加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五,在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头,此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众,确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加,提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动,参与互动问答环节,并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展,其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”,全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性,并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处,他强调,自 2019 年以来,该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道,该渠道由数据科学和自动化支持,提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性,也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变,利用人工智能提供创新解决方案,满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调,与普遍看法相反,人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用,以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时,Weekes 向与会者保证,人工智能旨在增强人类能力,而不是取代人类。他强调,人工智能可以接管重复性任务,让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外,他强调了银行对数据保护的承诺,
的解说旨在恢复二进制可执行文件,从而在源代码表格中恢复,因此在网络安全方面具有广泛的应用程序,例如恶意软件分析和旧版代码硬化。一个突出的挑战是恢复可变符号,包括原始类型和复杂类型,例如用户定义的数据结构,以及它们的符号信息,例如名称和类型。现有的工作着重于解决问题的一部分,例如,仅处理类型(没有名称)或本地变量(没有用户定义的结构)。在本文中,我们提出了Resym,这是一种新型混合技术,结合了大型语言模型(LLM)和程序分析,以恢复本地变量和用户定义的数据结构的名称和类型。我们的方法包括两个LLM的微调来处理局部变量和结构。为了克服当前LLM中固有的令牌限制,我们设计了一种新型的基于原始的算法,以汇总和交叉检查来自多个LLM查询,从而抑制了不确定性和幻觉。我们的实验表明,Resym有效地恢复了可变信息和用户定义的数据结构,从而大大优于最新方法。
抽象的药物遗传学测试可以减少确定抑郁症的安全有效药物的时间;但是,在实践中它不足。主要的疾病构成了美国最常见的精神障碍,尽管抗抑郁疗法可以提供帮助,但当前的试验和错误方法可能要求患者在找到有效的一种药物试验之前忍受多种药物试验。在各种环境中量化药物遗传学测试的拟合度与处方者的需求,可以帮助建立一个可推广的价值主张,以提高采用的可能性。,我们通过处方者的现实世界经验,使用实施科学的经验和对四个医疗保健系统的处方者和管理员进行了系统的访谈,使用了精神卫生药物的药物遗传学测试进行了一项研究,以使用药物遗传学测试来探索卫生系统的价值主张。为了确定一个价值主张,我们组织了根据三重目标框架的主题,这是一个领先的医疗保健政策框架,该框架断言高价值护理应集中在三个关键指标上:(1)更好的医疗保健质量和(2)人口阶段成果,(3)人均成本降低。我们采访的初级保健提供者说,他们重视药物遗传学测试,因为它将提供有关他们可以开出的药物的更多信息,扩大他们确定最适合患者的药物并减少对专家转介的依赖的能力;他们说,这种能力将有助于满足患者通过初级保健获得精神保健的需求。同时,处方者对药物遗传学测试如何有助于护理质量以及他们对自付费用的看法是否会阻止他们提供它的观点。因此,实施应集中于将药物遗传学测试整合到培养基中,并使用策略来支持处方者与患者的相互作用。因此,实施应集中于将药物遗传学测试整合到培养基中,并使用策略来支持处方者与患者的相互作用。
NSAIDs 非甾体抗炎药 BDP 丙酸倍氯米松 DPI 干粉吸入器 DU 急诊科 COPD 慢性阻塞性肺病 GERD 胃食管反流病 FeNO 呼出气一氧化氮分数 FEV 1 一秒用力呼气量 FVC 用力肺活量 HDM 屋尘螨 ICS 吸入皮质类固醇 ICS-LABA ICS 与 LABA 组合 Ig 免疫球蛋白 IL 白介素 SLIT 舌下免疫治疗 IV 静脉注射 LABA 长效β2受体激动剂 LAMA 长效毒蕈碱拮抗剂 LTRA 白三烯受体拮抗剂 O 2 氧气 OCS 口服皮质类固醇 PEF 呼气峰流量 pMDI 加压定量吸入器 SABA 短效β2受体激动剂 SC 皮下 TSLP 基质淋巴细胞生成素胸腺
摘要 背景 公众对疫苗接种的信心已经减弱,反疫苗接种运动在世界各地(包括菲律宾)获得了支持。菲律宾语“Salubong”是指欢迎某人回到自己的生活中,并引发了关于友谊和家庭关系的想法。我们将这一概念扩展到疫苗,努力设计一种干预措施,让疫苗重新进入家庭。 方法 采用以人为本的设计,我们开发并完善了一项以故事为基础的干预措施,让菲律宾家庭、社区领袖和社区卫生工作者参与其中。我们在 719 名幼儿看护者中进行了一项随机对照试验,以根据对照视频测试开发的干预措施。我们评估了干预暴露后的二元改进(改进与无改进)和疫苗态度和意图的改进程度。 结果 虽然干预组开始时的基线疫苗态度得分略高,但我们发现 62% 的干预组提高了疫苗态度得分,而对照组为 37%(Fisher 精确,p<0.001)。在观看指定视频后分数提高的个体中,干预组在 5分量表上的态度平均分数提高幅度更大(Cohen's d=0.32,95% CI 0.10 至 0.54,双侧 t 检验,p<0.01)。我们在表示以前曾推迟或拒绝为孩子接种疫苗的参与者中也观察到了类似的模式:干预组 74 人中有 67% 的疫苗态度分数提高,而对照组 54 人中有 42% 的分数提高(Fisher 精确概率法,p<0.001)。在观看指定视频后分数提高的这些个体中,干预组在 5分量表上的态度平均分数提高幅度更大,但显著性略有提高(Cohen's d=0.35,95% CI -0.01 至 0.70,双侧 t 检验,p=0.06)。结论我们的研究结果为共同设计的疫苗信心运动和法规的潜力提供了有力的证据。
昏暗房间中人眼视觉系统的 20/20 视觉分辨率(50 角秒/像素) 自然界中人眼视觉系统的 20/x 视觉分辨率(< 25 角秒/像素) 3ATI 仪表板占用空间为 3 × 3 英寸、可视区域为 2.25 × 2.25 英寸的 ATI 4ATI 仪表板占用空间为 4 × 4 英寸、可视区域为 3 × 3 英寸的 ATI 5ATI 仪表板占用空间为 5 × 5 英寸、可视区域为 4 × 4 英寸的 ATI AAAV 先进两栖攻击车 AAAV (C) 先进两栖攻击车(指挥) AAAV (P) 先进两栖攻击车(人员) AAR 空中加油 AAV 两栖攻击车 ABCCC 机载指挥、控制和通信(C-130 特殊任务) ABI 机载广播情报 ABL 机载激光(系统) AC交流电 ACA 各向异性导电胶 Acc Trng PC 声学训练可编程计算机 ACDS 先进战斗显示系统(CVN 65) ACDS 先进战斗定向系统(LHD 3、LHA 4) ACF 各向异性导电膜 ACH 自动控制头 ACIS 先进控制积分器组 ACL 天线控制笔记本电脑 ACLS 自动航母着陆系统 ACMS 自动通信管理系统 ADC 美国显示公司(佐治亚州亚特兰大附近) ADF 姿态测向仪(E-9A) ADF 自动测向仪(OH-58C、TH-67)
联系记录管理部门,地址为 USARMY.BELVOIR.HQDA - RMDA.MBX.RMDA -CERTIFICATION@ARMY.MIL 。请参阅 AR 25-59,了解获取办公室符号批准的正确流程。
运营商 (MISO) 批准了其远程输电计划中的首批项目。第一阶段包括连接明尼苏达州北部和中部的联合输电项目,该项目将由明尼苏达电力公司和 Great River Energy 建设和拥有(您可以在上方阅读有关该投资的更多信息)。这项输电投资是明尼苏达电力公司扩建和现代化其现有 550 兆瓦 HVDC 输电线路的计划以及 ALLETE 对美国输电公司的投资的补充。所有这些都是我们重大输电投资战略的重要例子,旨在支持增加可再生能源,同时提高区域能源网的可靠性和弹性。
自然语言通常被视为解释人类认知奇点的唯一因素。相反,我们认为人类拥有多种内部思维语言,类似于计算机语言,它们对各个领域(数学、音乐、形状……)的结构进行编码和压缩。这些语言依赖于不同于传统语言区域的皮质回路。每种语言都有以下特点:(i)使用一小组符号对某个领域进行离散化,(ii)将它们递归组合成对具有变化的嵌套重复进行编码的心理程序。在各种基本形状或序列感知任务中,所提出的语言中的最小描述长度可以捕捉人类行为和大脑活动,而非人类灵长类动物数据则由更简单的非符号模型捕捉。我们的研究支持人类思维的离散符号模型。
尽管许多现代人工智能系统通常能够学习自己的表征,拥有令人惊讶的强大功能,但人们对它们的不可捉摸性以及与人类互动能力随之而来的问题感到非常不满。虽然已经提出了神经符号方法等替代方案,但对于这些方法的具体内容缺乏共识。通常有两个独立的动机:(i) 符号作为人机交互的通用语言;(ii) 符号作为人工智能系统在其内部推理中使用的系统生成的抽象。关于人工智能系统是否需要在其内部推理中使用符号来实现一般智能能力,目前尚无定论。无论答案是什么,人机交互中对(人类可理解的)符号的需求似乎非常引人注目。符号,就像情绪一样,可能不是智能本身的必要条件,但它们对于人工智能系统与人类互动至关重要——因为我们既不能关闭我们的情绪,也不能没有我们的符号。特别是在许多人为设计的领域,人类会对提供明确的(符号)知识和建议感兴趣——并期望机器以同样的方式进行解释。仅此一点就要求人工智能系统维护一个符号界面以便与人类互动。在这篇蓝天论文中,我们论证了这一观点,并讨论了需要追求的研究方向,以实现这种类型的人机互动。