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CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
从数据到可人工验证的研究论文
结果 在自动驾驶模式下，仅提供带注释的数据，数据到论文便会提出假设、设计研究计划、编写和调试分析代码、生成和解释结果，并创建完整的、信息可追溯的研究论文。尽管数据到论文创建的手稿的研究新颖性相对有限，但该过程展示了从数据中自主生成从头定量见解的能力，例如揭示健康指标与临床结果之间的关联。对于简单的研究目标和数据集，完全自主的周期可以创建手稿，这些手稿可以独立概括同行评审的生物医学出版物的发现，并且在约 80% 到 90% 的情况下不会出现重大错误。然而，随着目标或数据复杂性的增加，人类的共同驾驶对于确保准确性和整体质量至关重要。通过跟踪各个步骤中的信息流，该平台创建了“数据链”手稿，其中下游结果以编程方式链接到上游代码和数据，从而为科学输出的可验证性设定了新标准。
从数字到脑介导的量子计算
摘要：数字计算机仅模拟大脑的神经元网络。例如，他们的von Neumann架构将记忆和处理器单元分开，因此导致相当大的能源消耗和环境有害的能量消散与绿色交易相矛盾。以脑为导向的（神经形态）计算，可以通过熟悉的电路网络和光子设备来重现大脑结构，这些电路网络和光子设备将这些功能集成到诸如自然大脑的能源消耗较少，效率显着增长和环保友好的功能。它们可用于建模物理，化学，生物学和神经系统中的结构和模式形成。最近的诺贝尔物理学奖（Hopfield and Hinton 2024）突出了现代机器学习在自然形成中的深层根源。模式和结构形成通过人工智能中的学习算法打开了模式识别的新应用。可以通过使用（例如光子量子芯片）与量子并行性和纠缠的量子计算的优势结合使用。他们的原则也深深地植根于自然中，最近也由物理学中的诺贝尔奖（Fack，Clauser，Zeilinger，Zeilinger 2022）强调。我们旨在集成所有这些计算范式的混合和可持续性AI。
自动驾驶汽车感知能力的进步：从数据集收集到场景解释
自动驾驶汽车（AV）应为我们的最终地面运输形式。无疑，要实现完全自主驾驶还有很长的路要走。然而，我们对AV的探索的历史也很长，可以追溯到1920年代的第一个繁荣时期[1]。从技术上讲，早期的尝试不是自动驾驶，而是在某种程度上是遥控的，这只是将驾驶员移开车辆。当时，此任务需要集成同样智能的车辆和道路[2]。标志性的开创性实验之一发生在1950年代；通用汽车将电路嵌入公共高速公路的一部分，以展示自我引导系统[3]；尽管自动驾驶系统不在汽车内部，但它实现了AV的基本图像。通用电动机的实验反映了当时的研究浓度，AVS使用道路干扰车辆的行为以实现自动驾驶并消除驾驶员错误[4]。20世纪下半叶，综合电路的兴起将AV研究的范围从建造所谓的道路转变为开发智能车辆，因为计算机和传感器足够小，可以在普通的生产车中使用。计算机视觉和机器学习的出现标志着AV的快速进步，这被视为独立的运输能够感知环境并浏览多种传感器读数。对AV的期望正在解决与普通车辆相关的问题问题，包括污染，拥塞和交通总额[5]。随着AV的自动化和智力的发展，研究人员提出了超过技术观点的关注[6]。在所有道德和道德问题中，AV的安全引起了最大的关注[7]。安全的承诺要求AV技术已提高并与所有功能视角集成在一起，这些视角被归类为工作中的四个障碍[8]：感知，计划和决策，措施，动力和车辆控制以及系统监督。本文的重点是AV的感知能力。尽管AV的历史已经准备好了几十年，但AV感知的视野模棱两可，并且随着新兴技术的发展而发展。在一开始，感知通过分析AV和其他物体的距离来驱散周围环境的地图扮演辅助作用[9]。例如，同时定位和映射（SLAM）算法模糊了感知和映射之间的边界。但是，由于计算机视觉技术的快速发展，AVS的感知定义正在发展。快速而精确的对象检测和分类功能导致了整合感知和计划/决策阶段的建议。工作[10]是一种著名的早期尝试，它采用了整合思想，名为“直接感知”范式。与我所介绍的感知[11]和行为反射感知[12]相比，在本文中提到的直接掌握将更多的计算资源分配给环境感知，并旨在通过很少的经典映射和本地化阶段实现自主驾驶。工作的本质[10]是基于卷积神经网络（CNN）模型，该模型将图像映射到几个关键的预测指标，例如车辆对道路的方向以及与其他与道路相关的物体的距离。显然，由于神经网络在早期的局限性上，该建议是解析整个场景（介导的感知）和将图像直接映射到驾驶动作（行为反射感知）之间的贸易。因此，全局映射和本地化仍然存在于其过程中。尽管如此，直接受访方法激发了研究人员在AV感知领域中利用深度学习技术的潜力的兴趣[13]。
从数据到决策：利用 SAS Viya 提高 AI 生产力
整个数据和人工智能生命周期中涉及的任务和团队生产力通常受到所需时间、复杂性和资源的阻碍。数据和人工智能生命周期的每个阶段都带来独特的挑战，通常需要付出大量努力、使用复杂的工具和由专家数据专业人员组成的团队。克服这些障碍可以显著提高生产力，推动更快的决策、创新、节约成本、增加收入和竞争优势。为了应对这些挑战，组织已转向各种方法，包括商业和非商业数据和人工智能平台。虽然基于开源技术的非商业工具可以提供重要的功能，但它们通常需要相当多的专业知识来实施，最重要的是管理。商业平台通常利用云来增强协作并减少管理要求，同时提供内置功能和自动化以简化生命周期。虽然市场上有许多数据和人工智能平台，但它们的功能和对生产力的总体影响各不相同。
1从数据到发现的定量推理秋季2024
纽约大学致力于为残疾学生或可及性问题提供平等的教育机会和参与。是大学的政策，没有任何具有残疾或可及性的合格学生参加任何大学课程或活动，否认任何大学课程或活动的好处，或者在任何大学课程或活动中都受到歧视。亨利和露西·摩西学生可访问性（CSA）确定合格的残疾状况，并协助学生获得适当的住宿和服务。CSA根据独立的生活哲学运作，并努力在其政策和实践中努力使每个学生都尽可能独立。他们的服务旨在鼓励独立，并得到强大的支持系统的支持。任何需要根据合格的残疾或可及性问题进行合理住宿的学生都需要在CSA注册以寻求帮助。
我们生活在一个科学的世界，从数学开始......
ICTS 教员 Subhro Bhattacharjee 凝聚态物理学：强关联系统 Chandan Dasgupta（西蒙斯客座教授） 凝聚态物理学和统计力学 Abhishek Dhar 非平衡统计力学 Deepak Dhar（INSA 杰出教授） 统计力学 Hulikal Krishnamurthy（西蒙斯客座教授） 凝聚态理论 Manas Kulkarni 凝聚态和统计物理学 Anupam Kundu 统计物理学、随机过程 Sumathi Rao（ICTS 杰出高级教授） 凝聚态物理学 Sthitadhi Roy 凝聚态物理学和统计力学 Joseph Samuel（西蒙斯客座教授） 广义相对论、量子信息、物理学中的几何和拓扑
纽约大学CORE -UA 111 -1定量推理从数据到Discovery 2023 Spring
纽约大学致力于为残疾学生或可及性问题提供平等的教育机会和参与。是大学的政策，没有任何具有残疾或可及性的合格学生参加任何大学课程或活动，否认任何大学课程或活动的好处，或者在任何大学课程或活动中都受到歧视。亨利和露西·摩西学生可访问性（CSA）确定合格的残疾状况，并协助学生获得适当的住宿和服务。CSA根据独立的生活哲学运作，并努力在其政策和实践中努力使每个学生都尽可能独立。他们的服务旨在鼓励独立，并得到强大的支持系统的支持。任何需要根据合格的残疾或可及性问题进行合理住宿的学生都需要在CSA注册以寻求帮助。
毕业士新加坡 - 夏季实习活动2025从数量到价值促进印度医疗设备行业的研究和创新
印度医疗设备部门占2020年市场份额的1.5％。印度医疗设备部门处于新生阶段，大多数国内制造业都集中在消耗品和一次性上。在2020-21中，医疗设备部门占总出口3的51％。在2018 - 19年期间，医疗设备的总进口47亿美元（3888亿印度卢比）仅占消耗品和一次性设备4的占16％。然而，医疗设备的总体进口目睹了21-22财年的增长41％，这反映了持续依赖全球市场对复杂和高价值医疗设备的依赖。但是，正在采取采取行动来通过生产相关的激励措施（PLI）来推动医疗设备的土著制造，这鼓励了该国和其他计划的100％外国直接投资（FDI）流入。