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尊敬的主席紧急临时建议 1. 我们写信给......
6. 调查委员会迫切需要根据《2005 年调查法》第 24(3) 条行使权力，发布一份中期报告和建议，解决修订现行 IPC 指南的必要性。虽然每个核心参与者必然会在结束语中就这些问题提供进一步的意见，但我们提供这封联名信是为了强调这是一个紧急的公共卫生保护问题。 7. 简而言之，有关当前 IPC 指南的建议不能等到 2026 年春季发布最终模块 3 报告。由于 IPC 指导不充分，临床和非临床医护人员以及患者面临持续且直接的伤害风险。调查委员会听取了有关院内感染、可预防死亡、临床上脆弱患者的风险以及长期新冠疫情的风险和影响的大量证据：需要立即采取行动，防止进一步的可避免伤害。
一击开放的负担能力学习与基础模型
我们介绍了一声开放的负担能力学习（OOAL），其中一个模型只有一个基本对象类别的一个示例训练，但有望识别新颖的观点和负担能力。虽然视觉语言模型在识别新颖的物体和场景方面表现出色，但它们通常会努力理解诸如亲戚之类的粒度水平。为了解决这个问题，我们对现有基础模型进行了全面分析，以探索他们对负担的理解并评估潜在的数据限制负担能力学习。然后，我们提出了一个视觉语言框架，并具有简单有效的范围，以增强视觉特征和负担能力文本嵌入之间的对齐方式。对两个负担能力分割基准的实验表明，所提出的方法优于最先进的模型，这些模型少于1％的完整培训数据，并且在看不见的物体和负担能力上表现出合理的概括能力。项目页面：https：//reagan1311.github.io/ooal。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
数据科学算法基础，春季25
•本课程旨在针对研究生和高级本科生。•课程将快节奏。•联系（alperen.ergur@utsa.edu）如果您有疑问是否有招生。•本课程不会为您提供数据科学家的工作，但是它会使您更加更好。只是不要说出我的话 - 来倾听行业专家，了解该课程如何使您在学术和行业角色中受益。
![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](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
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
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
CLAIRE 和 HIPPO AI 基金会新闻稿草稿
-- 数据就像是数字经济之火的氧气，但它同样也可以是消除健康不平等的水。有些人和组织认为数据是火，而 Hippo AI 基金会则专注于将其用作水，以推进造福所有人的 AI 研究，同时保护欧洲的数字主权及其价值观，Hippo AI 基金会创始人 Bart de Witte 补充道。-- 我们与欧洲人工智能研究实验室联合会 CLAIRE 的合作是我们建立这个新生态系统和加速以人为本的 AI 的重要一步。CLAIRE 汇集了所有欧洲 AI 研究实验室的最优秀人才，是网络力量的绝佳典范。我们很自豪能够共同努力，实现欧洲在 AI 研究和创新方面的卓越成就，始终以人为本。
对细菌应用于生物降解的应用的系统审查和荟萃分析
摘要 - 除了改变人类的生活质量外，塑料废物的积累是影响陆地和海洋生态系统的问题。这项研究的目的是通过系统的综述和荟萃分析评估塑料使用不同种类的细菌的生物降解。该研究具有定量方法，应用类型，文献综述和描述性解释水平的非实验性设计。从Scopus和Web of Science数据库收集了502项研究，从2012年1月至2021年9月。结果表明伪鼠sp。细菌生物降解的低密度聚乙烯（LDPE）的生物降解为1.8％，而假莫纳AK31将聚苯乙烯（PS）的质量降低了19.9％。关于殖民地的生长，一个细菌联盟的生长为1.9e+06 cfu/ml，在聚氨酯薄膜上，副细菌paralicheniformis的生长为6e+5 cfu/ml 30天。最后，得出结论，细菌菌株可以降解塑料，并且为了评估，有必要了解其细菌群体和聚合物的质量减少。
