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国际会议 - 终身学习
近来，全球气候变化和人口边缘化现象的出现，对发展理念提出了严峻的质疑，几十年来，这种现象一直主导着全球的发展态势。尽管人类正在规划美好的未来，但环境威胁和随之而来的气候变化、最佳经济增长导致其他一切都被置于次要地位、社会发展缺乏平等机会以及弱势群体被边缘化等问题，都令人担忧。通过不断学习赋予个人权力，可以找到解决方案。这种学习应该使个人能够应对不断出现的挑战，使他们有能力为自己创造可持续的未来。在这样做的同时，他们需要对地球和社会抱有负责任的态度。
蒙哥马利学院的终身学习
课程 CRN 课程名称 课时 模式 开始日期 结束日期 课程编号: 天数 时间 地点 LLP193 24346 手工巧克力和调温 2.5 F2F 10/21/2024 10/21/2024 星期一 下午 6:00 - 晚上 8:30 R-CC-校园中心 LLI594 24378 像厨师一样烹饪 6 SR 10/17/2024 11/7/2024 星期四 下午 7:00 - 晚上 8:30 虚拟远程 LLP112 24328 健康烘焙 2.5 F2F 11/11/2024 11/11/2024 星期一 下午 6:00 - 晚上 8:30 R-CC-校园中心 LLP194 24345 掌握马卡龙制作 2.5 F2F 2024 年 9 月 23 日 2024 年 9 月 23 日 星期一 下午 6:00 - 晚上 8:30 R-CC-校园中心 LLP199 24468 精美节日甜点 2.5 F2F 2024 年 12 月 9 日 2024 年 12 月 9 日 星期一 下午 6:00 - 晚上 8:30 R-CC-校园中心
-2024 年秋季- 欢迎来到 OSHER 终身...
代顿大学 Osher 终身学习学院的宗旨是为 50 岁或 50 岁以上的成年人提供各种研讨会，这些研讨会基于同伴学习的概念，旨在在非正式和非竞争性的环境中激发智力。我们是一个充满活力的社区，我们的成年人对艺术、时事、健康和健身、历史、文学、音乐、宗教和科学有着广泛的兴趣。课程委员会与特别项目和继续教育执行主任合作，根据会员要求、主持人的专业知识、多样性和平衡性来选择课程。主持人包括代顿大学 (UD) 的教授和社区专业人士，他们主持同伴非正式讲座和讨论研讨会，通常每周举行一次，每次两小时，持续三到八周。我们的研讨会不计学分，没有考试和成绩，也没有教育要求。参与是必不可少的，从跟上指定的阅读内容、参与研讨会讨论到分享自己研究的结果。我们的大部分研讨会都在位于南帕特森 1700 号丹尼尔 J. 柯伦广场的代顿大学河校区举行；其他研讨会在 UD 主校区举行，还有少数在校外地点举行，例如邦绍夫特探索博物馆。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
Lipschitz终身加固学习
•MDP空间中V ∗和Q ∗的Lipschitz连续性的理论研究； •根据MDP之间的局部距离提出的实用，非负转移方法； •在终身RL设置中应用此转移方法的PAC-MDP算法的建议和研究。
终身患运动神经元疾病的风险（...
终生发展运动神经元疾病（MND）的风险约为300中的1个。该疾病的确切原因仍然未知，并且需要进行研究的资金来理解这一点，并最终需要开发治疗。MND协会致力于照顾与MND的人，并通过我们的研究资金来照顾和影响MND的世界。先前的研究试图确定运动或对接触运动的运动影响是否导致神经系统疾病的风险增加，例如阿尔茨海默氏病，MND和慢性创伤性脑病（CTE）。在过去的十年中，一些证据表明，包括足球和美式足球（NFL）的接触运动之间存在潜在的联系，而神经退行性疾病的风险增加了。的发现表明，在专业水平上踢足球的人患神经退行性疾病的风险增加，其中一些研究表明，成为职业足球运动员会增加一个人发展MND的风险（Chio等2005：Chio等人，Chio等，2009）。另一项研究（Russell等，2022年）得出结论，与普通人群相比，前苏格兰国际橄榄球联盟球员患MND的风险增加了。也有少量的研究发现，表明对MND的敏感性增加与某些专业运动有关，并且运动容易重复脑震荡头和颈脊柱创伤（Blecher等人，2019年）。当然，这项研究在MND协会中引起了人们的极大兴趣，公众对接触运动和神经退行性疾病的风险的关注正在增加。尽管这些研究迄今进行了这些研究表明这些职业运动与MND之间的相关性并未证明因果关系 - 因此他们认识到，职业足球运动员和橄榄球运动员更有可能发展MND，但他们并不建议这样做专业地踢足球，或者直接导致一个人发展MND。也要牢记这些研究中报告的MND病例的数量仍然相对较低，因此得出结论，如果由于随机的机会，这只是一个群集，则可能会误解风险的确定风险。尽管体育内部的运动越来越多，可以理解，认识并在必要时减轻负面的长期影响，但也很明显，需要更多的研究。我们认识到这一点，并正在与研究人员和机构合作，以促进MND研究。我们已经与苏格兰MND慈善机构和我的名字“ Doddie基金会”合作，以资助新的研究，以研究创伤性脑损伤是否会导致发展MND的风险增加。这项研究，创伤性脑损伤和运动神经元疾病（T-MND）由威廉·斯图尔特教授及其团队在格拉斯哥大学领导。我们也是MND和Sport Expert Working Group的一部分，该组织致力于探索Sport和MND之间的潜在联系。该小组包括MND协会，MND Scotland和我的名字“ Doddie以及MND的人们）的代表，并且正在回应许多科学出版物，这些出版物表明，在
新生儿神经病学门诊患者的终身护理方法
本次研讨会将回顾在照顾神经发育障碍风险较高的婴儿时采用终身护理方法的重要性。我们将首先讨论哪些结果对于父母一方造成脑损伤的婴儿家庭最重要和最有意义，以及我们的患者和家庭需要的支持会随着时间的推移如何变化。随后的演讲将回顾早产婴儿、围产期中风婴儿和先天性心脏病婴儿的长期神经系统结果。通过这些演讲，参与者还将了解神经发育结果的关键预测因素以及优化这些人群终身大脑健康的策略。