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关于疫苗你需要知道的一切
问：我接种疫苗时可以带家人一起接种吗？答：卫生部正在分阶段向省内不同人群分发疫苗。更多详情将在稍后公布。问：其他疫苗（例如流感疫苗）是否有助于保护我免受 COVID-19 感染？答：目前，没有证据表明任何其他现有疫苗可以预防 COVID-19。
保护脆弱的人：解决免疫力受损的人的共同护理需求
虽然一般人民在全球卫生紧急情况结束时恢复了一定程度的正常水平，但与遭受严重结果的签约Covid-19的风险仍然是免疫力受损的人的主要关注点。本文回顾了COVID-19对具有免疫功能低下的人的影响，确定了当前管理领域的差距，并提出了解决这一未满足需求的措施。观察性研究表明，与一般人群相比，患有免疫功能障碍的患者患有COVID-19-19-相关住院和死亡的风险更高。需要进行更多的研究来定义针对具有免疫功能低下的人的最佳预防和治疗策略，包括新型疫苗接种策略，单克隆抗体，提供无源免疫和补充次级疫苗接种反应，以及改善和改善的和Safer抗体治疗的抗病毒抗体治疗。仅需迫切需要采取预防措施即可保护这一脆弱人群。
颅内生殖细胞肿瘤：基因组诊断的进展和对新型治疗方法的需求
讨论：开发用于诊断和管理恶性肿瘤的液体活检平台是一个快速发展的领域。目前使用传统肿瘤标志物的方法存在很大的局限性。在这篇综述中，我们将讨论颅内 GCT 的遗传和表观遗传特征分析，这些特征正在成为有前途的生物标志物，有助于诊断和管理颅内 GCT。各种研究表明，MAPK 通路的激活突变是颅内 GCT 的常见改变，大多数生殖细胞瘤中都可见 KIT 表达。针对 KIT 的靶向疗法的开发为生殖细胞瘤的靶向治疗带来了前景。正在考虑进行临床开发的其他治疗方式包括免疫疗法和使用免疫检查点抑制剂，尤其是在 NGGCT 中。在这篇综述中，我们将讨论目前正在开发的潜在新型疗法和临床试验。
Linaker、Link、Lumbard - FOSDEM 2025 - 维护者需要资助者和其他人提供什么帮助？我们请维护者来找出答案。
微软最近写道：“如果能在赞助商的页面上看到维护者的财务目标以及其他类型的可持续性‘要求’，那就太好了。”（来源）
预测性人工智能迫切需要问责 - cs.Princeton
6 Costanza-Chock、Sasha、Inioluwa Deborah Raji 和 Joy Buolamwini。“谁来审计审计员？对算法审计生态系统进行实地扫描后提出的建议。”2022 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集。2022；Wilson，Christo 等人。“构建和审计公平算法：候选人筛选案例研究。”2021 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集。2021。
全州需求评估和规划报告 - DHCS
根据《联邦法规》第 45 CFR § 96.133 条（该条规定了物质使用预防、治疗和恢复服务综合拨款 (SUBG) 的接受者），加州卫生保健服务部 (DHCS) 每两年发布一次全州需求评估和规划 (SNAP) 报告。根据第 45 CFR § 96.133(a)(1) 至 (a)(6) 条，DHCS 应向美国卫生和公共服务部 (HHS) 部长提交一份关于加州 SUBG 授权活动需求的评估报告。该报告根据适用法规进行组织。最终的 SNAP 报告在 DHCS 网站上提供，作为行为健康计划在制定和/或修改现有战略、目标和目的或制定未来战略、目标和目的时使用的资源。
![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](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
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
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
绿色过渡不需要深海开采矿物
一个例子是材料效率和资源替代方面的持续创新。这已经导致电池技术的矿物质需求发生了变化。例如，锂铁磷酸锂电池既不依赖于镍或钴，也不取决于四个目标深海矿物中的两个。这种新电池类型现在代表了全球电动汽车电池电池市场的近三分之一，并且该市场规模预计在未来五年内将增加一倍，仅此而已，全球钴的需求减少了16％。
非洲的人工智能：生态系统的现状和需求
Farmer.CHAT 的成功商业用例已引起公共部门合作伙伴的大量需求。Digital Green 已筹集 3000 万美元，用于支持印度、肯尼亚和埃塞俄比亚农业部开发和推出类似的人工智能农学聊天机器人，目标是覆盖超过 2.2 亿人
RFP 差距和需求评估 约堡-茨瓦内 .docx
● 从地理覆盖、时间表、财务要求、预期气候影响、更广泛的利益（社会、经济）等方面细化已确定项目的项目范围 ● 确定拟议解决方案的技术和财务适用性，同时探索替代解决方案（可能/相关的情况下） ● 进一步细化已确定的最佳拟议解决方案，包括后续步骤和技术要求 ● 确定项目需求并确定实施差距 ● 概述潜在的商业和融资模式情景，以评估项目的财务可行性和创新融资选择（即长期融资模式） ● 概述实施和运营选定行动所需的法律和监管框架，包括所需的许可证、审批和许可（包括与省和国家政府的气候目标和指标保持一致） ● 进行彻底的利益相关者映射 ● 进行内部和外部利益相关者参与，收集对拟议的废物和能源项目的意见和建议，包括将关键反馈纳入项目实施计划并向利益相关者报告 ● 开发相关的研讨会材料，以进一步完善行动，确定项目需求、潜在障碍和解决方案。 ● 建立两个项目城市茨瓦内和约翰内斯堡之间的联系，以确定在实现既定优先事项方面可能开展合作的领域 ● 制定子行动路线图和估算成本，以便实施行动