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使用生成AI在评估任务中使用的一般指南
4.1可访问性：生成的AI工具以包容性，可访问性和公平性的方式用于残疾人和来自不同背景的人。4.2非歧视：使用生成AI工具最大程度地减少了对个人，社区或群体的机会和反驳，歧视。4.3学术完整性：在评估中使用时，生成的AI工具可以对学生的表现，技能和知识进行公平而公正的评估。4.4文化和知识产权：使用生成AI工具时，学校尊重各种文化群体的文化权利；特别是土著文化和知识产权（ICIP）权利。4.5版权：使用生成AI工具时，学校知道适用的版权权利和义务。
单分散胶体量子点簇内的均匀共振能量转移
同质 FRET 过程依赖于供体发射和受体吸收之间的光谱重叠。只有当 QD 彼此足够接近时，才会发生这种情况。这就是我们添加 APTES 将它们聚集成簇的原因。因此，从小波长到大波长的相关能量转移导致 QD 群体的发射带红移。从现象学上讲，这种红移类似于我们在胶体悬浮液中增加 QD 浓度时观察到的红移。在这种情况下，QD 不会聚集且不会相互耦合，因此它们无法实现同质 FRET。然而，鉴于它们的高浓度，内滤波效应 (IFE) 开始发挥作用。每个 QD 仍然发光，但会显著吸收其他 QD 的光。这是一种纯粹的集体自吸收现象，在整个 QD 群体的规模上，依赖于吸收和发射之间的光谱重叠 [3]。给定等式。 (S13)，同源 FRET 可以正式描述为一种统计现象，涉及整个 QD 群体的吸收 A (λ) 和发射光谱 I 0 (λ) 之间的有效重叠，方式与 IFE 类似，只要 ∆ S ≳ δλ ，即 A (λ) ≈ I 0 (λ + ∆ S) 在重叠的光谱范围内（见图 S2）。出于这些原因，我们在此建议，首先，计算由于内滤波效应（IFE）引起的红移，其次，将结果推断到形式上类似的同源 FRET 情况。
2024 年 9 月 26 日肿瘤药物咨询委员会会议
2024 年 9 月 26 日——肿瘤药物咨询委员会。百济神州。GA-1。第 2 页。简介... 目标患者群体的代表。TIS + C。N = 501。PBO + C。N = 496。
耶鲁大学人工智能工作组报告
汲取来自其多元化学者群体的专业知识。我们的职责是： • 了解整个大学已经在进行的人工智能研究和应用； • 为耶鲁大学如何引领和创新人工智能研究并对其产生积极影响制定愿景
一种无需基因组关系矩阵直接逆的有效基因组预测方法
GBLUP 是应用最广泛的基因组预测 (GP) 方法，由于需要求基因组关系矩阵 (GRM) 的逆，因此随着训练群体规模的增加，该方法会消耗大量且不断增加的计算资源。因此，在本研究中，我们结合随机 Haseman - Elston (HE) 回归 (RHE-reg) 和预条件共轭梯度 (PCG)，开发了一种新的基因组预测方法 (RHEPCG)，该方法避免了直接求 GRM 的逆。模拟结果表明，在大多数情况下，RHEPCG 不仅能达到与 GBLUP 相似的预测精度，而且还能显著减少计算时间。对于实际数据，与 GBLUP 相比，RHEPCG 对拟南芥 F2 群体的 7 个性状和高粱双色 RIL 群体的 4 个性状表现出相似或更好的预测精度。这表明 RHEPCG 是 GBLUP 的一个实用替代方案，并且具有更好的计算效率。
通过时间感知的追索性增强公平性
摘要算法求程（AR）通过提供可行的建议来解决自动决策中的不利结果。但是，当前的最新方法忽略了特征的相互依赖性，并且不考虑时间维度。为了填补这一空白，时间卡是一种整合时间信息的开创性方法。基于这种表述，这项工作调查了公平的背景，特别关注对边缘化人群群体的影响。由于漫长的等待时间会极大地影响社区的财务，教育和个人生活，探索与时间相关的因素如何影响这些群体的公平待遇对于建议潜在的解决方案以减少对少数人口的负面影响至关重要。我们的发现为对个人需求敏感的更公平的AR技术奠定了基础，最终提出了更公平的建议。
