Jennifer R. Ustianov MS BSN RN在过去20年中,Ustianov女士支持国家,全州和地区项目,致力于改善儿童,成人,家庭和社区的健康状况。通过这些机会,Ustianov女士担任项目主管和改进顾问的角色为质量改进方法,团队合作策略,患者安全和系统重新设计提供了广泛的知识。本着真正的合作和行动精神,她与患者,家庭,领导者和前线卫生专业人员合作,以指导变革性变革。在IHI突破学院上学,Ustianov女士是一位热情的质量改进顾问和教练,他与客户紧密合作,以适应各种方法,以确保最佳的参与度和结果。作为AHRQ TeamStepps大师培训师,Ustianov女士曾与医院和基于实践的团队合作,在各种急性和门诊环境中,为团队合作和患者安全领域提供了专业知识。热情地支持范围缩小健康差异并促进所有孕妇,新生儿和家庭的公平努力,Ustianov女士受到创新思想,当前的研究和行动的启发。
预测(F 1 = 0.91)具有高效的能源使用,并且可以使用特征重要性检查进行解释。此外,人工智能代理对人类人口统计数据保持中立,同时能够揭示个人特质。因此,这项研究的贡献包括有证据的结果,这些证据仅限于可用的人口和数据样本,表明某些年龄范围与性别组合之间存在行为差异。主要贡献是一个用于研究人类情绪价在情境中变化的新平台。该系统可以补充和取代(最终)传统的长列表自我评估问卷。SensAI + Expanse 平台贡献了几个部分,例如能够适应和学习以高性能预测情绪价状态的移动设备应用程序(SensAI),云计算(云)服务(SensAI Expanse)具有面向 AutoML 的随时可用的分析和处理模块。此外,智能手机传感为持续、非侵入性和个性化的健康检查做出了贡献。在未来,发展
2020 年 9 月 30 日至 10 月 14 日,来自 18 个国家的 120 多名人工智能研究人员和从业者在线上齐聚一堂,探讨人工智能的民主化。会议重点讨论了人工智能和机器人领域开放科学的进展、挑战和潜力。我坚信,我们讨论的主题将在未来几十年对社会发挥重要作用——如果我们想利用这些新技术造福所有人,并开发出超越那些有望取得最大商业成功的应用,开放科学至关重要。本手册概述了讨论情况,可以作为深入研究特定主题或与参与专家取得联系的起点。