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代数和几何
自从R Forman [15]的离散莫尔斯理论（DMT）的发展以来，离散梯度领域（DGF）的概念在数学和科学的各个领域都发挥了重要作用。这个想法是作为差异拓扑中平滑梯度领域概念的组合类似物而出现的，事实证明，它与平滑的前身一样重要。特别是，在计算拓扑技术相对较新的增长中，DGF已成为主要工具之一。例如，Bauer，Lange和Wardetzky [6]以及Harker，Harker，Mischaikow，Mrozek和Nanda [22]以及在Lewiner，Lopes，Lopes和Tavavares和TavavareS和TavavareS [26]中，Forman的DMT已成功地用于处理减少降噪问题，以及Harker，Mischaikow，Mrozek和Nanda [22]的拓扑数据分析。dmt还看到了在纯粹的理论领域中的重要应用，例如，在建立最小的蜂窝结构中，具有同质性的超平面布置的辅助类型，更通常是不同种类的配置空间；参见Farley [10]，Mori和Salvetti [28]，Salvetti和Settepanella [32]以及Severs and White [33]。dgf也已用于确定两个连接图的复合物的显式同源碱基，这些对象在Vassiliev对标准3 – Sphere中的结中的研究中起着相关作用；参见Shareshian [34]和Vassiliev [35; 36; 37]。
例会
出席： 市长：P. Germuth 出席： 议员：E. Empinado、M. Feldhoff、G. Leibel T. Marleau、M. Martins、G. Pitzel 出席： 工作人员： W. Waycheshen，首席行政官 K. Enders，副首席行政官 A. Ramos-Espinoza，工程总监 T. Tavares，公司行政总监 J. Stevenson，公司行政副总监 A. Hansen，IT 技术员 M. Gould，休闲服务总监 W. Tenshak，经济发展总监 通过 WebEx R. Beaudry，规划总监 通过 WebEx S. Tarnowski，财务总监 通过 WebEx C. McCulley，运营总监 1. 宣布会议开始 市长 Germuth 宣布 2025 年 1 月 6 日的市议会例会开始。 2. 市长致辞 市长 Germuth 简要介绍了自上次市议会例会以来的活动。 3. 代表团/演讲 基蒂马特搜救队代表凯利·马什和朱莉·史蒂文斯介绍了他们 2024 年搜救活动的最新进展。 4. 公众意见/关于议程项目的提问 市长 Germuth 呼吁公众发表意见。没有公众提出意见。 5. 媒体问询 - 仅供澄清 市长 Germuth 呼吁媒体就议程项目进行问询。没有媒体问询。 6. 呼吁开展新业务/通过议程 议员 Feldhoff 要求将同意议程项目 7。7，即 2024 年 12 月 17 日 GeoScience BC 请求支持西北 BC 地热和碳捕获、利用和储存评估项目的信函，移至新业务。费尔德霍夫议员请求将同意议程项目 7.9（2024 年 12 月 19 日的信函，来自北方区域能源对话项目并邀请参加 2025 年 1 月 30 日的活动）移至新业务。
数字治疗联盟是否存在？综合...
背景：心理健康障碍会严重影响全球人群，促使数字心理健康干预措施的兴起，例如人工智能（AI）功率为聊天机器人，以解决访问护理方面的差距。本评论探讨了“数字治疗联盟（DTA）”的潜力，强调同情，参与和与传统的治疗原则相结合以增强用户结果。目的：本综述的主要目的是确定AI驱动心理健康干预措施中DTA背后的关键概念。次要目标是根据这些确定的概念提出对DTA的初始定义。方法：遵循了范围的Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目），遵循了范围的评论和Tavares de Souza的综合评论方法，其中包括Medline中的系统文献搜索，Web of Science，Psycnet和Google Scholar。使用Horvath等人在治疗联盟上的概念框架中提取并分析了符合条件研究的数据，重点是目标一致性，任务协议和治疗债券，并使用纽卡斯尔 - 奥塔瓦瓦量表和偏见工具的Cochrane风险进行了质量评估。结果：在排除重复项和不合格的研究之后，总共从1294篇文章的初始库中确定了28项研究。这些研究为DTA的概念框架的发展提供了信息，其中包括关键要素，例如目标一致性，任务协议，治疗债券，用户参与度以及影响治疗结果的促进者和障碍。干预措施主要集中于AI驱动的聊天机器人，数字心理治疗和其他数字工具。结论：这项综合审查的发现为DTA的概念提供了一个基本框架，并报告了其在AI-Driend的心理治疗工具中复制关键治疗机制（例如同情，信任和协作）的潜力。DTA在增强可访问性和在心理保健方面的参与表现出希望，但仍需要进一步的研究和创新来应对个性化，道德关注和长期影响等挑战。
2024-Roster-Coard-Committee-Chairs-and-Appointees.pdf
董事会成员，其条款将于2024年12月31日到期，MANMIET AHUWALIA，迈阿密Noman Noman Ashraf，医学博士 *医学博士，好莱坞Mehdi Moezi，医学博士，弗莱明岛Zeina Nahleh，医学博士，FACP，FACP，Weston Sushma Nakka，MD，Lakeland *New Paresh Patel，MD，MD，Tallahassee Estelamari Estelamari Rodriguez，Md医学博士Sotomayor，坦帕·温斯顿·坦（Tampa Winston Tan），医学博士，杰克逊维尔董事会成员，其任期为2025年12月31日，锡金德·艾拉瓦迪（Sikander Ailawadhi）医学博士Beach Rogerio Lilenbaum，木星 *New Loretta Loftus，医学博士，坦帕Yan Makeyev，医学博士，橙色公园塞萨尔·佩雷斯，医学博士，迈阿密奥马尔·拉希德，马里兰州，英尺。劳德代尔·乔治·西蒙（Lauderdale George Simon）迈尔斯·乔纳森·扎格（Myers Jonathan Zager），医学博士，坦帕董事会成员，将于2026年12月31日到期，迈克·卡斯尼尔（Mike Cusnir），医学博士迈阿密迪纳·杜纳·杜米尔西·麦克林（M. Mahtani，Do，种植园Rami Manochakian，医学博士，杰克逊维尔·梅里·詹妮弗·马克汉姆（Jacksonville Merry Jennifer Markham） Jason Starr，Do，Gainesville
审稿人名单
机器学习回归树方法根据斯里兰卡儿童恒牙萌出状况预测年龄 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130425 审稿人：(1) S.Kannadhasan，印度切兰工程学院。(2) Calin Ciufudean，罗马尼亚斯特凡大公大学。其他审稿人：(1) Jyoti Dabass，印度北卡普大学。(2) Kalpana Devi S，印度伊斯瓦里工程学院。(3) Fadele Ayotunde Alaba，尼日利亚联邦教育学院。完整的同行评审历史记录：https://www.sdiarticle5.com/review-history/78816 巴塞尔协议操作风险资本模型中频率和严重程度分布的数学卷积蒙特卡罗模拟 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130426 审稿人：(1) S. Selvakani，印度 Arakkonam 政府艺术与科学学院。(2) Onu，Obineke Henry，尼日利亚伊格纳修斯阿朱鲁教育大学。(3) Hassan Kamil Jassim，伊拉克 Thi-Qar 大学。其他审稿人：(1) Rizwan Yousuf，SKUAST，印度。(2) Adeniran Adefemi Tajudeen，尼日利亚伊巴丹大学。(3) Ali Arshaghi，伊朗伊斯兰阿扎德大学。 (4) 费尔南多·冈萨雷斯·塔瓦雷斯 (Fernando Gonzalez Tavares)，巴西里贝朗普雷图大学。 (5) Rose Irnawaty Ibrahim，马来西亚伊斯兰教大学，马来西亚。 (6) Shouvik Sadhukhan，印度卡拉格普尔理工学院、印度空间科学技术研究所，印度。完整的同行评审历史：https://www.sdiarticle5.com/review-history/84000 Tumarkin 结果的调和分发版本 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130428 审稿人：(1) M. Valliathal，印度 Chikkaiah Naicker 学院。 (2) Mahfut，楠榜大学，印度尼西亚。其他审稿人：(1) Benson Chukwunonso Ezeanyi，Nnamdi Azikiwe 大学，尼日利亚。 (2) Selvarathi，印度卡伦亚技术与科学研究所。完整的同行评审历史记录：https://www.sdiarticle5.com/review-history/84338 使用高斯-乔丹向量变换对大型矩阵进行逐步求逆 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130429 审稿人：(1) Sobhy El-Sayed Ibrahim，埃及本哈大学。(2) Leonardo Simal Moreira，UniFoa – 巴西沃尔塔雷东达大学中心。(3) Suman Maity，印度 Raja NL Khan 女子学院（自治）。其他审稿人：(1) Shibbir Ahmad，孟加拉国达卡工程技术大学。完整的同行评审历史：https://www.sdiarticle5.com/review-history/83290 确保在成本和时间方面使用身份验证系统在加纳库马西技术大学实现有效的安全学习环境 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130430 审稿人：(1) TS Arulananth，印度 MLR 理工学院。(2) Sathish Kumar，印度 Sri Venkateswara 工程学院。其他审稿人：(1) TSMurunya，印度 Arasu 工程学院。完整的同行评审历史：https://www.sdiarticle5.com/review-history/74782
了解我，了解你：人工智能中的心智理论
人工智能 (AI) 极大地改变了我们所知的世界。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，其关键进展在于使机器能够从数据中学习。深度学习 (DL) (LeCun、Bengio 和 Hinton，2015) 发挥了核心作用，这是一种基于人工神经网络的技术，旨在有效支持学习。由于 DL 与强化学习 (RL，即代理通过与现实世界交互进行学习并相应地获得奖励或惩罚的概念) 相结合，它已被证明能够提供有时超越人类的表现。一个典型的例子是 AlphaGo 计算机程序成功地在围棋比赛中不断击败世界冠军，同时为成功的游戏策略提供了新的见解。这些突破性的成就让人们对人工智能及其所能实现的目标过度自信，尤其是在短期内。风险投资蜂拥而至人工智能初创企业。人们期待自动驾驶汽车随时出现在我们的道路上。然而，最近发生的一些严重事件已经敲响了警钟。涉及原型自动驾驶汽车的事故已导致人员伤亡（Tesla Deaths，2020 年），这让人们质疑该技术在人机密切互动的潜在危险情况下的使用是否真的准备就绪。令人惊讶的是，这些事故是由于车辆未能执行相对简单的任务造成的，例如物体检测或障碍物跟踪和避让（Hawkins，2019 年）。事实上，在 AI 能够安全地部署到高风险和潜在危险的情况下之前，需要具备更为复杂的功能。对当前 AI 使用的期望可能需要修改。以自动驾驶为例。智能汽车需要实时对人类行为做出可靠的预测，以便预先调整速度和路线，以应对儿童可能突然穿过马路的决定。深度神经网络可以有效地识别流媒体视频中的人类动作，如运动模式（Singh、Saha、Sapienza、Torr 和 Cuzzolin，2017 年）。然而，后者可能具有欺骗性，因为人类可以根据自己的心理过程、想法和动机以及他们周围看到的事物突然改变主意。在我们的例子中，之前在人行道上走向学校的孩子们可能会看到马路对面有一辆冰淇淋车，并决定冲过马路去买冰淇淋。在如此复杂的环境中，没有一个预测系统仅仅基于过去观察到的运动来运作，就不可能准确可靠，也不需要考虑上下文和其他相关主体的性质。另一方面，人类可以预测其他人的未来行为，即使没有运动，只需快速评估相关人员的“类型”和他们周围的场景（例如例如，站在走廊里的老人很可能会决定乘坐电梯，而不是走楼梯）。这表明人工智能需要解决“热”认知问题，比如人的思维是如何受到其情绪状态影响的（Lawrence、Clark、Labuzetta、Sahakian & Vyakarnum，2008 年；Taylor Tavares、Drevets & Sahakian，2003 年）。热认知是指情绪和社会认知，包括心智理论（ToM）。它与“冷”认知形成对比，在“冷”认知中，信息处理与情感无关。社会认知旨在通过研究潜在的认知过程来理解社会现象（即人们与他人打交道的方式）。随着能够表现出一定（有限）智能的人工智能的出现，这一概念需要扩展到人类如何与智能机器（例如航空公司的对话机器人）打交道，反之亦然。
了解我，了解你：人工智能中的心智理论
人工智能 (AI) 极大地改变了我们所知的世界。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，其关键进展在于使机器能够从数据中学习。深度学习 (DL) (LeCun、Bengio 和 Hinton，2015) 发挥了核心作用，这是一种基于人工神经网络的技术，旨在有效支持学习。由于 DL 与强化学习 (RL，即代理通过与现实世界交互进行学习并相应地获得奖励或惩罚的概念) 相结合，它已被证明能够提供有时超越人类的表现。一个典型的例子是 AlphaGo 计算机程序成功地在围棋比赛中不断击败世界冠军，同时为成功的游戏策略提供了新的见解。这些突破性的成就让人们对人工智能及其所能实现的目标过度自信，尤其是在短期内。风险投资蜂拥而至人工智能初创企业。人们期待自动驾驶汽车随时出现在我们的道路上。然而，最近发生的一些严重事件已经敲响了警钟。涉及原型自动驾驶汽车的事故已导致人员伤亡（Tesla Deaths，2020 年），这让人们质疑该技术在人机密切互动的潜在危险情况下的使用是否真的准备就绪。令人惊讶的是，这些事故是由于车辆未能执行相对简单的任务造成的，例如物体检测或障碍物跟踪和避让（Hawkins，2019 年）。事实上，在 AI 能够安全地部署到高风险和潜在危险的情况下之前，需要具备更为复杂的功能。对当前 AI 使用的期望可能需要修改。以自动驾驶为例。智能汽车需要实时对人类行为做出可靠的预测，以便预先调整速度和路线，以应对儿童可能突然穿过马路的决定。深度神经网络可以有效地识别流媒体视频中的人类动作，如运动模式（Singh、Saha、Sapienza、Torr 和 Cuzzolin，2017 年）。然而，后者可能具有欺骗性，因为人类可以根据自己的心理过程、想法和动机以及他们周围看到的事物突然改变主意。在我们的例子中，之前在人行道上走向学校的孩子们可能会看到马路对面有一辆冰淇淋车，并决定冲过马路去买冰淇淋。在如此复杂的环境中，没有一个预测系统仅仅基于过去观察到的运动来运作，就不可能准确可靠，也不需要考虑上下文和其他相关主体的性质。另一方面，人类可以预测其他人的未来行为，即使没有运动，只需快速评估相关人员的“类型”和他们周围的场景（例如例如，站在走廊里的老人很可能会决定乘坐电梯，而不是走楼梯）。这表明人工智能需要解决“热”认知问题，比如人的思维是如何受到其情绪状态影响的（Lawrence、Clark、Labuzetta、Sahakian & Vyakarnum，2008 年；Taylor Tavares、Drevets & Sahakian，2003 年）。热认知是指情绪和社会认知，包括心智理论（ToM）。它与“冷”认知形成对比，在“冷”认知中，信息处理与情感无关。社会认知旨在通过研究潜在的认知过程来理解社会现象（即人们与他人打交道的方式）。随着能够表现出一定（有限）智能的人工智能的出现，这一概念需要扩展到人类如何与智能机器（例如航空公司的对话机器人）打交道，反之亦然。
ECDC 研究疫苗对因实验室确诊的 SARS-CoV-2 或季节性流感而住院的严重急性呼吸道感染的有效性的核心方案，版本 4.0
Cyril Barbezange、Nathalie Bossuyt、Sarah Denayer、François Dufrasne、Sébastien Fierens、Melissa Vermeulen（Sciensano，比利时）； Thomas Demuyser、Xavier Holemans、Benedicte Lissoir、Lucie Seyler、Els Van Nedervelde（Universitair Ziekenhuis 布鲁塞尔，比利时）、（沙勒罗瓦大医院，比利时）； Marieke Bleyen、Door Jouck、Koen Magerman（Jessa Ziekenhuis，比利时）； Marc Bourgeois、Benedicte Delaere（比利时鲁汶天主教大学）； Evelyn Petit、Marijke Reynders（Algemeen Ziekenhuis Sint-Jan Bugge-Oostende，比利时）； Nicolas Dauby、Marc Hainaut（CHU 圣皮埃尔，比利时）； Maja Ilić、Pero Ivanko、Zvjezdana Lovrić Makarić、Iva Pem Novosel、Goranka Petrović、Petra Smoljo、Irena Tabain（克罗地亚公共卫生研究所）； Diana Nonković（克罗地亚斯普利特-达尔马提亚县公共卫生学院教学）； Hana Orliková（捷克国家公共卫生研究所，NIPH）； Anna Maisa、Isabelle Parent、Sibylle Bernard-Stoecklin、Sophie Vaux（法国 Santé Publique）； Odile Launay、Louise Lefrançois、Zineb Lesieur、Liem Luong、Claire Rekacewicz、Yacine Saidi（I-REIVAC，法国）； Silke Buda、Ralf Dürrwald、Ute Preuß、Janine Reiche、Kristin Tolksdorf、Marianne Wedde、Carolin Hackmann、Annika Erdwiens、Barbara Biere、Djin-Ye Oh（罗伯特·科赫研究所，德国）； Gergő Túri、Krisztina J Horváth、Beatrix Oroszi（匈牙利 Semmelweis 大学）； Lisa Domegan、Róisín Duffy、Margaret Fitzgerald、Joan O'Donnell（爱尔兰卫生服务主管健康保护监测中心）； Giedre Gefenaite、Indrė Jonikaitė、Monika Kuliešė、Aukse Mickiene、Roberta Vaikutytė（立陶宛健康科学大学）； Françoise Berthet, Ala'a Al Kerwi（卢森堡国家卫生局）； Myriam Alexandre、Nassera Aouali、Guy Fagherazzi（卢森堡卫生研究所）； Marc Simon（卢森堡中心医院）； Maria-Louise Borg、John Paul Cauchi、Ausra Dziugyte、Tanya Melillo（马耳他卫生部）； Verónica Gómez、Raquel Guiomar、Nuno Verdasca、Licínia Gomes、Camila Henriques、Daniela Dias、Ausenda Machado、Ana Paula Rodrigues（Instituto Nacional de Saúde Doutor，葡萄牙）； Débora Pereira、Margarida Tavares（Unidade Local de Saúde de São João，葡萄牙）； Paula Pinto、Cristina Bárbara（Unidade Local de Saúde de Lisboa Norte，葡萄牙）； Odette Popovici（INSP 罗马尼亚）、Mihaela Lazar（“Cantacuzino”国家军事医学研究与发展研究所，罗马尼亚）； Isabela Ioana Loghin（罗马尼亚雅西传染病临床医院和“Gr. T. Popa”医药大学）； Corneliu Petru Popescu（罗马尼亚布加勒斯特卡罗尔·达维拉医药大学维克多·巴贝斯传染病和热带病临床医院博士）； Grupo SiVIRA de vigilancia y efectividad vacunal (isciii.es)（西班牙急性呼吸道感染监测系统）；伊万·马丁内斯·巴兹、卡米诺·特罗巴霍·桑马丁、艾齐贝尔·埃切维里亚、伊齐亚尔·卡萨多·布埃萨、Jesús Castilla (Instituto de Salud Pública y Laboral de Navarra – IdiSNA – CIBERESP，西班牙)； Ana Navascués、Miguel Fernández-Huerta、Carmen Ezpeleta（纳瓦拉大学医院 - IdiSNA，西班牙）。