Pauline Gregory 是一位居住在康沃尔海岸的儿童插画家。Pauline 热爱插画,毕业于普利茅斯艺术大学,获得插画专业一等荣誉学士学位。她从动物和人类每天所做的有趣而可爱的事情以及孩子们的超凡想象力中汲取灵感。Pauline 使用传统材料创作出幽默而迷人的古怪插画。
Pauline Gregory 是一位居住在康沃尔海岸的儿童插画家。Pauline 热爱插画,毕业于普利茅斯艺术大学,获得插画专业一等荣誉学士学位。她从动物和人类每天所做的有趣而可爱的事情以及孩子们的超凡想象力中汲取灵感。Pauline 使用传统材料创作出幽默而迷人的古怪插画。
简介 磁法有多种应用,例如采矿勘探、未爆炸弹药 (UXO) 探测和考古学 (Nabighian 等人,2005)。概念始终相同:测量由于地面磁化不均匀性而导致的磁场横向变化。根据勘测目的,测量范围很广,从地面几平方米到高海拔的平方公里。通常,磁数据是使用光泵或质子进动原理的标量磁强计获得的。它们给出场的总磁强度 (TMI) 的伪绝对值。但是,这种技术有一些局限性。基于进动(质子和 Overhauser)的磁强计坚固耐用且非常简单。它们的灵敏度约为 0.1 纳特斯拉 (nT),但采样率不能超过几赫兹,这对于高速测量或测量更高频率的时间变化可能会有问题。基于光泵浦的磁强计具有高灵敏度,通常低于 0.01 nT。采集率高达几十分之一赫兹,但它们比进动类型更复杂且更脆弱。无论如何,测量的 TMI 包括设备本身的磁效应,这对精确测量来说是一个问题。磁化设备越大,它应该安装在离磁强计越远的地方。因此,紧凑型设备的设计十分困难。我们通过使用磁通门矢量磁力仪克服了这些限制。
在克里斯·詹姆斯(Chris James)的协调下,由OECD卫生部门准备了2023年的健康。第1章由Chris James,Pauline Front和Gabriel与Palaantino编写;埃里克·萨瑟兰(Eric Sutherland),瑞舒布·基拉(Rishub Keelra)和Yukiko Shu的第2章;第三章Gabriel,Tom Raitzik Zonenschein,Jonna Krajewska和Doron Wijker;第4章Marion Devaux,Pauline Faron,Antoine Penpenic和Elena Suzuki;第5章Chris James,GaëlleBastatat,Marie-ClémenceCanaud,Pauline Front,Michael Mueller,Caroline Berchet和Rishub Keelara;第六章Rie Fujisa,Pauline Fairon,Joana Krajewska,Kadri-Ann Kallas,Gabriel Dirrain,Niicin Dagistan,Melanie Steenjes,Candan Kendir和David Morgan;第7章Caroline Penn,Paul Lukong,Michael Mueler,Luca Lorenzoni和David Morgan;第8章Gaetan Lafortune,GaëlleBastatat,Marie-ClémenceCanaud和Gabriel与Paolontonio;第9章Suzannah Chapman,Lisbeth Wagstein,Rishub Keelra,Paul Lukong,Michael Mueller和ValérieParis;第10章Elena Suzuki,Lisbeth Wagstein,Gabriel Di Gabriel Di Paolantonio,Milstein Ricarda,Michael Mueller,Jose Carlos Ortega Regalado和Paola Sillitti。本出版物中使用的OECD数据库由GaëlleBastatat,Marie-ClémenceCanaud,Gabriel Di Gabriel Di Rie Fujisa,David Morgan和Michael Mueller管理。该出版物也受益于Francesca Colombo,Mark Pearson和Stefano Scarpetta的评论。Mare-ClémenceCanaud,Lucy Hulett和Lydia Wanstal提供了编辑援助。
摘要 利用人工智能 (AI) 方法处理动物健康 (AH) 领域中遇到的高度复杂问题,例如定量和预测流行病学、动物/人类精准医学或研究宿主×病原体相互作用中遇到的问题。AI 可能有助于 (i) 诊断和疾病病例检测,(ii) 提供更可靠的预测和减少错误,(iii) 表示更现实的复杂生物系统并使计算代码对非计算机科学家更具可读性,(iv) 加快决策速度并提高风险分析的准确性,以及 (v) 更有针对性的干预措施和预期的负面影响。反过来,由于 AH 系统、数据、约束和分析目标的特殊性,AH 中的挑战可能会刺激 AI 研究。本研究基于对 2009-2019 年期间 AI 和 AH 交界处的科学论文的文献综述,以及对处于这一交界处的法国研究人员的采访,解释了目前各种 AI 方法所采用的主要 AH 领域,以及它如何有助于更新 AH 研究问题并消除方法或概念障碍。在介绍可能的障碍和杠杆之后,我们提出了几项建议,以更好地应对 AH/AI 界面所代表的挑战。随着最近几个促进卫生领域全球和多部门视角的概念的发展,AI 应该有助于将 AH 的不同学科转向更横向和综合的研究。关键词:动物疾病、数据、畜牧业、建模、人工智能、决策支持工具
Pauline Morel(CDC),Bracco Blancas(Aegon),Carina Silberg(Alecta),PhilipWikström(Lander),Leyla Javadova(Allianz),Leyla Javadova(Allianz),Justine Tate。 (Aviva),Saurabh Singh(Aviva),Penny Apostolaki(Aviva),Martin Taillandier(BPCE),Sophie Constans(CDC),Antti Malava(Generali)(Generali),Quentin Braida(Cross)和St. Honor(St. St. Santa Vita),Charlie Miller,Charlie Millerer,Charlie Millerer,Charlie Millerer, PensionDanmark),GeraldKrückl(R+V Versicherung,Yun Wai-song,Dariush Karimi(Unipol),Marjorie Breyton(Unipole),Michael Valley(WWF),Leonie Ederlie Fickinger(WWF),Pauline Morel(cdc),Carolin gresch(Carolin gresch)
Meghdut Roy Chowdhury 先生,Techno India Group Pauline Laravoire 女士,Techno India Group Anit Adhikari 先生,Techno India Group Sujoy Biswas 博士,Techno India Group Subhasis Biswas 博士,Techno India Group
* Daniel Noyes Kirby 法学教授,华盛顿大学法学院,密苏里州圣路易斯。** Callis Family 教授兼 Wefel 就业法中心联席主任,圣路易斯大学法学院。本文源自纽约大学劳动和就业法中心第 72 届劳工年会“人工智能和自动化——对工作和工人的影响”上的演讲。感谢 Laurie Berke-Weiss、Heather Egan Sussman 和 Michael Gray 担任我们小组的评论员。1.Ryan Calo,《人工智能政策:入门和路线图》,51 U.C.Davis L. R ev .399, 401 (2017)。2.参见 Deborah Hellman,《衡量算法公平性》,106 V a 。L. R ev 。811, 813–14 (2020)(“算法的使用,尤其是它们与机器学习和人工智能的联系,在法律文献中也引起了极大关注。”)。有关文献的一小部分样本,请参阅 Frank P asquale,《B lack Box Society》(2015 年);Hannah Bloch-Wehba,《访问算法》,88 Fordham L. R ev 。1265 (2020); Danielle Keats Citron 和 Frank Pasquale,《评分社会:自动预测的正当程序》,89 W ash。L. R ev。1 (2014); Aziz Z. Huq,《人类决策权》,106 V a。L. R ev。611, 613 (2020); Sonia K. Katyal,《人工智能时代的私人问责》,66 UCLA L. R ev。54 (2019); David Lehr 和 Paul Ohm,《玩转数据:法律学者应该了解的机器学习知识》,51 U.C.Davis L. R ev。653, 655 (2017)。
致谢:本研究由苏格兰政府农村和环境科学与分析服务部 SG-RESAS 提供资金。作者要感谢第二阶段项目管理指导小组 (MSG):Pauline Lang(合同经理、首席项目合作伙伴)、Alistair Duguid(苏格兰环境保护署,SEPA)、Colin Bean(NatureScot)、Iveta Matejusova(苏格兰政府海洋局(前身为苏格兰海洋科学,MSS))和 Helen Jones(苏格兰政府农村和环境科学与分析服务部,SG-RESAS)在整个项目中给予的大力支持和建议。我们还要感谢 Colin Bean(NatureScot)、Iveta Matejusova(海洋局(前身为苏格兰海洋科学局,MSS))、Pauline Lang 和 Alistair Duguid(苏格兰环境保护署,SEPA),以及顾问委员会成员 Douglas Yu §(NatureMetrics)、Pippa Howard §(NatureMetrics)、Nadia Barsoum §(森林研究)为本工作提供项目指导、技术建议和同行评审。
Pauline Garcia,William Jarassier,Caroline Brun,Lorenzo Giordani,Fany Agostini等。SETDB1保护鼠肌肉干细胞中的基因组完整性,以允许再生性肌生成和感染。发育细胞,2024,59(17),pp.2375-2392.e8。10.1016/j.devcel.2024.05.012。hal- 04747691