J. Kaput 和 Ed Dubinsky，编辑。34.在 Eves 的圈子里，Joby Milo Anthony，编辑。35.你是教授，下一步该怎么做？大学教师准备的想法和资源，大学教学准备委员会，Bettye Anne Case，编辑。36.为新微积分做准备：会议论文集，Anita E. Solow，编辑。37.大学数学合作学习实用指南，Nancy L. Hagelgans、Barbara E. Reynolds，SDS、Keith Schwingendorf、Draga Vidakovic、Ed Dubinsky、Mazen Shahin、G. Joseph Wimbish，Jr。38.有效的模型：有效本科数学课程的案例研究，Alan C. Tucker，编辑。39.微积分：变化的动态，CUPM 微积分改革和头两年小组委员会，A. Wayne Roberts，编辑。
本科数学评估实践
11.助教和兼职教师改进教学的关键，助教和兼职教师委员会，Bettye Anne Case，编辑。13.重塑大学数学，数学本科课程委员会，Lynn A. Steen，编辑。14.数学写作，Donald E. Knuth、Tracy Larrabee 和 Paul M. Roberts 著。16.用写作来教数学，Andrew Sterrett，编辑。17.启动微积分泵：创新和资源，微积分改革委员会和前两年，数学本科课程委员会的一个小组委员会，Thomas W. Tucker，编辑。18.数学本科研究模型，Lester Senechal，编辑。19.数学教学和学习中的可视化，数学教育计算机委员会，Steve Cunningham 和 Walter S. Zimmermann，编辑。20.微积分教学的实验室方法，L. Carl Leinbach 等人。，编辑。21.《当代统计学观点》，David C. Hoaglin 和 David S. Moore 编辑。22.《听从变革的呼声：课程行动建议》，Lynn A. Steen 编辑。24.《本科数学教育中的符号计算》，Zaven A. Karian 编辑。25.《函数概念：认识论和教学法的方面》，Guershon Harel 和 Ed Dubinsky 编辑。26.《二十一世纪统计学》，Florence 和 Sheldon Gordon 编辑。27.微积分资源集，第 1 卷：通过发现学习：微积分实验手册，Anita E. Solow，编辑。28.微积分资源集，第 2 卷：新世纪微积分问题，Robert Fraga，编辑。29.微积分资源集，第 3 卷：微积分的应用，Philip Straffin，编辑。30.微积分资源集，第 4 卷：学生调查问题，Michael B. Jackson 和 John R. Ramsay，编辑。31.微积分资源集，第 5 卷：微积分阅读材料，Underwood Dudley，编辑。32.人文数学论文集，Alvin White，编辑。33.本科数学学习研究问题：初步分析和结果，James J. Kaput 和 Ed Dubinsky，编辑。34.在 Eves 的圈子里，Joby Milo Anthony，编辑。35.你是教授，下一步该怎么做？大学教师准备的想法和资源，大学教学准备委员会，Bettye Anne Case，编辑。36.为新微积分做准备：会议论文集，Anita E. Solow，编辑。37.大学数学合作学习实用指南，Nancy L. Hagelgans、Barbara E. Reynolds，SDS、Keith Schwingendorf、Draga Vidakovic、Ed Dubinsky、Mazen Shahin、G. Joseph Wimbish，Jr。38.有效的模型：有效本科数学课程的案例研究，Alan C. Tucker，编辑。39.微积分：变化的动态，CUPM 微积分改革和头两年小组委员会，A. Wayne Roberts，编辑。
新闻稿 MSCI 利用新的 GenAI 驱动的工具和建模技术改变未来的风险分析
分析数据驱动的投资组合风险 纽约——2024 年 6 月 10 日——MSCI Inc. (NYSE: MSCI) 是一家为全球投资界提供关键任务决策支持工具和服务的领先供应商，今天推出了 MSCI AI Portfolio Insights。MSCI AI Portfolio Insights 将生成式人工智能（“GenAI”）与 MSCI 屡获殊荣的分析工具和先进的建模技术相结合，旨在帮助投资者更好地识别和管理动态市场对其投资组合构成的潜在新兴风险。MSCI 将其广泛的风险和绩效建模能力与 GenAI 相结合，以增强风险报告。MSCI AI Portfolio Insights 旨在通过帮助在工作日开始之前识别和分析风险报告中最突出的信息来提高效率并为机构风险和投资组合经理提供洞察。投资者可以使用 MSCI AI Portfolio Insights 的交互式功能进一步深入了解其投资组合的变化，而无需任何代码或大量的用户界面下拉菜单。MSCI AI Portfolio Insights 将生成的文本与现代仪表板和基于云的技术相结合，以增强风险和投资组合管理的沟通和效率。这些工具旨在增强资产管理公司、对冲基金和资产所有者的风险管理团队的能力，以推动公司投资团队之间的协作。传统上，风险管理者投入了大量的时间和资源来整合复杂的模型，以处理、清理、生成、存储和提取所有必要的数据，以提供风险和绩效的全面概述。如今，投资公司的风险领导者面临着越来越大的压力，他们既要对越来越多的投资组合进行企业范围的风险监控，又要为投资团队提供风险咨询服务。与此同时，气候变化、地缘政治紧张局势、宏观经济不确定性和技术进步等全球挑战为风险领导者带来了新的投资挑战和机遇。MSCI AI Portfolio Insights 利用专有算法来整理大量数据，旨在找出影响风险和绩效的最重要因素，并根据需要将它们与市场事件联系起来。它还配备了一个人工智能代理，帮助风险管理者进一步了解和分解风险和绩效驱动因素。基于自然语言交互，助手可以回答有关投资组合的复杂问题。 MSCI 首席研究官 Ashley Lester 表示：“机构投资者可以也必须将他们的风险团队从主要以控制为导向转变为以投资为重点。借助 MSCI AI Portfolio Insights，我们正在改变风险报告，使其更具洞察力，更易于投资决策者获取。风险不应仅仅用于监控：它应该为投资者提供可操作的见解。” MSCI 今天还推出了宏观金融分析工具，利用 MSCI 的金融建模和压力测试功能。该工具旨在测试宏观经济状况的变化如何