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Brenda M. Rubenstein 博士 - 布朗大学研究员
我是一名计算/理论化学家，对三大领域感兴趣：1) 开发新的量子和统计力学技术，用于在后 DFT 时代建模强相关分子和量子材料 [电子结构]；2) 设计新的替代（分子、量子和细胞）计算技术和算法 [替代计算]；3) 使用生物物理和统计方法预测蛋白质的进化，以及可以针对它们的药物 [生物物理学]。到目前为止，我的团队已经开发了各种新的、更准确和更高效的量子蒙特卡罗方法，展示了如何使用简单的有机分子来存储信息和计算，并预测了与耐药性有关的酶 β-内酰胺酶如何进化。其他过去和现在的研究兴趣包括计算生物学和神经科学、数据科学、信息论、计算线性代数、随机学和凝聚态物理学中的问题。我们经常与实验者合作，以实现我们关于量子材料、量子传感和替代计算策略的理论。
AR6场景数据库中缺失土地碳固换数据的插图RubenPrütz1，2，2，3，4，Sabine大惊小怪1，2，4，Joeri Rogelj 3，5，5，6
在“排放| CO2 | afolu”中作为AR6场景类别中AR6 Land CDR的下限代理。图中仅考虑了所有三个变量的场景（方案n = 725）。Gidden等人的重新分析中的土地CDR场景。与国家温室气体库存一致，与其他两个变量相比，2020年基线的差异显示。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域显示最小最大范围。注意：我们遵循AR6场景数据库的惯例，以正数报告CDR，而Gidden等人的重新分析中的土地CDR变量。显示正面和负CDR 75
AR6场景数据库中缺少土地碳固换数据的插图rubenprütz1，2，3，萨宾大惊
四个经过测试的回归模型中的每个。性能结果是指与回归验证数据集中的实际变量相比，预测变量之间的比较。面板（b）显示了实际（“碳固存|土地利用”）与预测的土地CDR和AR6净负afolu Co 2排放（基于“排放| CO2 | Afolu'的负值| co2 | afolu'），作为在AR6中cdr cddry consemational Scenario的较低限制的代理。该图中的预测数据基于k-neartimt邻居回归。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域则显示5-215
Cardioprevent推荐表，请传真至613-696-7194Fraser Rubens Curriculum Vitae 2024
在国际协调 - 临床实践（ICH -GCP）指南，CIHR，从2021年3月开始描述：美国外科医生学院，美国外科医生学院，2012年7月，美国外科医生学院，从2012年7月起描述：03178977认证：9月1994年，1994年，1994年，1994年，1994年，皇家医疗学院。一般手术，皇家医师和外科医生，从1990年11月开始，加拿大皇家医师与外科医生学院，从1990年11月开始，安大略省的医师和外科医生通用许可证，1986年7月，从1986年7月起描述：55799：55799卫生保健经济学经济学。贝叶斯分析，马萨诸塞州哈佛医学院的概率测试认证，2014年7月描述：全球临床学者研究培训计划：临床试验设计和生物统计学在国际协调 - 临床实践（ICH -GCP）指南，CIHR，从2021年3月开始描述：美国外科医生学院，美国外科医生学院，2012年7月，美国外科医生学院，从2012年7月起描述：03178977认证：9月1994年，1994年，1994年，1994年，1994年，皇家医疗学院。一般手术，皇家医师和外科医生，从1990年11月开始，加拿大皇家医师与外科医生学院，从1990年11月开始，安大略省的医师和外科医生通用许可证，1986年7月，从1986年7月起描述：55799：55799卫生保健经济学经济学。贝叶斯分析，马萨诸塞州哈佛医学院的概率测试认证，2014年7月描述：全球临床学者研究培训计划：临床试验设计和生物统计学在国际协调 - 临床实践（ICH -GCP）指南，CIHR，从2021年3月开始描述：美国外科医生学院，美国外科医生学院，2012年7月，美国外科医生学院，从2012年7月起描述：03178977认证：9月1994年，1994年，1994年，1994年，1994年，皇家医疗学院。一般手术，皇家医师和外科医生，从1990年11月开始，加拿大皇家医师与外科医生学院，从1990年11月开始，安大略省的医师和外科医生通用许可证，1986年7月，从1986年7月起描述：55799：55799卫生保健经济学经济学。贝叶斯分析，马萨诸塞州哈佛医学院的概率测试认证，2014年7月描述：全球临床学者研究培训计划：临床试验设计和生物统计学
推荐引用 推荐引用 Dorit Rubenstein Reiss、Lawrence O. Gostin 和 Michelle M. Mello，《疫苗接种强制令——一部古老的公共卫生
各州和地方政府强制接种疫苗的权力是公共卫生法的一项基本原则。自 1905 年美国最高法院支持强制接种天花疫苗以来，司法界一直一致认为，宪法“并不代表绝对权利……完全不受约束”。1 否则，“有组织的社会就无法存在，也无法保证其成员的安全。”1 直到最近，反对强制接种疫苗的人还仅限于美国少数居民。然而，在新冠疫情期间，公民价值观受到侵蚀，引发了一场抵制浪潮。随着州立法机构现在严格限制公共卫生权力并面临众多法律挑战（补充文件中的电子表 1 和表 2），疫苗接种强制令——一种古老而高效的公共卫生工具——面临着法律的不确定性，而仅仅在几年前，这种不确定性似乎是不可想象的。
推荐引用 推荐引用 David Nersessian & Ruben Mancha，从自动化到自主：人工智能创新中的法律和道德责任差距，27 M ICH.T ECH.L.R EV.55 (2020)。网址：https://repository.law.umich.edu/mtlr/vol27/iss1/3
人工智能 (AI) 系统在日常生活中的重要性日益凸显，这些系统在无需人工输入的情况下处理数据和采取行动的能力也不断提高，这引发了重要的法律和道德问题。本文确定了价值链中的三个主要 AI 参与者（创新者、提供商和用户）和三种主要的 AI 类型（自动化、增强和自主性）。然后，本文从两个角度考虑了 AI 创新中的责任：(i) 因开发、商业化和使用具有内置 AI 功能的产品（本文中称为“AI 工件”）而产生的严格责任索赔；(ii) 关于创建 AI 系统和 AI 工件的开发人员和管理人员的道德实践的原创研究。道德视角很重要，因为目前，法律很可能落后于技术现实——如果还没有的话。将责任问题与道德视角结合起来考虑，可以对 AI 创新的可能后果和不利影响进行更细致的评估。公司应该考虑法律和道德策略，思考自己的责任和限制责任的方法，政策制定者也应该考虑事前 AI 监管。