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全球动员气候变化的G20工作组
2。我们理解并承认气候变化的紧迫性和严重性。认识到我们的全部努力将比其各个部分的总和更强大，因此我们将合作并加入为针对气候变化的全球动员而努力。我们重申了巴黎协定的温度目标，即使全球平均温度升高到摄氏2摄氏度低于工业前水平以下，并采取努力将温度升高限制在工业前水平以上的1.5摄氏度，并认识到这将显着降低气候变化的风险和影响。我们强调，与2摄氏度相比，在温度升高1.5摄氏度时，气候变化的影响将要低得多，并重申我们的决心，以限制限制温度升高到1.5摄氏度。3。注意我们的领导角色，我们重申我们的坚定承诺，以追求INFCCC的目标，通过加强巴黎协定的全面有效实施，反映出公平和共同但分化的责任和各自能力的原则，以应对不同的民族环境，以应对气候变化。我们重申了我们在本世纪中期或左右实现全球净零温室气体排放/碳中立性的承诺，并互相鼓励以全国范围的方式提出净零温室气体排放/气候中性承诺，并考虑到巴黎协定以及我们的不同民族环境，道路和方法。4。我们将对下面提到的GST-1结果做出积极响应。我们欢迎并完全赞成迪拜气候变化会议的雄心勃勃，平衡的结果（COP28），特别是根据《巴黎协定》（GST-1），阿联酋的共识及其首个全球股票。5。我们回忆起GST 1决策的第28段，该款进一步认识到需要与1.5°C的途径相一致的温室气体排放的深度，快速和持续的减少，并呼吁当事人以巴黎的同意及其不同的民族环境和临近：
不同的音乐类型如何影响任务焦点
过去的研究发现，人们所听的音乐可能会影响他们的注意力。这项研究研究了不同类型的音乐对神经发散者 (ND) 和神经典型 (NT) 人群的任务专注度的影响。年龄在 14 至 18 岁之间，共有 24 名参与者，其中 12 名是 ND，12 名 NT。参与者被平均分成四个音乐组：古典音乐、游戏音乐、个人收藏音乐和无音乐。学生研究人员使用精神运动警觉测试 (PVT) 和脑电图 (EEG) 来确定每个参与者在听音乐时的任务专注度水平。研究发现，音乐对专注度的影响过于主观和个人化，无法得出哪种音乐类型最好/最差的大致趋势。这对于音乐治疗领域很重要，因为它表明音乐需要根据每个客户进行个性化设置，并且不能依赖于总体趋势。
2025 现场教员及任务督导员培训.pptx
● 培训将被记录 ● 曼德尔学校信息 ● 实地教育概述 ● 实地教育的重点和意图 ● 角色和职责 ● 定位和安全 ● Tevera ● 实地教育中的课程整合 ● 基于能力的课程 ● 学习协议 ● 评估 ● 监督、指导和学生学习 ● 实地教育资源 ● 总结和评估
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
AI-任务组报告-2-6-24-最终版-...
背景人工智能 (AI) 工具为我们的校园带来了机遇和挑战，无论是对于学生、教师还是员工而言。一方面，AI 工具带来个性化学习的好处以及增强的可访问性，有可能帮助学生取得成功。自动化日常任务的机会可以提高行政人员和教师的工作效率。相反，AI 工具有时会产生看似合理但不准确的结果，并且可能在决策过程中引入偏见。AI 工具的开发和使用可能会导致知识产权侵权。支持该技术所需的电力可能会对环境产生不利影响。而且，如果不指导学生负责任地使用 AI 工具，使用可能会扰乱学生的学习，扭曲评分和学生评估过程，并影响学术诚信合规性。了解 AI 的好处和挑战对于我们应对其对专业和教育实践的影响至关重要。
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人工智能工作组 - 执行摘要 [内部]_分享
随着人工智能在企业内部逐渐成型，大公司员工对此持谨慎乐观态度。然而，不同级别员工的态度和行为存在差异，高级管理人员希望/知道他们需要实施人工智能，而更多初级员工不确定人工智能整合的期望和效果。
HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
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2月25日，来自墨西哥，美国和哥斯达黎加的国际科学家团队发表了一份文献综述，汇编了340条科学文章中有关气候变化如何破坏植物繁殖的研究。标题为“解开气候变化对植物生殖特征和传粉媒介的复杂性：一种系统的全球合成”，发表在《全球变化生物学》杂志上，2025：31（2），E70081，e70081 https：///doii.org/10.1111/gcb.70081。这项研究的基本发现表明，气候变化正在重塑植物和动物的相互作用。当植物和传粉媒介不再在时空或时间上共存，或者花卉特征不再符合其动物传粉媒介的需求和行为时，可能会发生这些关系中的破坏。气候变化可能会影响花卉吸引力和奖励性状，从而影响植物和传粉媒介的健康，繁殖和存活。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet