尽管问题的细微差别(“具有符合实际情况”而不是实际依从性),这些数字还是提供了一种放心的感觉,强调法规,强调法规(即使是针对组织内部地理领域之外的实体)如何有效地促进an and and efentry的范围,从而促进了越来越多的范围,从而促进了越来越多的范围的范围,并且可以促进企业的发展范围。 景观。“区域企业可以通过使用国际法规作为基准来建立更强大的网络安全框架。与全球标准保持一致,不仅可以增强防御能力,而且还将它们定位为更好地满足不断发展的监管要求,同时通过表现出对最佳实践的承诺来促进利益相关者的信任。
2025 年 Fast Forward 大会和儿童福利及出勤峰会的报名将于 11 月开始。此次活动将于 2025 年 2 月 25 日星期二在路易斯安那州拉斐特的 Cajundome 和会议中心举行。今年的会议将围绕职业和技术教育、工作学习、行业伙伴关系、劳动力准备以及儿童福利和出勤提供专业发展机会。
jbokor@berkeley.edu Spintronics领域涉及对固态设备中的旋转和电荷运输的研究。超快磁性涉及使用飞秒激光脉冲来操纵子秒时尺度上的磁性,包括无螺旋性无依赖性的全光开关。我们通过使用超快光电传输(Auston)开关使用Picsecond电荷电流脉冲结合了这些现象(图1)诱导铁磁GDFECO薄膜磁化的确定性,可重复的超快逆转[1]。使用9 ps持续时间电流脉冲,磁化强度在〜10 ps中反转,比任何其他电气控制的磁开关都要快一个数量级,并且展示了不需要旋转偏光电流或旋转旋转转移/Orbit/Orbit torques的根本新的电气开关机制。(图2)此外,开关所需的能量密度较低,投影仅需4 fj即可切换A(20 nm)3个单元。通过非平衡热激发的这种超快磁化逆转现象主要限于基于GD的Ferrimagnet,例如在图2所示的实验中使用的GDFECO合金。1和2。为了将这种快速开关与读数集成,需要具有高隧道磁力电阻(TMR)的磁性隧道连接。然而,对于使用GDFECO的设备报告的TMR值太小(≈0.6%),用于实际应用[2]。在存在面内对称性磁场的情况下,将电流脉冲应用于重金属/铁磁性薄膜异质结构。因此,切换具有独立光学脉冲的铁磁铁非常有趣,然后可以在高TMR存储器单元中作为存储层实现。We have shown how to transfer the ultrafast switching of GdFeCo to a ferromagnet (in our case Co/Pt multilayers) using Ruderman–Kittel–Kasuya– Yosida (RKKY) exchange coupling mediated HI- AOS of the ferromagnet layer driven by the HI-AOS of the ferrimagnet layer [3, 4].该技术通常适用于其他铁磁体,然后可用于使用高TMR的开关磁性结构状态进行MTJ读数。我们还表明,6-10 ps持续时间电流脉冲可用于直接和确定性地切换通过自旋 - 轨道扭矩(SOT)[5]的铁磁薄钴膜的平面外磁化。取决于相对电流
将直接负载控制演示添加到最初提议的测试床PGE中,以添加直接负载控制需求需求响应,以在建议编号编号2020年5月29日提交的20-12。2020年6月8日,PGE与DRRC预览了附表13修订版。该建议提交了针对直接负载控制提供的定价,但缺乏有关正在提出的直接负载控制活动的任何细节。因此,工作人员要求PGE撤回文件,以后再对任何计划活动进行详细建议。pge于2020年7月13日撤回了文件。pge随后向员工提出了一项技术示范提案草案的反馈,该建议将符合当时员工正在发展的飞行员到计划的指导。工作人员此后已最终确定了其飞行员的指导,并将在2020年10月与PGE共享。
贸易/设备名称:WRDensity by Whiterabbit.ai 法规编号:21 CFR 892.2050 法规名称:图片存档和通信系统 监管类别:II 类 产品代码:QIH 日期:2020 年 9 月 29 日 收讫日期:2020 年 9 月 30 日 亲爱的苏先生: 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知,该通知表明您有意销售上述设备,并已确定该设备与 1976 年 5 月 28 日(医疗器械修正案颁布日期)之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同(就附件中注明的用途而言),或与根据《联邦食品药品和化妆品法案》(法案)的规定重新分类的设备基本等同,这些设备不需要获得上市前批准申请(PMA)的批准。因此,您可以营销该设备,但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备,但请注意,一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意:CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您,设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类(见上文)为 II 类(特殊控制)或 III 类(PMA),则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外,FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意,FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求,包括但不限于:注册和列名(21 CFR 第 807 部分);标签(21 CFR 第
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
Nita Bhatt,医学博士,MPH,FAPA主席,俄亥俄州精神病医师协会Bhatt博士是俄亥俄州哥伦布市俄亥俄州中部俄亥俄州医疗保健的现场精神病医生,并担任赖特州立大学精神病学系的副教授兼副教授,副教授。她致力于为精神病学感兴趣的精神病学居民和医学生建议和指导,以帮助塑造下一代的心理健康专业人员。她很荣幸担任俄亥俄州精神病医师协会的第一任印度/南亚主席,这是一个74年历史的组织,她致力于促进包容性和积极的变化。Bhatt博士还致力于公共卫生和倡导,在她的董事会董事会中反映了哥伦布医学协会的董事会和俄亥俄州立大学医学协会的代表。她的临床重点是为患有严重精神疾病的人提供护理,并致力于治疗智障人士和合并精神病患者。Bhatt博士对患者和职业的承诺在于改善心理保健和支持有需要的人的愿望的指导。Bhatt博士对患者和职业的承诺在于改善心理保健和支持有需要的人的愿望的指导。
15.50-16.15 Arlene Sharpe,使用体内 CRISPR 筛选定义肿瘤免疫调节剂 16.15-16.40 Dirk Busch,抗原特异性 T 细胞反应的多克隆性及其对过继性 T 细胞疗法的影响 16.40-17.05 Rafi Ahmed,待定 17.05-17.30 Steven Turner,待定 17.30-17.45 简短演讲 – Louisa Hempel,待定
概述。我的工作跨越了AI建模和人类计算机相互作用(HCI)设计。我创建注释的数据集,构建AI模型并评估模型性能和最终用户影响。自动化AI跌落时,我设计了由可解释的AI模型和创意用户界面支持的人类在循环方法中。在这一领域,我寻求有效的人类合作伙伴关系,以利用每个方的各个方面,将前端HCI与人民的后端AI建模融合在一起。我的大部分注释和建模工作都位于众包和人类计算(HCOMP)中,包括研究数据工作者和以工人为中心的方法的设计。在HCOMP中,前端HCI设计对于工人了解和完成任务是必要的,而工人和任务的后端AI建模可以优化产生的效率和质量。我主要使用人类语言,例如自然语言处理(NLP),尽管我也从事图像工作。