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人工智能作为合作者、推动者和革命者
AI 模型需要更多数据和更好的数据来推动预期结果。值得注意的是，在我们的采访中，关于教育对技能概况贡献的数据基本上缺失。为了更好地传达有关教育活动的信息，特别是在学习预计会持续超过单一早期投资的世界中，教育工作者需要重新思考他们如何连接到招聘技术生态系统中的数据流。教育活动的数字档案，例如学习和就业记录 (LER)，提供了教育工作者可能想要采用的工具的一个示例。此外，教育工作者有机会提供评估持久技能的新方法以及专门为开发和强调初级员工过去在入门级活动中学习的技能而设计的培训选项，这些技能现在正在被转移到 AI。
Prism合作者幻灯片的资源页面
●针对MTA合并性PRMT5抑制剂（在第1/2阶段试验中）的基因表达，蛋白质组学，shRNA敲低和广泛的重新利用数据集相关性，据报道优先针对MTAP-MTAP-浸没细胞活性。●分别具有PRMT5和MTAP的化合物靶标和预期的生物标志物是最强的命中率之一，与Prism中的复合响应相关
WRAIR 临床试验中心和国际合作者网络
WRAIR 的 CTC 专注于测试旨在预防和治疗传染病的候选药物和疫苗。它的结构具有最大的灵活性，使其能够快速转向目标并测试国防部和国家安全最优先考虑的产品。该中心是一家门诊设施，位于马里兰州银泉市 WRAIR 主校区，已进行了 140 多次试验，平均每年进行 5-10 次新试验，每年涉及从炭疽病到寨卡病毒等疾病的研究访问多达 7,000 次或更多。
数字协作者：使用人工智能增强可视化设计中的任务抽象
摘要 在可视化设计过程的任务抽象阶段，包括在“设计研究”中，从业者使用可视化理论将观察到的领域目标映射到可概括的抽象任务，以便更好地理解和满足用户的需求。我们认为，由于设计师的偏见以及缺乏领域背景和知识，这种手动任务抽象过程容易出错。在这种情况下，协作者可以在这个重要的任务抽象阶段帮助验证并为可视化从业者提供健全性检查。但是，拥有人类合作者并不总是可行的，并且可能会受到同样的偏见和陷阱的影响。在本文中，我们首先描述与任务抽象相关的挑战。然后，我们提出了一个概念性的数字协作者 - 一种人工智能系统，旨在通过增强可视化从业者验证和推理任务抽象输出的能力来帮助可视化从业者。我们还讨论了设计和实施此类系统的几个实际设计挑战。
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
基于深度强化学习和多目标优化的混合边缘云合作者资源调度方法
摘要 - 边缘终端和云中心之间的集体资源调度被认为是有效完成计算任务并提高服务质量的有希望的手段。在本文中，为了进一步改善可实现的性能，Edge Cloud Resource Scheduling（ECRS）问题基于任务依赖性和功能提取。通过考虑任务完成时间，成本，能耗和系统可靠性作为四个目标，提出了多目标ECRS模型。此外，在我们的工作中采用了基于深钢筋学习（DRL）和多目标优化的混合方法。特定于DRL预处理工作流，而多目标优化方法则努力找到帕累托最佳的工作流程计划决策。在三个具有不同任务数量的真实数据集上进行了各种实验。获得的结果表明，所提出的混合DRL和多目标优化设计优于现有的设计方法。
审稿人指南
•有抱负的人（ASP）=研究员•新奖学金持有人=新鲜的求助者•Fria Fria Bours = Fria Granee•Televiere Boursea = TVIERE Boursea = TV Grande•博士专家候选人（CSD）=医生申请医生申请人授予MSC和PH.D。 •博士专家（SD）=临床硕士专家博士临床研究者研究员兽医（VETE-CCD）=兽医MD。Ph.D. Student • Research manager (CR) = Postdoctoral Researcher • Postdoctious specialist (SPD) = Post-Doctorate Clinical Master Specialist • Clinical researcher (CCL) = Clinical Researcher • Scientific collaborator = Scientific collaborator • Qualified researcher (CQ) = Research Associate • Research Associate • Director of Research (DR) = Research Director • Benefit of a scientific impulse mandate - Mobility Ulysse (MISU) = Contriber ofPh.D. Student • Research manager (CR) = Postdoctoral Researcher • Postdoctious specialist (SPD) = Post-Doctorate Clinical Master Specialist • Clinical researcher (CCL) = Clinical Researcher • Scientific collaborator = Scientific collaborator • Qualified researcher (CQ) = Research Associate • Research Associate • Director of Research (DR) = Research Director • Benefit of a scientific impulse mandate - Mobility Ulysse (MISU) = Contriber of
CV -Jorge Cayao div>
• Prof. Y. Tanaka, Nagoya University, Japan [Relationship: Senior collaborator] Email: ytanaka@nuap.nagoya-u.ac.jp • Prof. A. M. Black-Schaffer [Relationship: Postdoc advisor] Email: annica.black-schaffer@physics.uu.se • Prof. R. Aguado, CSIC, Spain [Relationship: PhD thesis supervisor] Email: raguado@icmm.csic.es•斯洛伐克大学科尼乌斯大学（Comenius University）的J. Klaˇcka教授[关系：大师论文主管]
所有爱尔兰NCI NCI癌症联盟（AICC）
NCI合作者可以根据所需的具体建议和专业知识领域而成为壁内或壁外研究人员。任何作为申请团队一部分提议的NCI合作者都将有望与NCI结构，委员会，工作组，框架，网络，指定的癌症中心等积极参与更广泛的NCI社区，并与更广泛的NCI社区进行良好联系。为了满足资格期望。如果提议的NCI合作者是NCI指定的癌症中心的一部分，并连接/参与更广泛的NCI网络，则可以满足资格期望。目的是增加跨大西洋NCI和跨境协作。仅仅是NCI的当前或以前的赠款持有人，而没有能力进一步证明NCI社区内的连接性，并且结构将无法满足资格要求。
量子力学中的Krylov复杂性和混乱
基于Arxiv：2305.16669 [Hepth] W/ K。Hashimoto（B01合作者），R。Watanabe [Kyoto U]， div>