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首届国际 BPAN 研讨会上的热门问题
a 里昂大学 ENS 细胞生物学和建模实验室、里昂大学、克劳德伯纳德里昂第一大学、CNRS UMR 5239、INSERM U1210、UMS 3444 里昂生物科学中心，里昂，法国；b 美国俄勒冈健康与科学大学分子和医学遗传学、儿科和神经病学系，俄勒冈州波特兰；c 西班牙马德里阿尔贝托索尔斯生物医学研究所 CSIC-UAM；d 荷兰格罗宁根大学格罗宁根大学医学中心细胞与系统生物医学科学系、分子细胞生物学科；e 英国伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所扎耶德儿童罕见疾病研究中心发育神经科学；f 英国伦敦大学学院医学研究委员会分子细胞生物学实验室； g 慕尼黑工业大学人类遗传学研究所，慕尼黑德国； h 神经基因组学研究所，慕尼黑亥姆霍兹中心，纽黑尔贝格，德国； i NRGEN 实验室波尔多，CNRS，INCIA，UMR 5287，法国波尔多； j Service de Génétique，里昂民事临终关怀中心，法国里昂； k 神经肌发生研究所，神经元和肌肉病理生理学和遗传实验室，CNRS UMR 5261- INSERM U1315，里昂大学 - Université Claude Bernard Lyon 1，里昂，法国； l Service de Neurologie C，运动障碍科，Hopital Neurologique Pierre Wertheimer，Hospices Civils de Lyon，法国布隆； m 认知科学研究所 Marc Jeannerod，UMR 5229，CNRS，布隆，法国； n 查尔斯·梅里埃医学与医学学院，里昂大学，克洛德·伯纳德·里昂第一大学，里昂，法国； o 斯特拉斯堡大学遗传与生物分子与细胞研究所，INSERM U1258，CNRS UMR7104，法国伊尔基希
Vaxxel 鼻内注射的临床前体内疗效结果
关于Vaxxel Vaxxel 是国际研究实验室 RESPIVIR 法国 - 加拿大（CIRI - 国际传染病学研究中心、INSERM - 国家健康与医学研究所、CNRS - 国家科学研究中心、UCBL - 克劳德伯纳德里昂第一大学、里昂高等师范学院，法国）的衍生公司，由 Manuel Rosa-Calatrava 博士（里昂）和 Guy Boivin 教授（加拿大魁北克拉瓦尔大学）领导，并由 Vaxxel 首席执行官 Denis Cavert 领导。 Vaxxel 正在基于多功能粘膜 LAV Metavac® 疫苗平台开发减毒活病毒作为针对人类亚肺病毒和呼吸道合胞病毒的候选疫苗。该平台由 Pulsalys 技术转让办公室和里昂第一大学的子公司里昂工程项目 (LIP) 资助和授权。针对亚肺病毒 (一种呼吸道合胞病毒) 的首个双价候选疫苗的临床前概念验证已在重建的人类上皮气道上皮和动物临床前模型上得到证实。该公司获得了由高等教育、研究和创新部与 Bpifrance 合作举办的 2019 年 i-Lab 奖，同时还获得了法国“Deeptech”标签。
人工智能、工人和未来工作技能
定义人工智能：能力与局限性 要了解人工智能如何影响人类工作者，首先要了解其（当前）能力与局限性。人工智能是一个涵盖许多不同但相关技术的总称。人工智能技术可以参与解决问题和学习，并执行原本需要人类思维的任务 [5]。此类技术包括机器学习（预测分析的基础）、自然语言处理（涉及解释和响应口头或书面输出）和图像识别 [5]。根据用户的提示，生成式人工智能工具还可以生成文本（例如 ChatGPT；Claude）、视觉（例如 DALL-E、Midjourney）、音频（例如 MusicLM）和视频（例如 Sora）内容 [6]。
非洲农业发展的制度经济学视角 - 目录
图 3.1 改编自 E. Ostrom、R. Gardner 和 J. Walker 所著的《规则、游戏和公共池资源》，图 2.2，第 37 页，版权所有 © 1994 密歇根大学出版社，以及 E. Ostrom 所著的《进行制度分析：比市场和等级制度更深入的挖掘》，《新制度经济学手册》，编辑。Claude Ménard 和 Mary M. Shirley 所著的《图 2》，第 829 页，版权所有 © 2005 Springer Science and Business Media。经密歇根大学出版社和 Springer Science and Business Media 友情许可，改编并复制。
2022 年年会 - 军事历史学会
Susannah Ural，主席 ................................................................南密西西比大学 Ricardo Herrera ..................................................................美国陆军指挥参谋学院 Michael Neiberg ................................................................美国陆军战争学院教学和专业发展委员会 nt ............................................................................................................. 地点 Andy Wiest，主席 ................................................................南密西西比大学主席 Claude Berube ....................................................................美国海军学院 Howard Coombs ................................................................加拿大皇家军事学院 Barbara Gannon ................................................................中佛罗里达大学 Heather Perry .............................................................................北卡罗来纳大学夏洛特分校 Kurt Piehler .............................................................................佛罗里达州立大学 Ben Remillard .............................................................................新罕布什尔大学 Angela Riotto .............................................................................美国陆军指挥参谋学院 Amy Rutenberg .............................................................................爱荷华州立大学
SAGEX 对散射振幅的评论
Gabriele Travaglini 1， * *，Andreas Brandhuber 1，Patrick Dorey 2，Tristan McLoughlin 3，4，Samuel Abreu 5，6，Zvi Bern 7，N Emil J Bjerrum-bohr 8，Johannesblümlein，Johanne DUCA 14、15、16，Lance J Dixon 17，Daniele Dorigoni 2，Claude Duhr 18，Yvonne Geyer 19，Michael B Hermann，Enrico，Henrico 20 Rik Johansson 13，21，Gregory Porchemsky 11，22，David A Kosower 11，David A Kosower 11，Lionel 23，Lionel 23，Lionel 23，or o' 24，卢多维奇植物“
食品供应链中的不公平贸易实践
我们要感谢所有参与者，他们随时在研讨会期间提出和讨论的不公平贸易实践和粮食供应链：理查德·J·塞克斯顿（Richard J. WARSAW），liesbeth Dries（Wageningen University and Research），Carlo Russo（Cassino和Lazio Meridionale大学），Alessandro Sorrentino（托斯西亚大学），卢萨大学（University of Tuscia），Luisa Menapace（慕尼黑技术大学），Johan Swinnen（Johan Swinnen）研究所），Paola Iamiceli（特伦托大学）和克劳德·梅纳德（Claude Menard）（巴黎大学）。
研究生成式 AI 模型和检测技术
包括 ChatGPT、Gemini 和 Claude 在内的生成式 AI 模型在加强 K-12 教育方面发挥着越来越重要的作用，为各个学科提供支持。这些模型为人文学科提示提供示例答案，解决数学方程式并集思广益提出新颖的想法。尽管它们具有教育价值，但人们担心它们可能会误导学生在完成作业、评估或研究论文时直接从 AI 中抄袭答案。当前的检测器（例如 GPT-Zero）难以识别经过修改的 AI 生成的文本，并且对于以英语为第二语言的学习者而言，其可靠性会降低。本研究调查了在高风险写作评估中使用生成式 AI 来检测学术作弊行为。经典机器学习模型（包括逻辑回归、XGBoost 和支持向量机）用于区分 AI 生成的论文和学生撰写的论文。此外，我们还研究了包括 BERT、RoBERTa 和 Electra 在内的大型语言模型，并将其与传统机器学习模型进行了比较。分析重点关注 ASAP Kaggle 竞赛中的提示 1。为了评估各种检测方法和生成式 AI 模型的有效性，我们包括 ChatGPT、Claude 和 Gemini 的基本版本、专业版本和最新版本。此外，我们还研究了 GPT-Humanizer 和 QuillBot 等释义工具的影响，并介绍了一种使用同义词信息检测人性化 AI 文本的新方法。此外，我们还探讨了数据集大小与模型性能之间的关系，以便为未来研究中的数据收集提供参考。
在机构和部门层面实施人工智能政策和实践
• 目标 – 向教务长提出有关 AI 的建议 • 在马库姆定义 AI • 学院将 AI 定义为两类：预测性和生成性。预测性 AI 是指基于模式识别的 AI 生成内容。预测性 AI 的当前示例包括 Quillbot、Microsoft Word 和 Grammarly。教师可以继续他们现有的关于使用预测性 AI 的课程政策和实践。生成性 AI 被定义为可以从训练数据生成看似新颖、有意义的内容（例如文本、图像或音频）的计算技术。生成性 AI 的当前示例包括 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Dall-E。
