一项随机、开放、平行对照(灭活新冠疫苗和吸入式康维德西亚 TM 疫苗)临床试验NCT05043259(Ⅱ期)在18岁及以上健康成人中评估了吸入式康维德西亚 TM 疫苗异源加强免疫的免疫原性。受试者在完成2剂灭活新冠疫苗初次免疫后,于3-9个月接种1剂吸入式康维德西亚 TM 疫苗或灭活疫苗。与同源初次免疫和灭活疫苗加强免疫相比,灭活疫苗加吸入式康维德西亚 TM 疫苗异源免疫可诱导更高的抗体水平。康维德西亚 TM 吸入疫苗的免疫原性终点主要包括S-RBD IgG抗体几何平均滴度(GMT)、中和抗体GMT和细胞免疫参数(IFN-γ)应答水平。中和抗体采用微量细胞生理学方法测定,IFN-γ采用酶联免疫斑点法测定。详细信息见表1。
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
* 同等贡献的第一作者 1 瑞士阿劳医科大学系,阿劳州立医院普通内科和急诊医学科;2 瑞士拉亨医院内科;3 瑞士明斯特林根州立医院内科;4 瑞士圣加仑州立医院内科和内分泌学/糖尿病科;5 瑞士卢塞恩州立医院内科;6 瑞士索洛图恩州立医院内科;7 瑞士巴登州立医院内科;8 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院综合内科;9 瑞士巴塞尔大学医学院;10 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院糖尿病学、内分泌学、营养医学和代谢科;11 瑞士伯尔尼大学初级卫生保健研究所 (BIHAM); 12 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院综合内科部;13 美国纽约州纽约市纽约科学院
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。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 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
马里兰州信息技术部部长兼 AI 副内阁主席 Katie Savage 表示:“生成人工智能 (GenAI) 正在以多种方式改变社会和工作,为马里兰州的政府服务开启新机遇。与此同时,AI 也带来了风险,州政府必须考虑并降低这些风险。通过优先考虑一流的教育,州政府的劳动力将能够更快地识别风险和机遇,并有效且负责任地实施这项技术。”
过去几年,美国联邦政府对人工智能技术的采购急剧增加。1 基于对各机构在采购尖端人工智能方面面临的挑战的研究,NAIAC 2023 年秋季的建议重点关注各机构在现有采购权限内可以做些什么。即,NAIAC 建议各机构优先考虑人工智能采购,包括在其总统过渡计划中;解决人工智能专业知识差距并培训采购人员;利用新兴人工智能采购实践的非详尽清单——例如质量保证监测计划 (QASP) 和领域内评估;并确保创新人工智能采购方面的专业知识和最佳实践成为机构知识并在整个机构间共享。2 持续的研究和与利益相关者的接触揭示了联邦采购条例 (FAR) 在实践中的实施存在很大局限性。因此,这项建议侧重于机构采购一流、值得信赖的人工智能所必需的变革。
u/s。7,2016年:M/s。Sunedison Energy India Private Limited…金融债权人vs M/s。KSK Energy Company Private Limited…公司债务人C O R A M: - DR。 Venkata Ramakrishna Badarinath Nandula,Hon'ble成员(司法)sh。Charan Singh,Hon'ble成员(技术)
本章介绍了过去二十年发展信息学领域,并强调了其研究和实践的一些优势。它借鉴了当前文献和本书其他作者的专业知识,帮助定义了一组基本术语。任何新的知识领域都在一定程度上与其机构联盟的变化、其公共论坛的国际地位以及对其本身缺乏独特方法论严谨性的批评有关。这些观点得到了坦诚的讨论。多学科性是发展信息学的支柱。发展信息学的主要优点是,它提供了一个评价批评的平台,以平衡无情的全球化的影响,它由强大的多学科团队组成,它保持了一个智力空间,以利用理论家和实践者之间已经形成的国际势头,并且它为合作项目开辟了未来的想象可能性,这些项目涉及参与性研究发展领域的社区和正在进行的项目评估,以鼓励自我维持的实体。
通过进行一系列轨迹模拟来评估这一点,模拟中火箭的推力在飞行的各个点处被切断,以确定一系列可能的撞击点。然后通过考虑撞击区的人口密度来确定总体生命风险。这类分析是作为与上面提到的 HFD 分析相同的研究的一部分进行的,结果以图表形式呈现在报告 [1] 中。虽然这项研究考虑了运载火箭从不同位置起飞,但火箭的发射点与维珍轨道使用的地点非常相似(即爱尔兰西南部的靶场)。分析显示,发射器的飞行路径将经过马德拉群岛和加那利群岛附近,如果第二级发动机过早关闭等,则有很大风险撞击这些岛屿。