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2025-26萨尔学院课程指南。Docx
哲学，德拉萨尔的教师认为，每个学生的价值和尊严要求我们为每个学生提供最大程度地发展自己的机会。每个学生的精神，智力，社会和身体发展是德拉萨尔研究所所有教育过程的主要目的。通过课程和外部资源，教师营造了一种鼓励正确判断力的氛围，为美国社会的文化遗产提供了介绍，促进了基督教价值观的感觉，发展了对美学的欣赏，并努力为学生提供专业和非专业工作的准备。拥有，管理和帮助De La Salle Institute的员工的基督教兄弟已经与不同种族和种族背景的学生合作，开发了最初由圣约翰浸信会De La Salle培养的相同技能和态度。兄弟俩可以指向第一任董事兄弟律师，他自称兄弟会提供环境来促进专业和学术技能的发展，这有助于学生成为成功的年轻男女，这些年轻人反过来又为社区贡献了他们的才能。因此，德拉萨尔研究所的计划是由对基督徒生活和价值观的奉献精神所塑造的。与学生及其家人合作，教师努力实现基督教，受过教育和文化的男人和女人的发展。通过这种合作，学生朝着以下目标努力：
Alqahtani, Manaf; Mallah, Saad I; J. Stevenson, Nigel; Doherty, Sally (2021): 大流行期间的疫苗试验：解决伦理困境的潜在方法
自 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 出现以来，全球公共卫生基础设施和系统以及社区范围内的合作和服务都面临着前所未有的挑战。疫苗开发立即成为我们所有科学、公共卫生和社区工作的中心。尽管 SARS-CoV-2 疫苗的开发可以说是过去 12 个月中最伟大、最明显的成就，但它们也是疫情期间最具争议和争论的问题之一。然而，疫苗开发的独特之处在于它与其试图服务的社区有着密切的关系；无论是作为一种有效和安全的预防措施进行的临床试验测试，还是作为一种有效的公共卫生工具在开发后“推广”的成功。这些关系产生了无数的复杂性，从基于社区的不信任到学术上争论的道德困境。事实上，COVID-19 疫苗竞赛的加速发展进一步加剧了这一现象，带来了新的伦理困境，需要对其进行研究以确保这些疗法在临床上继续取得成功，并恢复社会对临床医学的信任。在本文中，我们讨论了两个主要的伦理困境：(1) 在成功候选疫苗出现时继续进行新疫苗试验的平衡和 (2) 盲法安慰剂组的弊端。因此，我们讨论了解决这些伦理困境的六种不同方法：(1) 继续进行安慰剂对照试验，(2) 从安慰剂对照过渡到开放标签，(3) 仅对高风险优先组进行揭盲，(4) 过渡到盲法阶梯楔形交叉设计，(5) 进展到盲法活性对照阶梯楔形交叉试验，以及 (6) 进行随机阶梯楔形社区试验。我们还为疫苗试验后期的相关利益相关者提出了一种决策算法。重要的是要记住，COVID-19 疫情的突发性并不意味着可以对核心道德价值观做出妥协。事实上，围绕这一主题的讨论和所做出的决定将仍然是一个有力的案例研究，并将成为未来所有此类情景的一个不断参考的例子。
行为灵活性与猕猴额叶皮质网络结构和功能的变化有关 Sallet, J.; Noon
1 威康综合神经影像中心，牛津大学实验心理学系，英国牛津，2 里昂大学，里昂第一大学，法国国家健康与医学研究院，干细胞与脑研究所 U1208，法国布隆，3 威康综合神经影像中心，脑功能磁共振成像中心 (FMRIB)，牛津大学临床神经科学系纳菲尔德，约翰拉德克利夫医院，英国牛津，4 国家心理健康研究所，马格努森临床中心，美国马里兰州贝塞斯达，5 麦戈文脑研究所和麻省理工学院脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥，6 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津，7 奥托冯格里克大学，德国马格德堡，8 莱布尼茨研究所fuèr 神经生物学，马格德堡，德国，9 Donders 脑、认知和行为研究所，奈梅亨拉德堡德大学，奈梅亨，荷兰
vitae nicolas salliou博士
期刊审稿人，包括农艺，农业，卡希尔农业，保护生物学，生态学和社会，环境保护，环境管理，生态学和进化的前沿，人工社会与社会模拟杂志，《土地使用科学与游戏》，可持续性，可持续性，可持续科学，可持续环境。蒙彼利埃的Jeu et Enjeux会议科学委员会成员，2024年。在拉罗谢尔举行的国际模拟和游戏会议（Isaga）的共同组织者，2023年。在2023年在拉罗谢尔的伊萨加会议上举行会议，以“为社会和环境变化播放：伴侣建模重点”。科学网络的活跃成员伴侣建模和Orca（observatoire de recherche sur la la condition Animale）。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
使用解释性机器学习，在时空中映射农作物生产的场内驱动因素。 Sally Poole，Thomas Bishop，Dhahi al-Shammari，
抽象的农艺师和生产商通常固有地知道季节性和场内作物变异性的关键驱动因素。然而，随着全球对更可持续和生产性粮食系统的需求不断增长，了解和量化它们对于最大程度地提高投入效率和生产力潜力至关重要。这项研究的重点是位于新南威尔士州Moree（新南威尔士州）西部1099公顷的案例研究领域，那里有10个以上的收益率数据。数字土壤图是由关键土壤特性和约束产生的（例如使用野外收集的土壤数据在四个深度至0.9 m的土壤数据以及近端和远程感知的空间数据的情况下，使用了水的能力。使用LIDAR数据以1 m分辨率创建了场的高程图。Xgboost模型，具有土壤和高程预测因子为变量，用于预测每个季节的产量。然后使用Shapley添加说明（SHAP）来解释输出，并通过确定和映射预测变量的最负面值来解释最有限变量的图。然后确定田间每个点的最限制因素（小麦或鹰嘴豆），以及季节性潮湿或干季。结果在生产最有限的限制中显示出一些一致的趋势。“湿”季节产生了最不一致的趋势，因为在不同的农作物阶段或作物类型上，供水事件的影响和严重程度变化。此外，还检查了一个案例研究季节，以了解尿素管理决定对作物产量的可变率的影响。总体而言，这项研究表明，解释性机器学习对于理解和量化时空影响作物变异性非常有用，这将在未来改善作物管理。
出生受伤'没人谈论'：为什么马拉松赛跑者萨利...
法院约翰逊和约翰逊（Johnson＆Johnson）支付260万美元的骨盆网格植入该病情通常是不可思议的或无法使用患者自己的组织进行修复，并且通过插入手术网格来支撑器官来进行治疗 - 直到在针对供应商Johnson＆Johnson for Fallsy Devicess的供应商进行了两次类动作后，这些产品在澳大利亚被禁止在澳大利亚进行。成千上万的澳大利亚妇女是避开严重疼痛，有时甚至是灾难性的内部伤害的患者，因为该公司被发现没有正确测试并且缺乏知情同意。从那时起，维修的选择有助于减少尿失禁，痛苦的性行为和阴道不适，以及返回妇女正常运动能力的能力受到限制。Caroline Gargett是哈德逊医学研究所的教授，莫纳什大学的兼职教授，他的个人原因是希望为妇女看到更好的成绩。 像Maconochie一样，Gargett在耻骨骨的骨盆肌撕裂中施加了左旋脱水，同时要出生年轻的女性。Caroline Gargett是哈德逊医学研究所的教授，莫纳什大学的兼职教授，他的个人原因是希望为妇女看到更好的成绩。像Maconochie一样，Gargett在耻骨骨的骨盆肌撕裂中施加了左旋脱水，同时要出生年轻的女性。
2024年6月27日Sally Rogers Chelmsford ...
包含机密信息，感谢您在Place Services的生态咨询服务中要求提供此上诉的桌面支持。此服务为计划官提供建议，以告知切尔姆斯福德市议会的计划决定，就发展的潜在生态影响。Any additional information, queries or comments on this advice that the applicant or other interested parties may have, must be directed to the Planning Officer who will seek further advice from us where appropriate and necessary Appeal Ref: APP/W1525/W/24/3345164 Alternative Ref: 24/01787/REFUSE Application: 23/01787/FUL Location: Field North Of Montpelier Farm Main Road Little Waltham Chelmsford Essex提案：建立一个综合退休社区（使用C2类）； a Village Care Centre, 58 bedroom care home, 45 care suites (comprising one and two bedrooms),100 care apartments (comprising one and two bedrooms), wellness spa, open space and associated works including car parking, access, hard and soft landscaping and associated engineering works Dear Sally, Thank you for seeking desktop support from Place Services on the above Appeal against refusal for planning permission by Chelmsford City Council.原因8拒绝应用23/01787/ful是出于生态学和生物多样性的，理由是进行了足够的调查以证明该发展不会对受保护的物种，休um虫和大冠军造成损害。也没有足够的信息与适当的缓解badge有关。在此申请上咨询了位置服务，并在2024年1月22日提供了与生态有关的评论。这是基于上诉人生态学家进行的生态影响评估和相应的受保护物种报告的发现，这是其计划申请提交的一部分。
探索人工智能（AI）在高等教育中的应用：东南苏拉威西省科拉卡的一项研究 Sulfikar Sallu 1 , Raehan
摘要 本研究探讨了人工智能 (AI) 在东南苏拉威西岛科拉卡高等教育中的实施整合和影响。在全球数字化转型的背景下，研究了人工智能技术在学术环境中的应用及其对教学、学习和行政流程的影响。通过访谈、观察和二手数据审查等综合分析，突出了人工智能在教育中的变革作用。该研究还讨论了将人工智能融入高等教育的挑战和局限性，包括技术障碍、重大投资需求、数据隐私和道德考虑。该研究强调了制定全面战略和框架的重要性，有助于不断加深对人工智能在教育中的认识，为政策制定者、教育工作者和考虑采用人工智能的机构提供见解。最后，研究提出了未来研究的建议和人工智能解决方案在高等教育中的实施实用指南，强调了人工智能在 21 世纪彻底改变教育模式的潜力。 关键词：运营效率、人工智能 (AI)、高等教育