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汉堡大学生成人工智能系统在研究和教学中的应用指导框架
▪ 应平等讨论这些技术的好处和潜力以及它们的风险 ▪ 应始终反思对学生技能发展（例如，学术写作或批判性思维）的影响，并且应以促进这些技能发展的方式使用 GAI ▪ 开发合适的教学方法来阻止或阻碍使用 GAI 系统学习或保持在资格目标中被认为有价值或重要和/或定义的技能（去技能化） ▪ 必须注意确保良好学术实践规则也适用于 GAI 系统的使用，并找到合适的方法来记录其使用（见下面对讲师和学生的建议） ▪ 应适当解决道德问题，例如在 GAI 系统中复制刻板印象以及在地方和全球层面公平使用 GAI 系统。
MLN909368 - 心脏设备信用：Medicare帐单
本演讲是作为向公众提供服务的准备，并不旨在授予权利或施加义务。本演示文稿可能包含参考文献，法规或其他政策材料的链接。提供的信息仅旨在作为一般摘要。无意取代书面法律或法规。我们鼓励读者审查特定法规，法规和其他解释材料，以完全准确地陈述其内容。
计划国际关于具有多种性取向，性别认同，表达和性特征的人的立场论文（Sogiesc）
利用他们在特定环境中对关键问题的判断和分析。计划在全球许多不同的情况下进行国际著作，包括各种各样的Sogiesc人受到法律歧视和社会污名的背景。该立场论文支持国际计划，以扩展其在各种Sogiesc包容的环境中，认识到拥有多样化Sogiesc的儿童和年轻人是计划国际计划的所有社会的一部分。我们的野心与不伤害的承诺同在。这将需要仔细的风险评估，与国际计划的现有方法一致，以保护，风险评估和全球保证，以及与各种Sogiesc公民社会和社区有意义的参与，这些社会和社区尊重没有我们的原则。
供应链和应付账款新领导者介绍
为了及时准确地支付发票，MemorialCare要求供应商和承包商遵守MemorialCare发票和付款要求。未能遵循这些要求可能会导致处理延迟或发票的不付款。
Quasar-ViT：面向硬件的视觉变换器量化感知架构搜索
视觉转换器 (ViT) 已证明其在计算机视觉任务中比卷积神经网络 (CNN) 具有更高的精度。然而，为了在资源有限的边缘设备上有效部署，ViT 模型通常需要大量计算。这项工作提出了 Quasar-ViT，一种面向硬件的量化感知 ViT 架构搜索框架，以设计用于硬件实现的高效 ViT 模型，同时保持精度。首先，Quasar-ViT 使用我们的逐行灵活混合精度量化方案、混合精度权重纠缠和超网层缩放技术来训练超网。然后，它应用一种高效的面向硬件的搜索算法，结合硬件延迟和资源建模，从不同推理延迟目标下的超网中确定一系列最佳子网。最后，我们提出了一系列 FPGA 平台上的模型自适应设计，以支持架构搜索并缩小理论计算减少和实际推理加速之间的差距。我们搜索到的模型在 AMD/Xilinx ZCU102 FPGA 上分别实现了 101.5、159.6 和 251.6 帧每秒 (FPS) 的推理速度，对于 ImageNet 数据集的 top-1 准确率分别达到 80.4%、78.6% 和 74.9%，始终优于之前的研究。
Qwerty：一种面向基础的量子编程语言
量子计算机已从理论领域发展成为大规模实现的竞赛。这是由于革命性的加速前景，而实现这种加速需要设计一种利用量子力学来驾驭问题结构的算法。然而，当今许多量子编程语言都要求程序员在低级量子门电路上进行推理。这为尚未建立量子门语义直觉的程序员设置了重大的进入门槛，即使对已经建立量子门语义直觉的程序员来说，这也可能很乏味。在本文中，我们介绍了一种新的量子编程语言 Qwerty，它允许程序员比门更富有表现力地操纵量子位，将繁琐的门选择任务交给编译器。由于其新颖的基础类型和与 Python 的轻松互操作性，Qwerty 是一个强大的高级量子经典计算框架。
公共交通导向发展战略
文件中使用了许多重要术语来描述规划中的高乘载车辆 (HOV) 车道，或混合交通中的公交车，例如 TOD 战略适用的公交服务。这些术语包括：主要路口的信号优先和座位数、公交车到站时间指示牌、调度和垃圾箱。 高频公交网络由高乘载车辆和特定位置的公交车组成，通常具有小规模的 HOV 车道，或者混合交通中的公交车，例如 TOD 战略适用的公交服务。这些术语包括：其他措施以确保快速可靠的信息。规划中的 HOV 车道可能会转换为专用公交车道。随着客流量的增长，包括目前的 GO 网络在内的更高层次的交通方式的规划，规划中的 HOV 车道可能会转换为专用公交车道。 车站是公交车的接入点。TOD 被描述为高密度、紧凑型开发项目，靠近交通基础设施。这些行人优先区域包括展位、洗手间、室内封闭座位区、停车场、上车/下车区以及办公、住宅、社区用途、零售和订购基础设施。这些区域优先考虑高质量的行人基础设施，如人行道和交叉步行道，这些区域的行人流量将比其他区域大。行人优先
移动性集线器和面向运输的开发（TOD）
我的研究1。建筑师（时髦移民朋克），运输爱好者和公共交通/TOD老师（#StockHolmschooloFtransit）2。城市形式对旅行的影响3。迁移1和运输形态发生（技术胚胎，社会技术系统，迁移率培养和形态发生过程）4。Urban（RE）可持续移动性/碳中立性/能源效率的设计
以任务为导向的预测（顶部）-Bert
标题：以任务为导向的预测（上）-Bert：使用单中心EHR数据作者预测糖尿病并发症的新方法：Humayera Islam 1，MS，Gillian Bartlett 1,2,4 1,2,4，PhD，Robert Pierce 4，Robert Pierce 4，MD，MD，MD，MD，Praveen Rao 1,3，Phd，Phd，Phd，Phd，Lemuel R.Waitman R.Waitman 1,2,2,4，PHD，X，1,2,4，x，1,2,4，x，x.对于数据科学和信息学，2生物医学信息学，生物统计学和医学流行病学系3电气工程和计算机科学系，美国密苏里大学医学院4，美国哥伦比亚大学摘要中，我们在这项研究中，我们评估了伯特（Bertirectional Encoders）的能力（来自变形金刚的双向编码者）的能力，以预测12个通用的疾病，以预测12个通用的风险，神经病和主要不良心血管事件（MACE）使用单中心EHR数据集。我们引入了一个面向任务的预测（TOP）-bert体系结构，它是使用顺序输入结构，嵌入层和bert固有的编码堆栈的独特端到端训练和评估框架。这种增强的体系结构训练并同时跨多个学习任务评估模型，从而增强了模型从有限数据中学习的能力。我们的发现表明，这种方法可以胜过传统的预处理模型和传统的机器学习方法，提供有前途的工具，用于早期鉴定有与糖尿病相关并发症风险的患者。我们还调查了不同的时间嵌入策略如何影响模型的预测能力，更简单的设计可产生更好的性能。使用综合梯度（IG）可增强我们的预测模型的解释性，从而产生特征归因，从而证实了这项研究的临床意义。最后，这项研究还强调了主动症状评估的重要作用以及合并症的管理在防止糖尿病患者并发症发展方面的发展。引言糖尿病引起的微血管并发症可能会对糖尿病管理和患者护理产生重大影响1,2。对这些并发症的早期预测允许鉴定高危患者并积极实施预防措施3-7。通过这种动机，研究人员开发了预测糖尿病相关并发症的模型，主要强调心血管结局，并且在较小程度上是肾脏和眼睛并发症3,8。但是，大多数先前的研究都集中在使用有限数量的风险因素来预测风险评分，通常是从以前的文献8-14中策划的。尽管许多机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在最近的研究中出现，但经典的ML模型主导了这些研究 - 主要限于性能比较，只有少数群体深入研究新的风险因素并发现新知识15,16。电子健康记录（EHR）系统中的数字患者数据在开发临床风险预测模型中起着至关重要的作用，从而指导基于证据的医疗干预措施的发展13,17,18。因此，从EHR数据得出的特征向量可以实现传统的ML和DL技术19,20。结构化EHR系统系统地记录了患者遇到的时间表，包括人口统计学，生命体征，诊断，处方药，实验室测试结果和医疗程序等元素。但是，EHR数据中包含的复杂和丰富的信息通常被凝结，以创建预测模型的摘要特征。此过程可以减少数据的时间和上下文丰富性。这种简化经常忽略EHR数据的复杂性质，例如稀疏性，异质性和不规则访问模式，从而导致模型过度拟合和缺乏模型通用性21。
乌拉圭东岸共和国 - GUB.UY
Ad Andorra Ae Arab Arimir Af Affanistan Ag Antigua和Barbuda AI Anguilla Al Albania Am Almenia Am An Netherlands Antelles Antilles ao Angola ao angola a a an a an a an a a a a a a ar a a rapentina a austria a a rapentina at ofer austria a austria a a a oferia a a a offeria G BULGARIA BH BHRAIN BARAIN BI BURUNDI BJ BENIN BM BMUDA BN BN BRUNEI DARUSSALAM BO BOLIVIA BR BR巴西BS BAHAMAS BAHAMAS BT BT BT BT BT BHUTAN BV ISLA BV ISLA BOTSLA BOTSWANA BW BOTSWANA BW BOTSWANA BX BENELUX BENELUX BENELUX BENELUX MARKS MARKS（BBM）Y比荷卢三国绘画与模型工作室 (BBDM) 由白俄罗斯 BZ 贝里斯 CA 加拿大 CD 刚果民主共和国 CF 中非共和国 CG 刚果 CH 瑞士 CI 科特迪瓦 CK 库克群岛 CL 智利 CM 喀麦隆 CN 中国 CO 哥伦比亚 CR 哥斯达黎加 CS 塞尔维亚和黑山 CU 古巴