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OUH ENG LIEH电子邮件：elouh@smu.edu.sg 80 Stamford Road ... Ma Yunshan-计算与信息系统学院 Robert Deng 研究声明
期刊文章[审判]攻击+：使用大语言模型来增强攻击知识图构造。Yongheng Zhang，Tingwen du，Yunshan MA，Xiang Wang，Yi Xie，Guozheng Yang，Yuliang Lu，Ee-Chien Chang。 计算机与安全，2024年。 Multicbr：捆绑建议的多视图对比度学习。 yunshan ma ∗，yingzhi he ∗，yinwei wei，xiaoyu du，yuyangzi fu，tat-seng chua。 信息系统上的ACM交易2024。 增强项目级捆绑包表示，用于捆绑建议。 Xiaoyu du，Kun Qian，Yunshan MA†，Xinguang Xiang。 推荐系统上的ACM交易2023。 规则引导的反事实可以解释的建议。 yinwei Wei，Xiaoyang QU，Xiang Wang，Yunshan MA，Liqiang Nie，Tat-Seng Chua。 知识和数据工程的IEEE交易2023。 通过用户协调偏好学习的个性化时尚服装生成。 Yujuan ding，P.Y。 Mok，Yunshan MA，Yi bin。 信息处理和管理2023。 因果偏好转移的因果分解建议。 Wenjie Wang，Xinyu Lin，Fuli Feng，Yunshan MA，Tat-Seng Chua。 信息系统上的ACM交易2023。 为顺序时尚建议建模即时用户意图和内容级过渡。 Yujuan ding，Yunshan MA，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。 Multimedia 2021的IEEE交易。 利用多元关系来基于社交媒体进行时尚趋势预测。 Yujuan ding ∗，Yunshan ma ∗，Lizi Liao，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Yongheng Zhang，Tingwen du，Yunshan MA，Xiang Wang，Yi Xie，Guozheng Yang，Yuliang Lu，Ee-Chien Chang。计算机与安全，2024年。Multicbr：捆绑建议的多视图对比度学习。yunshan ma ∗，yingzhi he ∗，yinwei wei，xiaoyu du，yuyangzi fu，tat-seng chua。信息系统上的ACM交易2024。增强项目级捆绑包表示，用于捆绑建议。Xiaoyu du，Kun Qian，Yunshan MA†，Xinguang Xiang。推荐系统上的ACM交易2023。规则引导的反事实可以解释的建议。yinwei Wei，Xiaoyang QU，Xiang Wang，Yunshan MA，Liqiang Nie，Tat-Seng Chua。知识和数据工程的IEEE交易2023。通过用户协调偏好学习的个性化时尚服装生成。Yujuan ding，P.Y。 Mok，Yunshan MA，Yi bin。 信息处理和管理2023。 因果偏好转移的因果分解建议。 Wenjie Wang，Xinyu Lin，Fuli Feng，Yunshan MA，Tat-Seng Chua。 信息系统上的ACM交易2023。 为顺序时尚建议建模即时用户意图和内容级过渡。 Yujuan ding，Yunshan MA，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。 Multimedia 2021的IEEE交易。 利用多元关系来基于社交媒体进行时尚趋势预测。 Yujuan ding ∗，Yunshan ma ∗，Lizi Liao，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Yujuan ding，P.Y。Mok，Yunshan MA，Yi bin。 信息处理和管理2023。 因果偏好转移的因果分解建议。 Wenjie Wang，Xinyu Lin，Fuli Feng，Yunshan MA，Tat-Seng Chua。 信息系统上的ACM交易2023。 为顺序时尚建议建模即时用户意图和内容级过渡。 Yujuan ding，Yunshan MA，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。 Multimedia 2021的IEEE交易。 利用多元关系来基于社交媒体进行时尚趋势预测。 Yujuan ding ∗，Yunshan ma ∗，Lizi Liao，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Mok，Yunshan MA，Yi bin。信息处理和管理2023。因果偏好转移的因果分解建议。Wenjie Wang，Xinyu Lin，Fuli Feng，Yunshan MA，Tat-Seng Chua。信息系统上的ACM交易2023。为顺序时尚建议建模即时用户意图和内容级过渡。Yujuan ding，Yunshan MA，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Multimedia 2021的IEEE交易。利用多元关系来基于社交媒体进行时尚趋势预测。Yujuan ding ∗，Yunshan ma ∗，Lizi Liao，Wai Keung Wong，Tat-Seng Chua。Multimedia 2021的IEEE交易。多域中的主题引导的关系对话推荐人。Lizi Liao，Ryuichi Takanobu，Yunshan MA，Xun Yang，Minlie Huang，Tat-Seng Chua。IEEE知识和数据工程的交易2020。
部门名称 部门代码 学校 财务组 电子邮件 邮寄地址
MADINGLEY 大厅运营 FA NSI financeteam@ice.cam.ac.uk Madingley 大厅，剑桥，CB24 8AQ 艺术与人文学院 GA 艺术与人文 SAH.Finance@admin.cam.ac.uk 17 Mill Lane，剑桥，CB2 1RX 建筑与艺术史 GB 艺术与人文 finance@aha.cam.ac.uk 1-5 Scroope Terrace，Trumpington Street，剑桥，CB2 1PX 建筑 GC 艺术与人文 finance@aha.cam.ac.uk 1-5 Scroope Terrace，Trumpington Street，剑桥，CB2 1PX 艺术史系 GD 艺术与人文 finance@aha.cam.ac.uk 1-5 Scroope TerraceTrumpington Street，剑桥，CB2 1PX 古典文学系 GE 艺术与人文accounts@classics.cam.ac.uk Sidgwick Site, Sidgwick Avenue, Cambridge, CB3 9DA DIVINITY GF 艺术和人文 accounts@divinity.cam.ac.uk West Road, Cambridge, CB3 9BS 英语 GG 艺术和人文 accounts@english.cam.ac.uk 9 West Road, Cambridge, CB3 9DP 盎格鲁撒克逊语、挪威语和凯尔特语 GH 艺术和人文 accounts@english.cam.ac.uk 9 West Road, Cambridge, CB3 9DP 现代和中世纪语言 GJ 艺术和人文 accounts@mmll.cam.ac.uk Sidgwick Avenue, Cambridge, CB3 9DA 法语 GK 艺术和人文 accounts@mmll.cam.ac.uk Sidgwick Avenue, Cambridge, CB3 9DA 德语和荷兰语 GL 艺术和人文 accounts@mmll.cam.ac.uk Sidgwick Avenue, Cambridge, CB3 9DA 意大利语 GM 艺术与人文 accounts@mmll.cam.ac.uk Sidgwick Avenue, Cambridge, CB3 9DA 理论与应用语言学系 GN 艺术与人文 accounts@mmll.cam.ac.uk 凸起教职员大楼, Sidgwick Avenue, Cambridge, CB3 9DA
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
克里斯·斯塔克先生 任务控制中心主席 电子邮件
电池跳过威胁能源存储投资 尊敬的斯塔克先生和戈尔比博士， 我们是长期的机构投资者，致力于支持政府到 2030 年实现清洁电力系统的目标。我们想特别提请您注意电池存储领域的政策和程序缺陷，这些缺陷正在削弱投资者信心。如果不加以解决，这些失败将危及能源存储领域的资本部署，而此时政府正试图增加供应以支持电力系统脱碳。 虽然我们很高兴看到 NESO 在上个月对一封行业信函的回复中强调了这个问题 1 ，然后在 NESO 的“清洁电力 2030”报告 2 中再次提到了这个问题，但我们希望强调我们作为投资者的担忧，并要求立即采取行动。在 NESO 待办事项清单上的众多问题中，这个问题提供了一个快速且廉价的机会来释放资本，以建立更实惠、更清洁的电力系统。签署方背景背景如下：这封信的大多数签署方都承诺将他们的投资策略与支持实现《巴黎气候协定》目标保持一致。我们也都是英国电池存储的投资者。我们总共投入了超过 1.4 亿英镑（按当前股价计算）3。
AI时代的电子邮件安全指南
组织的电子邮件安全状况通常表明其整体安全姿势。高级电子邮件安全措施，例如DMARC执行和AI驱动的威胁检测，通常表明一个更成熟的总体安全计划。电子邮件安全意识计划的有效性通常会反映组织的整体安全文化。组织检测和响应基于电子邮件的威胁的能力通常反映出其更广泛的事件响应能力。电子邮件安全性投资水平通常与整体网络安全投资和优先级相关。电子邮件安全策略和合规性通常反映出组织对治理和风险管理的更广泛的方法。电子邮件系统的修补和维护通常表明脆弱性管理流程的总体有效性。网络保险提供商在确定保费和承保范围时越来越多地考虑组织的电子邮件安全姿势，将其评估为整体网络风险的关键因素。鉴于电子邮件基础架构的批判性质，其与身份和组织环境的深厚链接及其与其他系统的集成，很明显，电子邮件安全不仅在于保护通信渠道。这是关于保护几乎触及组织运营和安全的各个方面的核心业务资产。因此，组织的电子邮件安全姿势的优势通常是其整体网络安全成熟度和弹性的关键指标。
评论 (32) 有关 Diablo Canyon LR 草案 EIS 的电子邮件
来自：Jill ZamEk发送时间：2024 年 11 月 21 日星期四 1:48 AM 收件人：DiabloCanyonEnvironmental.Resource 主题：[External_Sender]“NUREG-1437，补编 62，草案”，案卷 ID NRC-2023-0192 Diablo Canyon 附件：Jill ZamEk 起草的 SEIS 草案.pdf 2024 年 11 月 Jill ZamEk、Arroyo Grande 提交的评论“NUREG-1437，补编 62，草案”，案卷 ID NRC-2023-0192 核电站许可证续期通用环境影响声明，补编 62，关于 Diablo Canyon 核电站 1 号和 2 号机组许可证续期第 2.1.7 节涉及运营和维护。这份 424 页的报告中没有任何地方提到 1 号机组反应堆压力容器的脆化。由于 NRC 豁免，它已有 20 多年未进行测试，但 NRC 建议批准 20 年的许可证续期。我反对这一结论，因为没有证据表明 1 号机组可以安全运行。第 2.4.3.3 节讨论了不采取行动的替代方案。其结论指出：“第 2.3.2.2 节讨论的风能、太阳能和电池备用电源等能源组合，以及购买电力和需求侧管理，可以相互补充并减少间歇性发电问题。”我支持不采取行动的替代方案。我建议将我们的纳税人和纳税人的钱投资于带有电池备用电源的可再生能源。第 3.4.5 节重点关注地震问题。“加州参议院第 846 号法案于 2022 年 9 月通过，以延长 Diablo Canyon 的运营，并包括 PG&E 进行更新地震分析的契约。 PG&E 于 2024 年 3 月 6 日发布了该分析的结果（PG&E 2024-TN10192）。ER 中未讨论这些结果，因为在 ER 提交给 NRC 时，这些结果尚未公开发布。NRC 工作人员独立审查了更新后的分析报告的相关部分，以确定其中是否提供了可能改变 ER 对 Diablo Canyon 站点及其附近受影响地质环境描述的新的重要信息。关于 Hosgri 断层和某些其他断层的滑动速率有了新的信息……尽管有新的滑动速率数据，但 NRC 工作人员得出结论，这些构造结构对 Diablo Canyon 站点及其附近地质环境的影响不会与当前许可期限内发生的影响不同，因为根据更新后的分析没有报告任何新的断层。”对于如此重要的安全要素，这个过程在我看来听起来很马虎。我希望 NRC 考虑 Peter Bird 博士的证据，该证据表明，核电站正下方的地震断层是垂直逆断层，这意味着它们可能引发比以前认为的更大的地面运动。PG&E 大大低估了 Diablo Canyon 发生严重地震的可能性。第 3.5.1.3 节。2 号法案涉及国家污染物排放消除系统。Diablo Canyon 采用的直流冷却系统违反了《清洁水法案》。但 PG&E 一次又一次地获得豁免，并被允许继续破坏海洋环境。
ITN 6681-4第1页，共9封电子邮件：lauren.beck@fsu.edu
代表FSU的正式表达。针对其他部门，个人，代理人或FSU代表收到的任何提案将不视为有效或有约束力。此外，FSU将仅认可被签署并以书面形式或直接在FSU公共采购门户中提交的被告的通讯，作为代表被告正式授权的表达方式。对此的受访者或代表他们行事的人不得与FSU的任何雇员或官员，董事会或大学直接支持组织有关ITN的任何方面的直接支持组织，除非以书面形式或首席搜索官或唯一的ITN文件所提供的书面方式，否则该ITN的颁发日期是颁发此期限，直到其颁布的日期，直到颁布阶段，该奖项是在此期间颁发的，该奖项是在此期间颁发的，该奖项是在72小时的授权下，该公司的颁布率是在此期间颁发的。州长（BOG）条例18.002。违反此规定可能是拒绝提案回应的理由。
Intuit Mailchimp 宣布推出电子邮件内容生成器，这是一款用于电子邮件营销的生成式 AI 工具
发送日期和发送时间优化 - 发送日期优化会获取活动的日期范围（在 Campaign Manager 内），并根据行业基准推荐在该范围内发送电子邮件的最佳日期。通过发送时间优化，Mailchimp 会将电子邮件的发送时间调整为预计的发送电子邮件活动的最佳时间。内容优化器 - 当您向受众发送电子邮件活动时，Mailchimp 可以帮助营销人员决定如何创建和设计他们的营销内容。Mailchimp 的内容优化器根据行业最佳实践提供额外的指导和分析，包括可读性和可浏览性、号召性用语、图像、语气以及链接格式、合并标签、拼写和语法错误。创意助理 - 创意助理会导入营销人员的品牌资产并将其存放在品牌套件中，使他们能够使用品牌颜色、字体、徽标和图像通过自动生成的设计填充营销内容。Mailchimp 使用设计最佳实践和 AI 来确保多渠道活动既美观又一致，同时还允许用户轻松编辑、调整大小和发布。购买可能性和客户生命周期价值 - 对于已将其电子商务商店和/或 QuickBooks Online 帐户与 Mailchimp 平台集成的客户，Mailchimp 使用电子商务数据（如个人购买历史和模式）帮助营销人员估计其客户的生命周期价值和再次购买的可能性。客户旅程构建器下一步行动建议 - 客户旅程构建器的下一步行动建议可帮助营销人员分析类似用户的行为，以推荐要添加到客户旅程的步骤。使用 GPT 生成主题行、标题、子标题和预览文本 - 这些文本生成工具完善了电子邮件文本生成产品套件，使 Mailchimp 用户只需单击几下即可生成整封电子邮件。替代文本生成 - 替代文本生成器会分析照片内容，并向视障人士推荐描述照片内容的替代文本 (alt-text)。图片库建议 - 首次注册时可能没有与其业务相关的图片资产的新 Mailchimp 用户将看到基于他们提供的有关其业务的文本而显示的品牌图片库建议。营销活动绩效基准测试 - 营销活动绩效基准测试组可帮助营销人员通过增长率和打开率等统计数据了解其营销活动与行业同行相比的情况。产品推荐——Mailchimp 客户可以根据之前的购买历史和电子邮件互动所驱动的预测，将产品推荐块添加到他们的电子邮件中。
MGT 439商业策略课程课程课程提纲2014年夏季课程教练Alex Williams Texas A＆M University - 商业电子邮件：Alex.williams@08.01.02.R0.01校园内的服务和情感支持动物，于2024年5月29日批准下一个预定的评论：2029年5月29日，程序摘要
应通过学生残疾服务为残疾学生提供合理的住宿要求（903）886-5150。应通过人力资源部办公室提出所有其他合理的教职员工/学生雇员或公众的要求。Related Statutes, Policies, or Requirements Fair Housing Act (FHAct) Section 504 of the Rehabilitation Act of 1973, as amended (Section 504) Americans with Disabilities Act, as amended (ADA) System Regulation 08.01.01 Civil Rights Compliance Suspends University Procedure 08.01.01.R0.02 Service and Assistance Animals Definitions Emotional Support Animal (ESA) : An animal that works, performs根据医疗保健或心理健康专家的建议，任务或为残疾人提供帮助；它的作用是减轻个人残疾的症状，但不能帮助患有日常生活活动的残疾人。
* 通讯作者：Mohammad-Amin Abshat (MD)，伊朗拉什特吉兰医科大学医学院。Seyed Javad Masoumi (MSc)，伊朗德黑兰大学心理学与教育学院心理学系。电子邮件：aminabshat9777@gmail.com 电子邮件：masoumi.seyedjavad@gmail.com 如何引用本文：Khani A、Sadeghi Velni E、Hosseini SS、Bagherieh D、Abshat MA、Masoumi SJ。人工智能：一种改善重症监护病房患者护理的宝贵而有效的工具。J Nurs Rep Clin Pract。2024 年。
AI 在 ICU 护理中最重要的贡献之一是它能够实时处理大量患者数据 [5]。ICU 患者通常使用各种设备进行监测，这些设备可跟踪生命体征，包括心率、血压、血氧饱和度和呼吸模式。AI 算法可以即时分析这些数据，识别模式并在并发症变得危急之前预测它们。例如，AI 可以通过识别患者生理数据的细微变化来检测败血症（一种危及生命的疾病）的早期迹象。这种预测能力使护士能够尽早进行干预，从而有可能预防严重的并发症并提高患者的存活率 [5]。