现在,我们多年来了解到,ALL 在每个孩子身上的表现并不相同。尽管白血病在显微镜下看起来可能相同,但最初的表现却有很大差异。我们这样做的方法是尝试识别所谓的风险因素,这可能会识别出复发风险较高或较低的儿童或儿童亚群,并尝试根据复发风险调整治疗。我们首先考虑的风险因素是我们在第一次诊断时就真正知道的事情。患者年龄多大,白细胞计数多高,脊髓液中是否有白血病细胞?我们还会查看所谓的免疫表型。ALL 细胞可以来自 B 系淋巴细胞(约占儿童 ALL 的 85%)或 T 系淋巴细胞(约占 15%)。从历史上看,这些结果非常不同,尽管我将在几张幻灯片中向您展示这已经发生了很大变化。
使用健康平等指标指导美国的社区健康改善领土和自由关联的国家是岛屿地区公共卫生机构的路线图,以建立对健康公平,识别和制定健康平等指标和措施的共同理解,并跟踪健康公平努力的进步。
第一种选择是通过您的计算机扬声器,第二种选择是通过拨打登录网络研讨会时提供给您的电话号码。如果您选择通过计算机扬声器收听,则可能需要打开或调高扬声器音量。• 会议结束后,DOE 是否会提供对录制的网络研讨会的访问权限?
主题演讲者 - 安妮·奥克利(Anne Oakley)和丹尼尔(Daniel)托尔(Daniel Thrower) - 创伤性的教学 - 对课堂上的孩子有了更了解;思考和策略更好
美国能源部(DOE)现场能源计划提供技术援助,市场分析和最佳实践,以帮助工业设施和其他大型能源用户增加采用现场清洁能源技术。
这些幻灯片重现了国会预算办公室《预算和经济展望更新:2024 年至 2034 年》(2024 年 6 月)中提供的信息,www.cbo.gov/publication/60039。有关更多详细信息,请参阅该报告的第 2 章。本幻灯片中使用的术语定义出现在文档末尾。这些数字中提到的年份是日历年。
传统上,游戏中的AI代理是使用加强学习主导的。随着各种大型语言模型(LLM)的增强,正在探索一个新的范式,这些模型可以直接充当AI代理,或者在游戏环境中通过增强学习增强。我们的项目旨在通过利用诸如流行的动作视频游戏“ Street Fighter II”(例如,利用Mistral 7B或Multomodal LLM)等最新的可访问的仅访问的文本LLM,例如在流行的动作视频游戏“ Street Fighter II”中继续探索LLM的游戏玩法表现。我们主要想讨论两个问题:1)LLM是否不仅可以编码指令,而且还可以直接用作鉴于观察结果的行为的代理策略,以及2)LLMS是否可以通过从所学文本中继承的预训练的知识来促进RL任务。
JMU AI 任务组春季更新:JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域:作者身份和新知识的产生;人工智能和学生体验;高等教育和社会中的新背景和意义;以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议(2024 年 2 月初步报告),提交给访客委员会(2024 年 4 月幻灯片),并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向,概述如下。第 1 组:作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组,讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论,我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议:焦点小组记录中的关键要点