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克利夫兰诊所对内科的密集评论
免责声明仅出于一般医学教育目的提供此教育活动中的信息，并不是要代替医生的独立医学判断，相对于特定患者的医学状况的诊断和治疗选择。在此CME活动中表达的观点是作者/教师的观点。他们不代表克利夫兰诊所基金会的认可。在任何情况下，克利夫兰诊所基金会都不应对依赖于此CME活动提供的信息做出的任何决定或采取行动负责。
适用于密集波长的敏捷频率变换...
摘要：光子学的宽带宽和光谱效率促进了长距离光波通信的空前速度。然而，在不进行光电转换的情况下高效地路由和控制光子信息仍然是一项持续的研究挑战。本文，我们展示了一种动态转换密集波分复用数据载波频率的实用方法。通过将相位调制器和脉冲整形器组合成全光频率处理器，我们实现了 N = 2 和 N = 3 个用户的系统的循环信道跳变和输入数据流的 1 对 N 广播。我们的方法不涉及光电转换，并且能够在单个平台上实现低噪声、可重构的光纤信号路由，原则上可以进行任意波长操作，为低延迟全光网络提供了新的潜力。
密集教学研讨会 (ITW) 2024
亲爱的同事们，热烈欢迎参加 2024 年强化教学研讨会 (ITW)。ITW 是一个主要旨在帮助新加入 BITS Pilani 的教职员工在教学方面取得优异成绩并让他们适应 BITS 教育体系的计划。BITS Pilani 长期以来一直为其利益相关者提供优质的教学环境。BITS Pilani 始终适应不断变化的环境，并不时采用适当的现代教学法。如果没有学院教职员工的智慧和奉献精神，这是不可能实现的。BITS Pilani 在教学方面的传统将永远是我们的指导灯，我们将继续追求研究的前沿，将研究成果带入课堂，并创造一个促进研究和创新的环境。 BITS 学生在学术和研究、创业、国防服务、公务员、社会服务、企业、文学和表演艺术等各个领域取得的成功充分说明了 BITS Pilani 的整体教学方法。BITS Pilani 的教学中心通过 ITW 为教职员工提供了一个绝佳的机会和平台，让他们反思各种教学方法、学习者参与、评估和评价，使用技术作为平台和教学辅助工具，并讨论他们的教学/学习经验。我希望这次 ITW 能让你们所有人都焕发新的精神和热情，继续从事崇高的教师职业。教学不仅仅是传授知识；它还关乎激发好奇心、培养批判性思维，并让学生成为终身学习者。你们手中的火炬点燃了下一代人的思想。敞开心扉，敞开心扉，拥抱这段旅程，因为正是通过您的指导和辅导，学生才能发现他们的真正潜力。请记住，教室不仅仅是一个学习的地方，还是一个让梦想飞翔和塑造未来的平台。让我们一起踏上教育这一崇高的使命，照亮通往智慧和启蒙的道路。祝你们一切顺利。
融合了科学的密集计划AI
这个密集的培训计划旨在涵盖AI的关键概念，并提供实践示例。它针对科学博士生，他们想从头开始学习机器学习的理论和实践方面。参与者将深入研究监督和无监督的机器学习，神经网络架构，并研究在核物理，医学和材料科学等领域中使用AI模型的使用。理论会议将与实践实验室，黑客马拉松和最终项目介绍交替。该计划还包括社交活动，例如指导城市巡回演出以及学生项目的小组工作。参与者将集思广益自己的项目思想，以应用学习的概念。鼓励他们携带自己的数据。暑期学校的组织如下：早上会议专门用于课程和演讲，而下午会议由实验室会议，黑客马拉松和参与者的最终演讲组成。本周和星期二的第一部分致力于机器学习和深度学习。第二部分在星期三，解决了与神经网络和应用相反问题的应用建模。最后一部分在周四和周五，重点介绍了各种科学领域中的大型语言模型，基础模型和物理知情模型等AI模型。
生成检索作为多向量密集检索
生成检索使用给定查询的序列到序列体系结构以端到端的方式生成相关文档的标识符。尚未完全理解生成检索和其他检索方法之间的关系，尤其是基于密集检索模型中匹配的方法之间的关系。先前的工作表明，使用原子标识符的生成检索等效于单载体密集的检索。因此，生成检索表现出类似于在使用层次语义标识符时，在树索引中类似于层次搜索的行为。但是，先前的工作仅关注检索阶段，而没有考虑生成检索的解码器内的深层相互作用。在本文中，我们通过证明生成检索和多向量密集检索共享相同的框架，以衡量与文档查询的相关性相同的框架。具体来说，我们研究了生成检索的注意力层和预测头，表明可以将生成检索理解为多向量密集检索的特殊情况。两种方法都将相关性计算为查询和文档向量的产品和对齐矩阵的总和。然后，我们探讨了生成检索如何应用此框架，采用不同的策略来计算文档令牌向量和对齐矩阵。我们已经进行了实验来验证我们的结论，并表明两个范式在其比对矩阵中表现出术语匹配的共同点。
人工智能与公平劳动...
人工智能 (AI) 正在工作场所中被广泛应用于工资和工时方面，包括 AI 驱动的工资单、排班和人员配置、计时和员工监控。如果设计和应用得当，AI 可以显著提高生产率、降低企业的某些成本、为工人和雇主提供更大的灵活性并提高工作场所的可访问性。同时，AI 也对工资和工时法提出了独特的合规挑战。具体而言，《公平劳动标准法》 (FLSA) 要求雇主在向受保员工支付所有工作时间的报酬时，严格遵守联邦最低工资和加班要求。然而，AI 的快速发展从根本上颠覆了对可补偿工作时间的传统理解。AI 在工作场所的使用也与工资和工时法对工人和雇主的覆盖范围和分类越来越相关，尤其是在独立承包商、联合雇主身份和多项 FLSA 豁免方面。
劳动与平台经济
二十一世纪资本主义的一个定义特征是平台工作的快速增长，该工作使公司可以使用数字技术（网站或应用程序）来调解服务提供商和客户之间的经济交易。虽然平台尚未占劳动力的一小部分 - 估计通常位于低单位（Collins等人）中（Collins等人2019） - 许多学者坚信，在未来几年中，平台劳动力的排名将大幅增长（Sundararajan 2016），对工作和就业的性质产生潜在的深远影响，甚至可以重新配置“工作”。注意这些赌注，学术研究人员已经对平台工作进行了大量研究（Calo and Rosenblat 2017; Ravenelle 2019; Schor等人。2020b;伍德等。2019）。然而，这项研究几乎没有关于许多重要问题的清晰度或共识。“算法管理”如何重塑行使对劳动的权力和权威？常规经济中的公司将如何受到平台工作兴起的影响？鉴于平台公司所表明的破坏性权力，监管政策和福利国家规定需要进行哪些调整？诸如UPWORK和机械土耳其人之类的人群工作网站的可用性会鼓励公司外包其人员配备系统吗？或平台会促进更具包容性的经济，使边缘化地区的工人或残疾人的工人能够获得更大的收入赚钱机会？在本章中，我们几乎无法打算解决这些问题。最后，在平台工人的权利上，法律和政治斗争如何发展？哪些群体将成功地塑造定义平台在未来几年中工作的叙述？我们的目标更加谦虚，旨在概述文献中的主要争论，以确定我们知识中的主要差距，并提出了一些未来研究的最重要领域，因为国家与当代资本主义景观之间的结构性动荡斗争。本章首先要勾勒出近年来开放的三个主要分析线：首先是一个充满希望的观点，其中平台有助于扩大范围