成立于1961年,家庭经济学研究所(IHE)是德里大学的一流学院,向妇女授予教育。学院提供了一系列课程,包括生物化学,微生物学,食品技术,基础教育,新闻学和家庭科学,并在本科生层面。学院还提供家庭科学不同学科的毕业后和博士学位课程。近年来,该学院的一些成就包括NAAC“ A ++”认证,DBT的Star College Spine Spine Grant,Fist Grant和科学技术部最近获得的Curie赠款(DST)。IHE的教职员工一直积极参与由UNDP,Wellcome Trust,Medical Research Council,UK等国家和国际机构资助的多学科研究项目;英国议会,新西兰研究委员会,DST,DST,DBT,ICMR,MOEFCC,UGC,世界银行,ICSSR。该学院非常关注各种发展领域,这些领域可以将印度转变为一个更发达国家。学院正在组织这次会议,以引起并汇集与性别平等,环境挑战有关的各种问题,包括气候变化和对健康的影响以及克服挑战的策略。
• 为“呼叫者”提供一般行为健康系统导航帮助 • 解决问题 • 协助个人在服务区域和提供商之间转移 • “呼叫者”和提供商系统之间的联络 • 帮助“呼叫者”对行为健康和其他系统流程有一般了解 • 与 MBHC 提供商员工(CBHL、YBHL、ERE 等)沟通,将“呼叫者”与适当的计划和资源联系起来 • 与全州的各个利益相关者沟通,将“呼叫者”与适当的计划和资源联系起来 • 如果需要更多信息来获得更全面的答案,“呼叫者”将收到确认和通知,将有额外的后续通信 对电话或电子邮件的回复将在 48-72 个工作小时内(或尽可能更快)做出。中央资源中心仅适用于非紧急情况。如果“呼叫者”有更紧急的需求,将立即转介到 988 或 911。中央资源中心的限制:
摘要14变体调用在细菌基因组学中至关重要,鉴定了疾病的识别15传播簇,系统发育树的构造以及抗菌耐药性养育16。本研究使用牛津纳米孔技术(ONT)和Illumina 18测序对14种不同细菌种类的SNP和INDEL变体进行了全面的基准测试。我们生成金标准参考基因组和项目变化,从密切的19个相关菌株上产生了它们,从而创建了SNP和Indels的生物学现实分布。20我们的结果表明,与传统方法和Illumina相比,基于深度学习的工具的Ont变体调用提供了更高的21 SNP和Indel精度,而Clair3总体上提供了最多的AC-22策展结果。我们研究了错过和错误呼叫的原因,突出了简短读取中固有的限制23,发现Ont的传统限制与均聚物 - 24诱导的Indel错误无关,而高准确的基本模型和深度学习的基于深度学习的25个变体呼叫。此外,我们对读取深度对变体的影响的发现提供了价值26个能力的洞察力,用于对资源有限的测序项目进行测序,这表明10倍深度足够27,以实现匹配或超过Illumina的变体呼叫。28总而言之,我们的研究强调了SNP和Indel 29检测中的深度学习工具的卓越准确性,从而挑战了短阅读测序的至高无上。32系统错误的减少30及在较低的读取深度达到高精度的能力增强了31次通过在临床和公共卫生细菌基因组学中广泛使用的ONT的能力。
对话式 AI 提供意图分类——了解呼叫者的要求。此功能可以转移到生成式 AI。“事实证明,LLM 是出色的分类器,”Dumas 说。“我们正在尝试使用 GPT-3 作为 NLP 模型之一的替代方案来进行意图检测和分类。” 实体提取:使用生成式 AI,例如,分解呼叫者向系统说出的地址。由 LLM 驱动的系统不必依次提示呼叫者街道地址、城市、州、邮政编码,只需询问整个地址,然后生成式 AI 就可以生成将这些元素分离出来的代码。
500万美元的种子资金用于呼叫者REZ社区旧基金,以确保长期,遗产的福利。当地人将通过将建立的呼叫者REZ本地参考小组来确定投资优先级。另外一笔180万美元将支持可再生能源参与和教育计划。该计划将确定当地冠军,并包括教育材料,神话破坏和当地论坛。
背景:人工智能有可能革新目前用于检测自杀迫在眉睫的风险的做法,并解决传统评估方法的缺陷。目标:在本文中,我们试图根据澳大利亚 2 家远程医疗咨询服务机构拨打的大量(n=281)电话,将短片段(40 毫秒)的语音根据自杀低风险和迫在眉睫的风险自动分类。方法:本研究纳入了来自澳大利亚 On The Line(n=266,94.7%)和堪培拉 000 紧急服务(n=15,5.3%)的共 281 条帮助热线电话录音。当呼叫者确认意图、计划和手段的可用性时,对迫在眉睫的自杀风险进行编码;风险级别由响应咨询师评估,并由临床研究团队使用哥伦比亚自杀严重程度评定量表(=5/6)重新评估。低自杀风险在没有意图、计划和手段的情况下通过哥伦比亚自杀严重程度量表评分(=1/2)进行编码。预处理包括语音信号的标准化和预强调,而语音生物特征则使用统计语言 r 提取。使用套索回归确定候选预测因子。使用带有样条函数以解释非线性的广义加性混合效应模型将每种语音生物标记物评估为自杀风险的预测因子。最后,使用逐个分量的梯度增强模型根据预编码的自杀风险评级对每通通话记录进行分类。结果:总共将 77 个迫在眉睫的风险呼叫与 204 个低风险呼叫进行了比较。此外,从每个语音帧中提取了 36 个语音生物标记物。呼叫者性别是一个显着的调节因素(β =–.84,95% CI –0.85,-0.84;t =6.59,P <.001)。候选生物标记物减少到 11 个主要标记物,并为男性和女性开发了不同的模型。使用留一交叉验证,确保没有一个呼叫者的语音帧同时出现在训练和测试数据集中,精度或召回曲线下面积达到 0.985(95% CI 0.97, 1.0)。gamboost 分类模型正确分类了 469,332/470,032(99.85%)个语音帧。结论:本研究展示了在生态有效环境中对即将发生的自杀风险进行客观、有效和经济的评估,并可能应用于实时评估和响应。试验注册:澳大利亚新西兰临床试验注册中心 ACTRN12622000486729;https://www.anzctr.org.au/ACTRN12622000486729.aspx
●在正常工作时间之外,通过合同的答复服务接到电话。●BCBSIL为聋哑/文本电话服务提供电信设备,用于传入呼叫者。●在伊利诺伊州和美国大陆以及阿拉斯加和夏威夷境内的整个伊利诺伊州和所有州都接受了免费电话和收集电话。●自动呼叫指导系统允许使用触摸电话的呼叫者自我直接向适当的区域。医疗管理人员将根据需要将呼叫者转移或将呼叫转移到其他适当部门。●将在正常工作时间内向会员和/或其授权代表,提供者和供应商打电话。●服务通话和消息通常在工作时间内立即响应,但不迟于收到消息后的一个工作日内。