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议程 - CDLT 小组会议（2024 年 7 月 25 日至 26 日）
今年的会议，由于目前的建筑问题，CLFS CDLT 小组会议将使用虚拟平台，不会有现场出席。虽然我们很失望无法与 CMS 总部的与会者和发言人互动，但我们期待在 2025 年举办一次面对面的会议！• CDLT 小组临时联合主席将指导议程上每个实验室测试代码的演示和讨论。• CDLT 小组将介绍和讨论正在考虑的每个实验室测试代码。讨论的重点是支付实验室测试代码，方法是将实验室测试代码与 CLFS 上的另一个现有实验室测试代码交叉，或者使用填补空白的方法来确定付款。在讨论期间，CDLT 小组和 CMS 工作人员可能会向拥有该测试的实验室代表提问。CDLT 小组讨论结束后，将总结小组的建议，并就他们的付款建议进行投票。• 会议分为两个会议，会议的每个日期各举行一次。会议时间是大概的，可能会更改。附录 3 提供了每次会议的代码和讨论顺序。• 周四和周五（如果需要），午餐后，CDLT 小组将就整体 CDLT 费率制定流程进行讨论。本次会议仅供小组讨论，但公众可以通过 Zoom 聊天的问答部分提问。
穿越时空：人工智能如何成为与历史变革者对话的媒介
虚拟工程中心还热衷于探索如何从医学角度将对话式虚拟形象应用于心理学和医疗保健领域。对话式虚拟形象不仅可以带来面对面交流的好处，还可以拥有广泛的内部和易于获取的知识，可以支持提问并为有需要的人提供帮助。这项新兴技术还可以使心理学家以不那么具有侵入性的方式评估个人的肢体语言，这可能会决定不同的结果和发现。
电脑化认知训练是否可以改善轻度认知障碍老人的认知功能
摘要摘要形成临床提问，2050年1.32年将达到mci（MCI），被视为失智症的中间阶段的关键字、同义字、利用布林逻辑，以，以或作为交集、联集。透过，cochrane库，embase，cinahl以及以及以及等级。并采用2020版批判性评估技能计划，CASP RCT，SR清单为工具进行分析。三篇研究结果为工具进行分析。三篇研究结果，在给予电脑化认知训练后
成为 DON 认证调解员
我将接受哪些培训？DON 认证调解员培训包含多个部分，可能需要几个月才能完成认证过程。首先，每位候选人要完成第一层和第二层培训，重点是 DON 调解过程、了解调解员的角色、调解员的开场白、调解员的道德规范以及提问技巧。课程是互动式的，晚上会布置一些家庭作业。接下来是第一层和第二层的复习培训，这提供了额外的角色扮演机会，让您在最终评估（第三层）之前练习新技能。
2022 CAD/PAD 技术交流研讨会摘要...
本次研讨会不需要技术论文。摘要获得批准并通知演讲者其选择后，演讲者必须在 2022 年 6 月 6 日之前以 Microsoft Power Point 格式提交其演示文稿。演讲者应计划进行 20 分钟的演讲，其中 5 分钟用于提问。要求在最终演讲中提交一份简短的演讲者传记调查问卷，以帮助向观众介绍演讲者。调查问卷将与演讲选择通知一起提供。
Rachel LaPiana 下午 7:07 欢迎来到 Plan Langston...
欢迎参加朗斯顿大道 3 区规划会议。今晚的会议正在录制中。聊天室将开放，供今晚会议的问答环节使用。如果您希望在 Teams 聊天室提问，您可以这样做，但请记住，呼叫会议的人看不到聊天室，因此请不要使用聊天室进行一般评论或私下交谈。请在会议聊天中使用与您讲话时相同的尊重语气。完整的聊天记录将发布在公共网站上。
经济学 446-01
II. BLACKBOARD 和课程 除了必修课文之外，课程大纲和所有阅读作业都可以在 BlackBoard 上找到。仔细阅读大纲很重要。如果您对作业或课程的任何其他方面有疑问，可以随时来 Office Hours 或发送电子邮件给 Haulman 教授。如果合适，答案可以与全班同学分享，但不得透露提问者的身份。如果你无法参加办公时间，并希望与 Haulman 教授进行一对一或 Zoom 会议，请给他发电子邮件，建议一个或多个可能的日期和时间，我们将安排一对一会议。III. 文本：必读文本：均有平装本：亚当·斯密。《国富论》
拯救更多生命 - Autoliv
由于冠状病毒疫情 (COVID-19) 持续引发公众健康担忧、潜在的旅行限制、政府卫生部门的指导以及为了支持我们员工、股东和社区的健康和福祉，我们的董事会决定 2021 年年度股东大会将以网络直播的形式举行，仅以虚拟会议形式举行。截至 2021 年 3 月 15 日（登记日）营业结束时登记在册的股东可以参加年度会议、提问、投票，并使用密码 ALV2021 和股东分配的控制号在 www.meetingcenter.io/225830469 上查看 Autoliv 的股东名单。
CDS 新闻通讯
以下是日本横滨 WCCI 2024 期间发生的一系列事件。这些例子表明，WCCI 社区中的一些活跃研究人员可能没有意识到问题的严重性和紧迫性。7 月 1 日，在公众眼中，Robert Cozma 禁止 NVidea 的 Simon See 回答我关于人工智能“大跃进”错误的提问。7 月 1 日，Kenji Doya 提出了类似“让不当行为继续进行而不进行纠正”的建议，因为这些出版物没有被引用。但他仍然不知道我指控 AlphaFold 以及几乎所有已发布的谷歌深度学习产品都存在同样的后选择不当行为。7 月 1 日，Asim Roy 对我说“我们需要谈谈”，但他没有留下来谈谈。昨晚在宴会上我进行了长时间的辩论。他似乎暗示，对少数网络进行后选择并隐藏整个种群的性能信息是“优胜劣汰”。他似乎并不认同人类进化需要把所有30亿人口都考虑进去，至少要像人类感知那样大量样本。7月3日，金耀初在一次主题演讲后没有让我提问。后来他似乎承认，AI领域很多人只报告他们喜欢的数据。7月3日，Kalanmoy Deb说他只是想用遗传算法找到解决方案，却不知道他所谓的解决方案根本没有经过测试。7月1日，我看到Springer Table上展示的所有书籍似乎都存在Post-Selection misconduct。我们是否在AI领域经历了一场充斥着虚假数据的“大跃进”？为什么？欢迎所有有兴趣的人讨论这个重要问题。