2024 年 2 月 1 日,区域城市规划局 (PUP) 代表朗里奇地区议会 (LRC) 向住房、地方政府、规划和公共工程部 (DHLGPPW)(现为州发展、基础设施和规划部 [DSDIP])提交了一份区域利益开发批准 (RIDA) 申请,用于汤姆森河堰坝提升项目(该项目)。2024 年 2 月 15 日,DHLGPPW 发出了需求通知 RPI24/030。2024 年 7 月 4 日,DHLGPPW 对该需求通知作出了回复。2024 年 10 月,DHLGPPW 发布了该项目的进一步需求通知(附件 A)。本进一步要求通知承认,虽然最初的 RIDA 申请是基于该项目构成 RPI 法案下的受监管活动(第 17[1] 条下的蓄水坝)的理解而提出的,但受监管活动还必须有可能对区域利益区造成广泛且不可逆转的影响。该项目的区域利益区是海峡国家战略环境区 (SEA)。鉴于对 RPI 法案下受监管活动的构成有了更深入的理解,除了回应进一步要求通知的项目外,本信函还试图描述为什么认为该项目不会对海峡国家战略环境区造成广泛或不可逆转的影响。这封信提供了先前作为原始 RIDA 申请和对要求通知的回应的一部分提供给 DSDIP 的信息和分析,因为这些先前的信息应根据需要同时考虑。DSDIP 于 12 月 2 日提供了进一步的信函(附件 B),要求在对进一步要求通知的回复信中提供以下内容:
AIDH 在提高人工智能的利用率方面发挥着积极作用,以确保其安全性、透明度和最佳应用。在向政府部门提交的关于安全使用人工智能的咨询意见中,AIDH 呼吁强制实施针对健康的护栏,并禁止在临床环境中使用深度伪造技术,直到我们拥有强大的流程来评估它们。
随着吉朗大学医院临床服务的不断扩大,一些行政和支持团队现已搬迁至北吉朗汤普森路的新巴旺健康员工中心。这一过渡需要大量的规划,也需要对一些员工进行一些调整,我相信此次搬迁将支持巴旺健康计划,改善员工的工作环境。我为我们的员工适应这些挑战的方式感到无比自豪,也为我们在 2025 年巴旺妇女儿童医院主要工程开工期间对停车场和场地通道的临时改变感到自豪。作为我们历史上最重要的公共卫生基础设施项目,施工过程中会出现中断和变通方案,我感谢您的理解,我们将努力将对服务和运营的影响降至最低。
人工智能支持的数据分析可提高学生的积极性并减轻物理教育中的压力 Jannik Henze 1 、André Bresges 1、Sebastian Becker-Genschow 2 1 科隆大学物理教育研究所,50931 科隆,德国 2 科隆大学数字教育研究中心,50931 科隆,德国 摘要。人工智能 (AI) 融入物理教育,为数据分析和概念学习带来了新方法。对人工智能支持的方法和传统的基于 Excel 的方法进行比较分析,发现在促进对摆锤实验的理解方面,它们各有优势和局限性。本研究探讨了人工智能辅助工具(例如基于 ChatGPT 的自定义聊天机器人)与传统基于 Excel 的方法在物理教育中的整合,结果表明,虽然两种方法都能产生相当的定量学习收益,但人工智能工具具有显著的质量优势。这些包括增强情感参与度和提高积极性,凸显了人工智能创造更积极、更支持性学习环境的潜力。自适应人工智能技术在支持结构化、数据密集型任务方面具有重要前景,强调了将其与教育实践进行深思熟虑、平衡整合的必要性。
纳米技术,尤其是纳米体,已成为现代医学中的一种变革力量。纳米机器人对一系列医疗应用,包括靶向药物递送,早期疾病诊断,微创手术和精确的感染控制有望。他们与细胞水平上与生物系统相互作用的独特能力为治疗方案中的显着进步开辟了途径,并有可能克服传统疗法的当前局限性。本评论深入研究了纳米机器人的开发,机制和多样化的医学应用,突出了它们的结构成分,能源和推进方法。此外,我们探讨了癌症治疗,感染控制和手术创新方面的特定案例研究,评估与纳米生物体技术相关的进步和挑战。目的是提出一个全面的概述,强调了纳米机器人在这种新兴的dield中彻底改变患者护理并为将来的研究奠定基础的潜力。
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人,波士顿儿童医院,马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目,是哈佛医学院的附属机构,也是其生物医学信息学系的合作项目,正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人,他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情,从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师,并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内,周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI,包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年,是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法,涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程,但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的,借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
新兴技术的进步为改善服务提供(包括政府服务)提供了机会。例如,由于国际流动性的增加,领事服务的需求不断增长,新兴技术是提高领事官员工作效率、管理办公室资源和工作量以及向领事决策者提供信息的有前途的工具。人们在这个服务提供领域中的细微参与——特别是在有公民客户、服务提供商和决策者的方案中——要求部署技术,不仅要提高公民满意度本身,还要通过提高工作执行力让服务提供商自己同样满意。本文探讨了在技术采用带来的自动化和工作岗位流失威胁中,作为人力资源的人也受到优先考虑的背景和方式。
在针对轻度智障学生的教育机构中利用人工智能 (AI) 技术为提高这一群体的学习成果和技能发展提供了有希望的途径。本研究旨在调查使用生成性对话式 AI 对提高轻度智障学生的英语沟通能力的影响。研究涉及 12 名被诊断为轻度智障的学生,他们被平均分成两组。六名学生与 AI 进行引导式对话,另外六名学生与 AI 进行自由对话。这些参与者是从专门从事智力障碍教育的教育机构和主流学校中随机选出的。结果表明,引导式对话显著提高了参与者的英语沟通能力。此外,该研究还强调了参与 AI 应用程序引导式对话所带来的发展收益。统计分析显示,引导式对话和自由式对话方法的效果存在显著差异,引导式对话的效果更佳。这强调了结构化指导对于轻度智障学生理解和参与不同英语沟通技巧的重要性。此外,该研究建议在教育中融入人工智能工具来支持残疾学生,并强调需要定制人工智能应用程序来满足多样化的学习需求。