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cv.pdf -KACPERBąK，博士学位
Co-reviewer Theoretical Computer Science IEEE Transactions on Software Engineering SCP special issue on Software Evolution, Variability and Adaptability Applications of Graph Transformations with Industrial Relevance International Conference on Software Engineering International Conference on Software Language Engineering International Software Product Line Conference International Conference on Model Transformation International Conference on Generative Programming and Component Engineering ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems IEEE/ACM International Conference on Automated Software工程欧洲软件工程会议和ACM Sigsoft专题讨论会关于软件工程基础的国际软件工程研讨会，涉及软件密集型系统研讨会关于域特异性建模的软件工程建模国际建模研讨会
racp 提交给安全和负责任的人工智能......
简介 我们感谢卫生和老年护理部 (DoHAC) 给我们机会就《医疗保健中安全和负责任的人工智能——立法和监管审查》提供反馈意见。 这是一次对 RACP、其成员及其患者群体的重要咨询，因为人工智能 (AI) 具有巨大潜力，可以影响临床实践、实践管理和患者护理。 本意见借鉴了澳大利亚职业与环境医学学院 (AFOEM)、澳大利亚公共卫生医学学院 (APHM)、澳大利亚康复医学学院 (AFRM)、RACP 儿科和儿童健康部 (PCHD)、RACP 数字健康咨询小组、RACP 道德委员会和 RACP 劳动力政策与宣传咨询小组的个别成员的观点。此外，还从最近对澳大利亚执业成员的劳动力问题调查中得出了一些见解，其中包括关于人工智能和相关主题的部分。 人工智能将给医疗保健消费者和提供者带来什么好处？ （咨询问题 1-2）人工智能应用具有提高效率的潜力，可以节省直接护理患者的时间、简化临床工作流程、提高诊断和预后准确性、识别人类观察无法立即发现的趋势和模式、优化治疗选择和个性化护理、增强患者自我管理能力并降低成本。在适当情况下，人工智能在医生临床实践中的潜在应用包括：
marshall m. hoffman，医学博士，美国内科医师学会院士
霍夫曼指挥官是俄勒冈州舍伍德人。他毕业于美国海军学院，并于 2006 年获得军官职位。他于 2010 年获得美国制服健康科学大学 F. 爱德华赫伯特医学院医学博士学位。他的专业培训包括在马里兰州贝塞斯达的国家海军医疗中心的内科实习和在沃尔特里德国家军事医疗中心贝塞斯达的内科住院医师培训。在作战方面，他于 2015 年被部署到西太平洋的乔治华盛顿号航空母舰 (CVN 73) 和罗纳德里根号航空母舰 (CVN 76) 上，并于 2016 年再次部署到罗纳德里根号航空母舰上。他曾在海军医学部门担任多个职务，包括 2012 年至 2015 年日本厚木分部卫生诊所的飞行外科医生； 2019 年至 2022 年担任美国海军横须贺医院内科医生和部门主管；2022 年至 2024 年担任秘鲁利马美国海军医学研究部 (NAMRU) 南部研究服务主任。霍夫曼于 2024 年 8 月就任海军血源性感染管理中心负责人。他负责监督海军部艾滋病毒项目的管理，并为制定艾滋病毒、乙型肝炎和丙型肝炎政策提供支持，以支持医疗准备。他是内科委员会认证的医师，也是美国内科医师学会会员。他担任统一服务大学医学助理教授。他是一名合格的海军飞行外科医生、水面作战医疗部官员以及海军和海军陆战队跳伞员。他的个人军事奖项包括功绩服务勋章、联合嘉奖勋章、海军和海军陆战队嘉奖勋章（两项）以及海军和海军陆战队成就勋章（三项）。
2024 Lacerda Cup/Smith 健身中心从 ACP 3 出发的路线...
通过 ACP #3 进入乔治亚州摩尔堡。继续直行进入 Lindsey Creek Parkway，然后汇入 Colonel Puckett PKWY。右转进入 Smith 健身中心停车场。在 Smith 健身中心停车场找到可用的停车位。
acp-programme-2024.pdf
，日本，日本和伦敦大学的大阪大学约瑟夫·霍尔达恩博士，英国伦敦大学和大学教授，朱福和东京大学校长，日本东京大学，日本教授安妮·博丁顿教授，IAFOR副总裁兼执行副总裁，IAFOR＆MIDDLESEX大学，英国弗吉尼亚州教授，弗吉尼亚州教授，美国弗吉尼亚州教授。密歇根大学，美国和NACDA老龄化教授Haruko Satoh教授计划，大阪大学，日本教授Grant Black，Chuo University，日本Dexter Da Silva教授，Keisen University，Japan Japan Gary E. Swanson教授，美国北科罗拉多大学（FMR。） 澳大利亚澳大利亚科廷大学和文化研究协会人权教育中心巴登·奥福德教授弗兰克·S·拉维奇，密歇根州立大学法学院，美国京都大学教授，日本京都大学，日本，日本和伦敦大学的大阪大学约瑟夫·霍尔达恩博士，英国伦敦大学和大学教授，朱福和东京大学校长，日本东京大学，日本教授安妮·博丁顿教授，IAFOR副总裁兼执行副总裁，IAFOR＆MIDDLESEX大学，英国弗吉尼亚州教授，弗吉尼亚州教授，美国弗吉尼亚州教授。密歇根大学，美国和NACDA老龄化教授Haruko Satoh教授计划，大阪大学，日本教授Grant Black，Chuo University，日本Dexter Da Silva教授，Keisen University，Japan Japan Gary E. Swanson教授，美国北科罗拉多大学（FMR。）澳大利亚澳大利亚科廷大学和文化研究协会人权教育中心巴登·奥福德教授弗兰克·S·拉维奇，密歇根州立大学法学院，美国京都大学教授，日本京都大学
引文：Tom Macpherson、Anne Churchland、Terry Sejnowski、James DiCarlo、Kamitani Yukiyasu 等人，2021 年。“自然与人工智能：人工智能与神经科学研究之间相互作用的简要介绍。”《神经网络》，144。
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
BYU ScholarsArchive 引文 BYU ScholarsArchive 引文 McLain, Timothy；Sahawneh, Laith R.；Duffield, Matthew O.；和 Beard, Randall W.，《使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统》（2015 年）。教师出版物。1895 年。https://scholarsarchive.byu.edu/facpub/1895
随着将无人机系统 (UAS) 整合到国家空域系统 (NAS) 的需求不断增长，需要新的程序和技术来确保空域安全运行并最大限度地减少 UAS 对当前空域用户的影响。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们没有检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和降低碰撞风险的解决方案组成。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法设计为随着与本机距离的增加而具有多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证此方法。
已发布版本的引用 (APA)：Torkzadehmahani, R.、Nasirigerdeh, R.、Blumenthal, DB、Kacprowski, T.、List, M.、Matschinske, J.、Spaeth, J.、Wenke, NK 和 Baumbach, J. (2022)。生物医学中的隐私保护人工智能技术。医学信息方法，61(S01)，e12-e27。https://doi.org/10.1055/s-0041-1740630
摘要背景人工智能 (AI) 已成功应用于许多科学领域。在生物医学领域，AI 已经显示出巨大的潜力，例如，在下一代测序数据的解释和临床决策支持系统的设计中。目标然而，在敏感数据上训练 AI 模型引发了对个人参与者隐私的担忧。例如，全基因组关联研究的汇总统计数据可用于确定给定数据集中是否存在个体。这种相当大的隐私风险导致访问基因组和其他生物医学数据受到限制，这不利于协作研究并阻碍了科学进步。因此，人们付出了大量的努力来开发可以从敏感数据中学习同时保护个人隐私的 AI 方法。方法本文概述了生物医学中隐私保护 AI 技术的最新进展。它将最重要的最先进方法置于统一的分类法中，并讨论它们的优势、局限性和未解决的问题。
Stamatiadis, Stamatis；Taskos, Dimitris；Tsadila, Eleftheria；Christofides, Calliopi；Tsadilas, Christos；以及 Schepers, James S.，“被动和主动冠层传感器在估算葡萄树生物量生产中的比较”（2009 年）。美国农业部农业研究局/内布拉斯加州大学林肯分校教职员工出版物。393。https://digitalcommons.unl.edu/usdaarsfacpub/393
摘要 光学设计和电子电路方面的最新进展使得近端传感器从被动式过渡到主动式。主动传感器不依赖自然光的反射，而是测量来自作物的调制光的反射，因此它们可以在所有光照条件下工作。这项研究比较了主动和被动冠层传感器在预测梅洛葡萄园 25-32 个随机选择位置的生物量产量方面的潜力。这两种传感器都提供了从转色期冠层天底视图估算的归一化植被指数 (NDVI)，这可以很好地预测修剪重量。虽然被动传感器的红色 NDVI 更多地解释了生物量的变化（R 2 = 0.82），但它与修剪重量的关系是非线性的，最好用二次回归来描述（NDVI = 0.55 - 0.50 wt - 0.21 wt 2）。琥珀色 NDVI-生物量关系理论上的线性度更高，但在高生物量条件下无法验证。叶片中稳定同位素含量（13 C 和 15 N）的线性相关性提供了证据，表明冠层反射率可以检测到由于缺水和肥料氮吸收有限而导致的植物压力。因此，这些移动传感器提供的冠层反射率数据可用于改善葡萄园的特定地点管理实践。