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皮肤微生物组，皮肤健康与疾病
抽象的微生物组不仅存在于肠道中，还存在于口腔，鼻腔，呼吸道，生殖和尿路以及皮肤中。皮肤中的微生物组在整个皮肤中存在，尽管与肠道和口腔中的微生物组相比，每单位面积的细菌数量在10 5 /cm 2时较小。免疫学教科书指出，皮肤是防止外来物质和病原体从外部进行的障碍，并且皮肤微生物组充当生物障碍，但直到本世纪初，这几乎是一个谜，这几乎是一个谜，皮肤微生物组与人类健康和疾病之间的关系如何。随着下一代测序（NGS）分析的最新进展，已经揭示了皮肤微生物组的组成，以及皮肤稳态的维持与调节引起的各种皮肤疾病之间的关系逐渐变得明确。
采购政策 - 皮尔区教育局
• 聘请外部组织和机构进行培训、协作和信息共享计划。 • 聘请外部供应商进行关系发展、培训和协作计划。 • 开发新流程、附加程序和指南以及工具来实施、管理和报告采购活动的新方面。 • 培训 PDSB 采购团队如何管理新采购项目和合同，同时考虑额外的社会、环境和道德因素。 • 培训 PDSB 员工和其他利益相关者了解采购流程的新方面。 某些商品或服务在纳入社会、环境或道德要求时，供应商也可能会根据具体商品给出不同的定价。目前很难估计对 PDSB 的总体财务影响。 法律影响：所有 PDSB 采购和供应链活动均受公共采购立法的约束，例如 BPS 采购指令和适用的加拿大贸易协定。修订后的政策使所有 PDSB 采购活动符合管理公共采购的适用法律，并确保采购方式符合 2024 年 1 月 1 日生效的最新 BPS 采购指令，包括公开竞争采购的采购门槛、合同管理、利益冲突和文件保留等领域。社区影响：多年来，PDSB 社区一直对董事会采购实践的环境、公平和包容方面表示担忧。在公众咨询期间，社区成员表示，除了承诺之外，他们还希望看到与新流程实施相关的更具体的语言，这些语言将在即将修订的 PDSB 采购条例（操作程序）中解决。风险评估：目前的 PDSB 采购门槛低于更新后的 BPS 采购指令中的门槛。如果不将 PDSB 门槛与法规门槛保持一致，将会造成混乱，不必要地延长完成董事会采购业务中其他采购项目所需的时间，因为价值较低的项目将占用采购部门的资源，并增加来自供应商的挑战风险。
人工智能与剽窃 - 皮尔区教育局
概述目标：概述皮尔区教育局 (PDSB) 有关剽窃的政策中对人工智能 (AI) 系统的认可。重点： 人工智能的发展引发了人们对其对教育影响的担忧，特别是剽窃问题。 皮尔区中小学学生评估、评价和报告政策以及学生行为准则都提到了剽窃和学术诚信，但并未明确提及人工生成的内容。 这为制定新政策和/或修订现有政策和指导文件提供了机会，以应对人工智能在教育中有关剽窃的影响。背景：随着技术的发展，社会越来越数字化。因此，人工智能的应用不断被融入到日常系统中，塑造了许多行业的人机互动，从与聊天机器人的互动到语音助手（例如 Siri、Alexa）的使用，再到个性化推荐和谷歌地图的增强功能。 ChatGPT 的近期推出，引发了关于人工智能系统对教育领域产生积极或消极影响的讨论。对于学生和教育工作者来说，这强化了他们了解人工智能在教育领域潜力的必要性，同时提高对这些系统的风险和局限性的认识，包括它们是否有能力履行 PDSB 对保护隐私、公平、人权、道德、反压迫和无障碍的承诺。在 2023 年 1 月 18 日的治理和政策委员会会议上，委员会讨论了人们对人工生成内容的担忧及其对剽窃定义的影响。本报告概述了人工智能在 PDSB 剽窃政策中的现状。证据发现/关键考虑因素：什么是人工智能？根据 C-27 法案草案（一项旨在颁布《人工智能和数据法》的联邦法案）的定义，人工智能系统是“一种技术系统，它通过使用遗传算法、神经网络、机器学习或其他技术，自主或部分自主地处理与人类活动相关的数据，以生成内容或做出决策、建议或预测”（C-27 法案，2022 年，第 39(2) 条）。换句话说，人工智能是指能够模仿或执行通常需要人类智能的任务的计算机系统，包括但不限于推理、解决问题、做出预测和创作作品（欧盟，2022 年；Rekdal，2023 年；联合国教科文组织，2019 年）。ChatGPT 是生成式人工智能的一个例子，它利用机器学习算法，在大量数据上进行训练
议程 - 皮尔区学校董事会
11。授权现代学习者评论（续）Tony Moscone确认，EML文件将被更新并与董事会的多年战略计划进行一致，并将包括与董事会优先级的特定联系，这些联系与文化响应式和相关实践有关。他邀请PIC成员在接下来的两周内提供在线调查表中的反馈。会员的澄清问题得到了回答，包括：技术提供了教育中的多个入口处，以及没有技术，低技术或高科技方面的选择；在学校中引入年轻等级的技术将有所不同；董事会政策和程序将指导技术的适当使用；从教学法的角度以及从隐私和安全角度审查了技术工具，然后才被批准在课堂上使用；技术通过体验式学习为学生提供了不同的经验，并监控了工作。汤姆·莫斯汀（Tom Moscone）将在选择第三方技术的准则中跟进，因为隐私漏洞的潜力。一位成员建议员工审查与儿童使用技术有关的研究，尤其是在某些从教室中删除技术的司法管辖区。成员进一步建议与员工共享指南，以确保对技术的持续使用。pic-20由Shazia Hassan搬迁，艾莉森·洛克特（Allison Lockett）借调了，并收到了授权现代学习者评论的口头报告。................................................................................................................................................................董事会更新/报告学校改善与权益副主任Camille Logan指出，2024年教育董事年度报告上周在所有家庭电子邮件中都发送了年度报告。鼓励成员审查该报告，她指出该报告的组织是为了与多年的战略计划保持一致，这是学生的成就，社区参与，心理健康和福祉以及途径和过渡。她指出：四个Darcel Avenue高级公立学校学生在世界机器人竞赛中赢得了第一名；一月是泰米尔遗产月；幼儿园注册于12月开放；注册是针对法国沉浸，扩展法国沉浸式，高性能者计划和基本区域学习选择计划开放的；课程选择日期为8年级学生的1月份过渡到9年级，并提供信息课程；有关手机使用和反蒸发的董事会政策，以及与家人共享的有关无Vape设施的信息； 2025年1月20日星期一的基本专业活动日。Atheia Grant是公平，土著教育和社区参与的负责人，提供了有关：2024年12月举行的2024年穆斯林青年领导会议的更新，由200多名中学生和300名中级学生出席；庆祝主要奥马尔·齐亚（Omar Zia）的生活，他对Deel DSB的学生和家庭的贡献；第一批犹太学生联盟聚集在一起庆祝光明节； PDSB学生股权主委员会成立了40名代表
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
人工智能：最终更新 - 皮尔区教育局
• 深化对人工智能系统的好处、风险和局限性的认识并建立能力； • 通过有意义地整合人工智能来支持课堂创新；以及 • 确保在学习环境中使用人工智能工具符合 PDSB 对保护隐私、公平、人权、道德、反压迫和无障碍的承诺。 在 2023 年 4 月 12 日的治理和政策委员会会议上，PDSB 工作人员提交了人工智能和剽窃报告，该报告提供了“皮尔区教育局 (PDSB) 任何有关剽窃的政策中对人工智能 (AI) 系统的认可概述”，重点关注学生政策影响。 针对人工智能和剽窃报告，治理和政策委员会在 2023 年 5 月 17 日的委员会会议上通过了一项动议，要求工作人员“带回一份关于员工使用人工智能 (AI) 政策现状的报告”。随后，《人工智能 (AI) 与剽窃：员工影响》报告于 2023 年 11 月提交。2023 年 11 月的报告提供了针对员工的 AI 政策的最新情况，并提出了针对 PDSB 员工和学生在 PDSB 内使用 AI 的临时指导草案。工作人员还承诺向董事会提供有关 PDSB 内 AI 状况的最新信息。本报告提供了 2023-2024 学年 PDSB 内 AI 状况的最终更新。
推进数字化服务交付 - 皮尔区
• 提高居民获取区域服务的便利性 • 在无法亲自获取服务的情况下提高服务连续性 • 通过将客户咨询从高成本渠道（邮件、亲自、电话、电子邮件）转移到低成本的数字自助服务来节省成本 • 提高业务流程效率并减少繁文缛节，使员工能够专注于更高价值的工作 • 数字化路线图有助于将区域的优先事项和资源优先用于共同目标 • 通过改善居民体验和客户满意度来增强信任和信心
皮尔区教育局董事的多年期战略计划
(a) 促进学生成就和幸福；(a.1) 促进积极的学校氛围，包容和接受所有学生，包括任何种族、血统、籍贯、肤色、族裔、公民身份、信仰、性别、性取向、性别认同、性别表现、年龄、婚姻状况、家庭状况或残疾的学生；(b) 确保有效管理董事会的资源；(c) 为学生提供有效和适当的教育计划。第 169.1(2) 节规定，多年期计划是为期三年或三年以上的计划。第 169.1(3) 节规定，每个董事会应确保第 (1)(f) 条所述的计划包括有关分配资源的措施，以改善低于第 11.1 节规定中规定的结果的学生成绩。第 11.1 节列出了部长可针对由公共资金资助的学校或班级制定法规的问题清单。第 169.1(4) 条规定，每个董事会应采取措施，将第 (1)(f) 条中提到的计划提请董事会的支持者和员工注意，并向董事会的支持者和员工报告实施该计划的进展情况。
2024-2028 多年期战略计划 - 皮尔区教育局
皮尔区教育局 (PDSB) 的 2024-2028 多年期战略计划提供了富有远见的路线图，旨在帮助学生为充满活力的未来做好准备，为他们提供必要的技能、知识和特质，以支持他们的福祉并在学术道路和未来职业生涯中脱颖而出。我们致力于在整个系统中创造公平的教育机会，以培养好奇心、创造力、创新和灵感。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。