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nerd：啮齿动物密度的数值估计
侵入性啮齿动物在全球约90％的岛屿上存在，对地方性和本地岛屿物种构成了严重威胁，并使啮齿动物消除了岛屿保护的核心。空中广播是分散啮齿动物诱饵的首选方法。因此，必须实时生成准确的诱饵密度图，以最大程度地利用空中分散方法来最大化啮齿动物消除运动的效率。传统上，保护主义者依靠地理信息系统（GIS）生成的地面诱饵分散图。但是，这种方法是耗时的，并且基于未经测试的假设。为了提高航空运营的准确性和效率，我们开发了书呆子（啮齿动物密度的数值估计），这是一种执行高度精确计算并立即结果的算法。在其核心上，书呆子是一种概率密度函数，它描述了地面上的诱饵密度，这是啮齿动物桶和直升机速度的孔径直径的函数。我们通过在两个岛屿啮齿动物的消除运动中成功利用模型来证实该模型的有效性：在墨西哥太平洋的圣贝尼托·奥斯特（San Benito Oeste）（400公顷）上消除小鼠，而在墨西哥加勒比海的Banco Chonchorro的Cayo Centro（539 HA）上消除了船只大鼠。值得注意的是，Cayo Centro运动是迄今为止在湿的热带岛屿上进行的最大啮齿动物。我们已经证明了书呆子的效率及其显着降低大规模消除啮齿动物运动的整体成本的潜力。
超越边界：在跨数据集和语言中学习通用实体分类法，以获取命名实体识别
开放命名实体识别（NER）涉及从任意域中识别任意类型的实体，对于大语言模型（LLMS）仍然具有挑战性。最近的研究表明，对数据数据的微调LLM可以提高其性能。但是，直接对现有数据集进行培训会忽略其不一致的实体定义和冗余数据，从而将LLMS限制为数据集 - 特定的学习和阻碍域外适应性。为了解决这个问题，我们提出了B 2 NERD，这是一个紧凑的数据集，旨在指导LLMS在通用实体分类学下的开放NER中的概括。b 2书呆子使用两个步骤的过程从54个Ex-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is。首先，我们检测到跨数据集的不一致的实体定义，并通过可区分的标签名称来澄清它们，以构建400多种实体类型的Uni-Glesal分类学。第二，我们使用数据修剪策略来解决冗余，该策略选择了更少的类别和语义多样性的样本。综合评估表明，B 2 NERD显着增强了LLMS的开放式NER功能。我们的B 2 NER模型，在B 2 NERD上训练，超过6.8-12.0 f1点，并超过15个数据集和6种语言的3个室外基准标记中的先前方法。数据，模型和代码可在https://github.com/umeannever/b2ner上公开获取。
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2024 年可能上市的关键药物 - Citeline
该药物表现出强大的优势，在治疗中度至重度嗜酸性食管炎 (EE) 患者两周后，其临床优势迅速且持久，优于兰索拉唑，并且在 III 期 PHALCON-EE 试验中，所有 LA 等级的患者均能维持愈合。Phathom 预计 Takecab 将用于多种质子泵抑制剂 (PPI) 失败后的患者以及接受内窥镜检查的患者，这些患者在开具 Takecab 处方时可能已经对几种 PPI 治疗失败。每年约有 50% 的 EE 和非糜烂性反流病 (NERD) 患者通过多种疗法取得进展，这对于该疗法来说是一个好兆头，该疗法很可能会在治疗模式的后续阶段被开具处方并报销。因此，后续的疗法不会显著影响处方率和潜在销售额。
ORBA 道路建设学院 2025
南希连续四年位列微软 INSPIRE 大会领导力研讨会前五名领导者之列，是全国审判辩护研究所的知名沟通专家。作为一名国际演讲者和主持人，南希将基于证据的研究与体验式即兴表演技巧相结合。她在科技、教育和其他各个领域都很有名，曾在哈佛、麻省理工学院和普林斯顿等机构开过讲座。她独特的“实用主义”方法和将喜剧作为学习工具的使用使她成为未来工作和多样性、公平性和包容性的代言人。著名客户包括微软的 NERD、无国界工程师和云端女性。她是 Second City 的校友，拥有心理学/社会学学士学位，还拥有多项认证，包括康奈尔大学的多样性与包容性计划和 AQ 的适应性商数。南希的标志性项目是 HAPPIE，它将积极心理学与即兴练习融合在一起。
电气、计算机和软件工程
AJung Moon 教授是一名实验机器人专家，也是电气与计算机工程系的助理教授。她负责负责任的自主性和智能系统伦理 (RAISE) 实验室，她的研究团队研究机器人和人工智能系统如何影响人们的移动、行为和决策方式，以便为我们如何更负责任地设计和部署此类系统提供参考。在加入麦吉尔大学之前，她曾担任联合国秘书长数字合作高级别小组的高级顾问、一家人工智能伦理咨询公司的首席执行官以及开放机器人伦理研究所 (一家加拿大非营利智库) 的创始人。在办公室之外，你会发现她对室内植物、钩针编织或美食很感兴趣。