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35th -ALS/MND国际研讨会
加拿大是世界上一些最壮观，最美丽的风景，也是“有趣”的天气。如果您本周感到寒冷，您可能会知道自己知道它不如1859年1月10日上午7点那样严重，当时蒙特利尔注册-42°C（-44°F）。加拿大科学家和发明者负责与医学和神经科学世界有关的许多发现，包括发现胰岛素，被确认是对一个14岁男孩的有效治疗方法，该男孩显着改善了。这个故事说明，一旦理解了疾病的机制，有效的治疗就成为可能，也许N-1-1试验也有其位置。在ALS/ MND中，我们正在缓慢但肯定地朝着更大的理解方向移动，尤其是对于基因疗法，开始在开发有效治疗方面取得良好的进步。蒙特利尔还举办了蒙特利尔神经学研究所，该研究所开创了脑外科手术和映射脑功能的工作，并且是Hebbian理论的所在地：“将电线的神经元一起发射在一起”，这是我们对神经可塑性和修复的理解的基础。
创建你的俱乐部会员计划
有多少前会员仍住在您的社区？您的俱乐部秘书可以从秘书仪表板上获取前会员名单。与他们联系以续订会员资格。离开 Kiwanis 的人的生活发生了变化——也许他们现在的生活状况让他们有更多的时间去服务组织。
勤工俭学文凭 - 新加坡
通过这个 WSDip 课程，我了解了什么是智力障碍 (ID)，以及如何为智力障碍人士规划项目。这个 WSDip 让我有了一个良好的开端，并培养了我的耐心和决心。明年毕业后，我希望继续在这个领域工作，也许是在政府机构或医院。
机器无法取代人类的心脏
心理保健的真正核心是什么——创新还是人性？虚拟疗法能否复制治愈过程中产生的深厚人性纽带？由于人工智能和沉浸式技术有望扩大使用范围，因此必须采取保障措施，确保技术仍然只是由提供者的智慧指导的补充工具。实施需要在效率和同理心之间取得微妙的平衡。如果意识到道德风险，人工智能或许可以通过自动化任务来恢复人性，让提供者有更多时间倾听。然而，没有任何算法可以复制内心的尊严。我们必须问自己：什么样的未来以人为核心？一个人工智能深思熟虑地发挥协作作用的未来？还是一个追求进步而抛弃脆弱性的未来？这篇评论主张采取一种平衡的方法，深思熟虑地整合技术，同时保留护理不可替代的人性本质，这是这个深刻的人性化职业的核心。最终，通过共同培育创新和人性，也许我们能达到以前无法想象的同理心的新高度。
人工智能程序解决大学数学问题的局限性
第五，也许是最严重的一点：问题“自动”选择进行少样本学习的方式完全不清楚，可能不合理。论文中说（图 2）“如果零样本学习不起作用，则进行少样本学习”，以及（第 4 页）“如果问题没有解决 [通过零样本学习]，我们将执行以下操作 [描述少样本程序]”。问题是，系统如何知道零样本学习没有成功？据我所知，论文中没有回答这个问题。也许系统使用了一些合法的方法；例如，Codex 系统无法生成可执行代码。但是，如果这是标准，人们会预期在某些时候，零样本学习会产生可执行但错误的代码；而论文中没有提到这一点。更有可能的是，当零样本学习产生了错误的答案时，系统会转向少样本学习。也就是说，程序正在使用记录的正确答案来指导其操作。这将是作弊 1，如果是这样的话，那么所有与小样本学习相关的结果都必须被抛弃，或者至少用一个非常大的星号来解释。
CAS 特伦查德勋爵纪念演讲 - RUSI 2024 年 11 月 11 日
在这五年里，很多事情都发生了变化：除了我的工作岗位发生变化之外，我们还经历了全球疫情、从阿富汗撤军、巨大的通胀压力、新君主、几位新总理和新总统、欧洲持续不断的血腥战争，也许最重要的是，大国竞争回归的进一步明确证据。
Brett Bligh量化重力场的必要性
结合重力和量子一直是基本物理学中的主要未解决问题。已经开发了量子重力理论（字符串理论，循环量子重力等），但是（1）不同学校之间没有一致，并且（2）没有共识，每个人都暗示[可能夸张，但没有太多）。也有彭罗斯（Penrose）和其他未量化引力的崩溃理论。