该队列由2018年3月1日至2020年2月29日之间的VA门诊的退伍军人组成。数据分析是在2021年期间进行的。管理数据用于识别VA COVID-19录取医疗程序代码。创建了一个二进制变量,以识别2020年12月14日至2021年2月23日之间的COVID-19疫苗接种收据(0 =否,1 = Yes)。管理VA数据用于识别人口统计。创建了一个合并的种族/民族变量(西班牙裔,非恐怖分子AI/AN,亚洲,黑人,黑人,本地夏威夷人或其他Pacii岛民,多种族,白色,未知)。由于VA的初始交付工作针对老年人,因此10个分析仅限于年龄≥65岁的个体。根据COVID-19的疾病严重程度和老年人的疫苗接种率,创建了2类年龄变量(65-74,≥75岁)。10,11个性别是基于女性比男性高的共同疫苗接种率更高的证据。11,12
➢步伐/AP培养了一个充满热情并致力于学术卓越的学生和教育者社区。➢学生在深度和广度上学习主题,从而增强其智力发展。➢除了获得安大略省12级大学级别的学分外,在AP大学董事会考试中取得3-5级成绩的学生还可以获得一年级的大学学分或高级职位,具体取决于选择大学的信用政策。➢大学招生委员会认识到AP课程和考试的高标准,并将AP证书视为未来成功的可靠指标。➢参加YCDSB PACE/AP计划的学生始终准备好应对大学课程的挑战,因为AP课程的严格性增加。➢以前的步伐/AP学生谈到,由于参与PACE/AP计划获得了强大的学术技能,知识和信心,从高中到大学轻松过渡。
1 纽约市官方网站。COVID-19:数据。https://www1.nyc.gov/site/doh/covid/covid-19-data.page(2020 年 4 月 26 日访问)。2 Li H、Liu L、Zhang D 等人。SARS-CoV-2 和病毒性脓毒症:观察与假设。柳叶刀 2020;395:1517-20。3 Askanase A、Khalili L、Buyon J。关于 COVID-19 和自身免疫性疾病的思考。狼疮科学医学 2020;7:e000396。4 Gianfrancesco MA、Hyrich KL、Gossec L 等人。风湿病和 COVID-19:来自 COVID-19 全球风湿病学联盟提供者登记处的初始数据。柳叶刀风湿病学 2020; 2:e250–53。5 Monti S、Balduzzi S、Delvino P 等人。接受免疫抑制靶向疗法治疗的一系列慢性关节炎患者的 COVID-19 临床病程。Ann Rheum Dis 2020;79:667–68。6 Haberman R、Axelrad J、Chen A 等人。免疫介导炎症疾病中的 Covid-19——来自纽约的病例系列。N Engl J Med 2020;4 月 29 日在线发表。DOI:10·1056/NEJMc2009567。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
摘要目的:沟通伙伴培训是针对患有脑损伤患者的伴侣的建议干预措施。在本文中,我们根据我们2023年的澳大利亚语音病理学国家会议讲话探讨了传播伙伴培训(CPT)的过去,现在和未来。方法:我们专注于研究团队的贡献,并强调跨中风,创伤性脑损伤(TBI)和痴呆症的研究知识。这项工作以沟通残障人士的声音为基础。CPT旅程中的一个合作伙伴Rosey Morrow,合着者本文。结果:获得的神经系统状况的CPT证据基础正在增长,包括在技术,合作和翻译领域。但是,知识和实施差距仍然存在。结论:CPT的未来将要求我们利用共同设计和技术,同时满足复杂系统的实施挑战,以使所有人进行沟通。
国际金融公司正在参与政策、早期和投资前活动,以发展新兴市场的电动汽车投资。在建立有利的法律和监管环境方面,国际金融公司可以与世界银行合作,支持确定政策和监管差距,并制定跨不同领域的支持性政策,包括交通、能源、城市发展和财政政策。国际金融公司还可以提供见解并分享经验教训
用户控制图片(亮度、对比度、清晰度、背景级别、色调、颜色、降噪、伽玛选择、低蓝光、色温、颜色控制、过扫描、图片重置)、屏幕(缩放模式、自定义缩放、屏幕重置)、音频(平衡、高音、低音、音量、音频输出(线路输出)、最大。音量,最小。音量、静音、音频重置、音频输出同步、扬声器设置)、配置 1(Android 启动器、开启状态、触摸锁、触摸模式、鼠标模式、面板保存、RS232 路由、启动源、WOL、conf.1 重置、恢复出厂设置)、配置 2(OSD 超时、OSD H 位置、OSD V 位置、系统旋转、信息 OSD、徽标和动画、徽标设置、动画设置、显示器 ID、显示器信息、HDMI 版本、conf.2 重置)、高级选项(信息亭模式、侧边栏、无信号图像、电动支架、红外控制、电源 LED 灯、风扇、关闭定时器、时间表、单线 HDMI、单线 HDMI 关闭、故障转移、语言、OSD 透明度、省电、高级选项重置)
