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2024 AI用例清单指南
1个酒吧。 L.编号 117-263，Div。 g，标题LXXII，字幕B，§§7224（a），7224（d）（1）（b）和7225（编码为40 U.S.C. 11301注），https：//www.congress.gov/117/plaws/publ263/plaw-117publ263.pdf。 2行政命令14110，安全，安全和可信赖的人工智能的发展和使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2023-11-01/pdf/2023-24283.pdf。 3 OMB备忘录M-24-10，用于代理使用人工智能的治理，创新和风险管理，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/2024/03/mm-24-10-10-10--10------------------10--------- advancing-governance，创新， - 危险管理 - 机构使用人工 - 智能。pdf。 4在44 U.S.C.中定义了“代理”一词。 §3502（1）;参见《美国AI法》第7223（1）条。 5行政命令13960，促进联邦政府中可信赖的人工智能使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2020-12-08/pdf/20202020-27065.pdf。 6 pub。 L.编号 115-232，§238（g），https://www.govinfo.gov/content/pkg/plaw-115publ232/pdf/plaw/plaw 115publ232.pdf。1个酒吧。L.编号117-263，Div。 g，标题LXXII，字幕B，§§7224（a），7224（d）（1）（b）和7225（编码为40 U.S.C. 11301注），https：//www.congress.gov/117/plaws/publ263/plaw-117publ263.pdf。 2行政命令14110，安全，安全和可信赖的人工智能的发展和使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2023-11-01/pdf/2023-24283.pdf。 3 OMB备忘录M-24-10，用于代理使用人工智能的治理，创新和风险管理，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/2024/03/mm-24-10-10-10--10------------------10--------- advancing-governance，创新， - 危险管理 - 机构使用人工 - 智能。pdf。 4在44 U.S.C.中定义了“代理”一词。 §3502（1）;参见《美国AI法》第7223（1）条。 5行政命令13960，促进联邦政府中可信赖的人工智能使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2020-12-08/pdf/20202020-27065.pdf。 6 pub。 L.编号 115-232，§238（g），https://www.govinfo.gov/content/pkg/plaw-115publ232/pdf/plaw/plaw 115publ232.pdf。117-263，Div。g，标题LXXII，字幕B，§§7224（a），7224（d）（1）（b）和7225（编码为40 U.S.C.11301注），https：//www.congress.gov/117/plaws/publ263/plaw-117publ263.pdf。2行政命令14110，安全，安全和可信赖的人工智能的发展和使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2023-11-01/pdf/2023-24283.pdf。3 OMB备忘录M-24-10，用于代理使用人工智能的治理，创新和风险管理，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/2024/03/mm-24-10-10-10--10------------------10--------- advancing-governance，创新， - 危险管理 - 机构使用人工 - 智能。pdf。4在44 U.S.C.中定义了“代理”一词。§3502（1）;参见《美国AI法》第7223（1）条。5行政命令13960，促进联邦政府中可信赖的人工智能使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2020-12-08/pdf/20202020-27065.pdf。6 pub。L.编号115-232，§238（g），https://www.govinfo.gov/content/pkg/plaw-115publ232/pdf/plaw/plaw 115publ232.pdf。
最大限度地发挥你的潜力：制定职业规划
• 我们感谢您的耐心等待，我们会安排现场和虚拟与会者 • 在线 - 每个人都将（应该）静音 • 摄像头已关闭以节省带宽 • 如果需要评论或提问，请使用聊天框或问答框。聊天用于研讨会参与，问答用于您想要解决的具体问题。 • 出勤报告将在会议结束时运行。聊天频道中无需输入任何姓名或个人信息。 • 请尊重论坛中的每个人。这是我们互相帮助的时间！ • 利用实时供稿进行隐藏式字幕 • 会议安排在下午 1 点至 4 点。如果您对此时间范围有任何问题，请联系安排您的人。
CMC基因治疗Blas的准备就绪，2024年6月4日
今天的市政厅正在录制，录制和活动材料将在几周内发布在FDA网站上。此事件的封闭字幕可直接在Zoom中获得。如果您有问题，请直接将其输入到Zoom的问答框中。这是在变焦窗口的底部。请不要使用聊天框进行问题。感谢您提前提交的问题，我们期待在今天的活动中收到您的其他问题。我们将尽可能多地解决。最后，如果您遇到技术困难，请使用聊天框。再次，问答框只是您可能想提交给我们的CMC专家小组的任何问题，而聊天框则是用于技术问题。我们似乎遇到了一些困难，但是我会继续继续前进。
美国卫生与公众服务部食品药品管理局 FDA CBER OTP 全体会议：细胞和基因治疗产品的非临床评估 2023 年 8 月 30 日
请注意，本次市政厅会议正在录制中。录音和活动材料将在未来几周内发布在 FDA 网站上。本次活动的隐藏字幕可直接在 Zoom 中获取。如果您今天有问题，请直接在 Zoom 中的问答框中输入。您可以在 Zoom 窗口底部找到该问答框。我们感谢所有提前提交的问题，我们期待在今天的活动中看到观众的问题。我们将尽最大努力在今天回答尽可能多的问题，但请注意，FDA 无法回答有关特定研究产品或药物申请 (IND) 的问题。此外，我们不会回答任何被认为超出本次活动范围的问题。最后，如果您遇到任何技术困难，请使用聊天框。太好了，我想我们已经为今天的活动做好了准备。
2023-2024父母和家庭参与计划
Carver中学生的父母将通过各种方式以连续，有条理和及时的方式参与。父母将参与决定如何在年度标题1会议期间使用父母参与资金作为2022-2023学年开放日的前身。作为年度标题1会议的一部分，父母将对联邦政府如何资助标题1计划以及如何花费资金的准则有一个清晰的了解。Carver中学每月为父母举行丰富的信息会议，以允许他们就我们如何更好地为他们服务以及我们的学生在学术上提出建议和建议。将为父母提供有关标题I计划的各种资源和信息。Carver Middle还确保父母参与决策过程。将通过传单，连接橙色，学校字幕或社交媒体通知父母即将举行的活动；这涉及做出有关父母参与活动资金的决定。
CEFR 说明性描述量表
接收涉及接收和处理输入：激活被认为是适当的图式，以建立所表达含义的表征和关于其背后交流意图的假设。检查传入的文本间和上下文线索，看它们是否“符合”激活的图式——或者表明需要另一种假设。在“口头接收”中，语言使用者接收和处理由一个或多个其他人提供的现场或录制的输入。在“视觉接收”（阅读和观看）活动中，用户接收和处理由一个或多个人提供的书面和签名文本作为输入。在“视听理解”中，提供了一个量表（看电视和电影），用户观看电视、视频或电影并使用多媒体，带或不带字幕、画外音或手语。
秋季2024课程描述
英国核心：自然，物理和数学科学的询问尊敬的STEM课程在主题方面有所不同，并在课程注册之前宣布。这些课程在给定的STEM主题中参与科学过程，强调在社会背景下的科学方法和基本科学原理并采用跨学科方法。这些课程具有荣誉教学法的要素，例如课堂讨论，与同行评审的文献参与以及积极参与研究过程（包括数据收集和分析以及/或广泛的文献综述和综合）。可以在另一个字幕下最多重复六个学分。本课程满足了自然/物理/数学科学中智力探究的英国核心要求。PREREQ：刘易斯仅向学生致敬。
模式识别和机器学习的简介
深度学习和相关的深神经网络主导了模式识别，机器学习，人工智能和计算机视觉的许多相关主题。神经网络在高级语言和视觉问题上特别成功，例如文本翻译，对象识别或视频字幕，但要代价具有非常高的计算复杂性，并且在大多数情况下，对于网络所做的事情或完成任务的方式绝对没有解释性。本文将对数学，方法论和概念性发展进行系统的研究，最终导致深层网络，因此，作为第11.4和12.2节非线性分类器的非线性合奏的一部分，它们在其逻辑上进行了讨论，但是，在其他许多书籍中，有很多其他书籍都涉及到实用的网络学习和网络的实践方面的学习和网络的学习。
在大愿景中检查性别和种族偏见 - ...
随着大语言模型（LLM）和随后的聊天模型的最新进展，出现了新的大视力 - 语言模型（LVLM）的新浪潮。此类模型除文本外还可以输入输入，并执行诸如视觉问题的任务，图像字幕，故事产生等。在这里，我们根据输入图像中人们的特征来检查此类系统中潜在的性别和种族偏见。为此，我们提出了一个新的数据集对（日常场景的并行图像）。对数据集包含一组人的AI生成图像，因此图像在背景和视觉内容方面非常相似，但沿性别（男人，女人）和种族（黑色，白色）的维度有所不同。通过使用此类图像查询LVLM，我们根据所描绘的人的感知一代或种族观察到响应的显着差异。
IEEE交易在大型语言模型（LLMS）上用于视频理解的视频技术特殊问题的交易
•使用LLM进行视频分类，操作识别，对象检测和跟踪，细分，字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略，例如自我监督学习，无监督学习和多任务学习，零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步，包括视觉基础模型，视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用，例如智能制造，机器人技术，智能城市，生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力，以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍，包括对解释性和安全性的担忧。