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Frances JR Richmond 简历
1995-2000 MRC 感觉运动神经科学组主任；Advanced Bionics Corp. 临床前和临床试验顾问，加利福尼亚州西尔玛 2000-2008 药学院教授；南加州大学监管科学硕士项目主任；Alfred E Mann 生物医学工程研究所监管和临床科学主任，兼任细胞和神经生物学教授 2008-2017 Titus Family 临床药学和药物经济学与政策系教授；南加州大学药学院监管科学项目主任 2010-2015 洛杉矶盆地临床和转化科学研究所监管知识与支持小组主任 2011-2017 南加州大学国际监管科学中心主任 TJAB 卫生经济学与政策兼职教授 2017-2020 南加州大学药学院监管与质量科学系教授兼主任 2020 年至今 南加州大学 DK Kim 国际监管科学中心教授兼主任 南加州大学-APEC 医疗器械卓越中心主任
增强情绪的协调性和反应能力——
通过心率变异性生物反馈随机试验提高与情绪相关的大脑区域的协调性和反应性 Kaoru Nashiro 1、Jungwon Min 1、Hyun Joo Yoo 1、Christine Cho 1、Shelby L. Bachman 1、Shubir Dutt 1、Julian F. Thayer 2、Paul Lehrer 3、Tiantian Feng 1、Noah Mercer 1、Padideh Nasseri 1、Diana Wang 1、Catie Chang 4、Vasilis Z. Marmarelis 1、Shri Narayanan 1、Daniel A. Nation 2 和 Mara Mather 1 * 1 南加州大学、2 加州大学欧文分校、3 罗格斯大学、4 范德堡大学 Kaoru Nashiro，博士南加州大学伦纳德戴维斯老年学学院 nashiro@usc.edu Jungwon Min 心理学系 南加州大学 多恩西夫文学、艺术与科学学院 minjungw@usc.edu Hyun Joo Yoo，博士 南加州大学伦纳德戴维斯老年学学院 hyunjooy@usc.edu Christine Cho 南加州大学伦纳德戴维斯老年学学院 cho890@usc.edu Shelby L. Bachman 南加州大学伦纳德戴维斯老年学学院 sbachman@usc.edu Shubir Dutt 心理学系 南加州大学 多恩西夫文学、艺术与科学学院 shubirdu@usc.edu
div> delta变体很普遍 - 威斯康星州，2021年7月，威斯康星州
1 Department of Neurosurgery Keck School of Medicine of University of Southern California 1300 N. State 10 Street, Suite 3300 Los Angeles, CA 90033 11 2 Department of Aerospace and Mechanical Engineering, Mathematics and The Ellison Institute for 12 Transformative Medicine of USC 13 Viterbi School of Engineering, University of Southern California 854 Downey Way Los Angeles, CA 90089 14 3 Department of Physics Astronomy University of南加州洛杉矶，加利福尼亚州90089 15 4转化基因组学系南加州大学1450 16比奇街洛杉矶，加利福尼亚州洛杉矶，90033，90033，90033 17 5癌症科学研究所，米歇尔森融合生物科学中心，南加州189年南加州大学，洛杉矶，洛杉矶，洛杉矶，洛杉矶，90089 19 Catherine Serplection南加州，洛杉矶，加利福尼亚州90033 21 6南加州大学凯克学校医学院，加利福尼亚州洛杉矶，90033 22
周二
9:15 456.06 使用最小线积分自动测量内侧颞叶亚区域皮质厚度。D. KOTHAPALLI*；MA TUBI；SI THOMOPOULOS；I. AGANJ；MD SWEENEY；X. WANG；LS SCHNEIDER；EB JOE；JM RINGMAN；HN YASSINE；MG HARRINGTON；BV ZLOKOVIC；AW TOGA；HC CHUI；PM THOMPSON；MN BRASKIE。成像遗传学中心、马克和玛丽史蒂文斯神经成像和信息学研究所、南加州大学凯克医学院、马蒂诺斯生物医学成像中心、放射科、麻省总医院、哈佛医学院、Zilkha 神经遗传研究所、南加州大学凯克医学院、神经病学系、凯克医学院南加州大学精神病学和行为科学系、南加州大学凯克医学院、医学系、南加州大学凯克医学院、亨廷顿医学研究研究所、生理学和神经科学系、南加州大学凯克医学院、神经成像实验室、史蒂文斯神经成像和信息学研究所、南加州大学凯克医学院。
研究文章人工智能监测活动性结核病治疗的成本效益：一项建模研究
1 美国加利福尼亚州洛杉矶南加州大学药学院制药与卫生经济学系，2 美国加利福尼亚州洛杉矶南加州大学 Leonard D. Schaeffer 卫生政策与经济学中心，3 美国加利福尼亚州洛杉矶洛杉矶县公共卫生部健康评估与流行病学办公室，4 美国加利福尼亚州洛杉矶南加州大学凯克医学院预防医学系，5 美国加利福尼亚州洛杉矶洛杉矶县公共卫生部结核病控制计划，6 美国加利福尼亚州洛杉矶南加州大学 Daniel J. Epstein 工业与系统工程系
欢迎来到医学 AI 课外课程！这是南加州大学医学院和南加州大学工程与计算学院提供的独特跨学科计划，由南加州大学阿诺德公共卫生学院提供支持。
课程概述：通过我们全面的实践课外课程，深入了解人工智能在医学领域的变革性世界。该课程旨在让医学生深入了解人工智能的核心概念及其在医疗保健领域的应用——从预测分析到医学成像。
南加州大学学术委员会关于学生使用生成人工智能进行学术工作的指导方针
教师应鼓励南加州大学的学生探索生成式人工智能 (AI)，使用这些新工具来创建、分析和评估新概念和新想法，从而激发他们创作自己的学术作品。在进行这种探索之前，教师应帮助学生认识到，一些当代人工智能生成的内容可能经过专门设计，看起来似乎合理且具有说服力，但有时却与事实不符。ChatGPT 的推出引发了许多问题，包括学术诚信、作者和引用、学生参与度、错误信息和虚假信息等问题，这些都是高等教育和社会过去在应对数字素养需求时遇到的问题。我们认为，生成式人工智能只是南加州大学数字素养工具的最新成员。最终，该委员会让教师自行制定有关学生使用生成式人工智能的课程政策。任何个别教师的决定都应在课程材料中清楚地传达给学生。然而，委员会建议教师提醒学生，从任何来源（从教科书和期刊文章到网络资源再到生成式人工智能）获取全部或部分学术作品，并将这些材料作为学生自己的作品呈现（无论这些材料是改写还是以逐字或近乎逐字的形式复制）构成学术诚信违规，除非教师另行允许。个人作业和考试可能对原创作品有额外的具体要求，这些要求应由教师明确定义。由于生成式人工智能是一个不断发展的领域，委员会鼓励南加州大学的教师开始更多地了解生成式人工智能，以便他们能够更好地调整教学方法并作为教育者不断进步。
由南加州政府审计署和加州大学欧文分校主办的基于人工智能的交叉路口监控聆听会
加州大学欧文分校 (UCI) 的 HORIBA 移动与连接研究所 2 (HIMaC 2) 获得了美国能源部 (DOE) 车辆技术办公室的资助，用于研究和提高交通能源效率。随着一项新兴的人工智能 (AI) 基础设施激光雷达技术在欧文市得到展示，研究人员正在利用该市的 25 个交通路口开展研究，创建公共道路网络平台。在这 25 个路口，研究人员正在安装人工智能传感器，以隐私敏感的方式收集交通数据，并安全地发送驾驶建议，以对空气质量、交通和安全产生积极影响。
POWIN 在南加州工业中心地带提供靠近负载的高正常运行时间能源存储
除了提供电网集成服务外，Powin 还必须满足多项设计考虑才能符合奥兰治县消防局 (OCFD) 的要求。鉴于该地区人口密度高，OCFA 对项目安全性的关注度更高。作为该项目的一部分，Powin 的系统 Stack230E 产品获得了 UL1973 认证，并获得了 UL9540 现场认证。此外，还根据普遍接受的消防安全标准 NFPA855 进行了与 NFPA 68 和 NFPA 69 相关的广泛危害分析。在现场，OCFA 对消防系统的每个组件进行了广泛检查，包括热和烟雾探测器、灭火罐和预配置的消防面板，所有这些都与 Powin 的基于外壳的解决方案集成在一起。
在南加州野火事件中评估WRF在模拟风和表面气象中的性能
近年来，加利福尼亚（CA）野火的强度和频率增加，造成了对人类健康和财产的重大损害。2007年10月，许多小型火灾事件，共同称为巫婆溪火或女巫大火，在加利福尼亚南部开始，并在强烈的圣安娜风中加剧。作为当前中尺度建模功能的测试，我们使用天气研究和预测模型（WRF）模型在气象条件下模拟2007年野火事件。本研究的主要目标是研究水平网格分辨率和行星边界层（PBL）方案对与大火相关的气象条件模型模拟的影响。我们评估了WRF模型的预测能力，以模拟关键气象和火灾天气预测参数，例如风，水分和温度。这项研究的结果表明，可以通过将区域数值预测产物降低到1 km的分辨率来实现与更好预测野火相关的温度和风速相关的预测。此外，对近地表条件的准确预测取决于行星边界层参数化的选择。与YSU参数化相比，MYNN参数化得出更准确的预测。以1 km的分辨率下的WRF模拟可以更好地预测温度和风速的预测，而不是2007年女巫大火期间的相对湿度。总而言之，具有更精细的网格分辨率模拟的MYNN PBL参数化方案可改善野火事件期间近地表气象条件的预测。