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说话者BIOS-安大略省生命科学
Zayna Khayat，内部未来主义者，Life Sciences＆Healthcare，Deloitte Canada Zayna Khayat是加拿大德勤的医疗保健和生命科学实践的内部内部健康主义者。她还是多伦多大学Rotman管理学院卫生部门战略流的兼职教师，在那里她指导医疗MBA计划中的医疗保健创新和合作伙伴关系课程。Zayna是加拿大Teladoc Health的成长顾问，并为一些新兴的健康创业公司提供建议。Zayna此前曾担任国家家庭医疗保健和衰老社会企业SE Health作为未来战略家的期货团队。Khayat博士以前是加拿大多伦多卫生创新中心火星探索区卫生系统创新的负责人。 2017年，她被借调到荷兰Radboud大学医学中心的Reshape Innovation Center。 Zayna完成了她的博士学位。多伦多大学（2001年）的糖尿病研究，随后是战略咨询职业，包括作为波士顿咨询集团（BCG）医疗保健实践的校长。 她目前与丈夫和三个孩子一起住在多伦多，并且精通法语和阿拉伯语（还有一些荷兰语！ ）。Khayat博士以前是加拿大多伦多卫生创新中心火星探索区卫生系统创新的负责人。2017年，她被借调到荷兰Radboud大学医学中心的Reshape Innovation Center。Zayna完成了她的博士学位。多伦多大学（2001年）的糖尿病研究，随后是战略咨询职业，包括作为波士顿咨询集团（BCG）医疗保健实践的校长。她目前与丈夫和三个孩子一起住在多伦多，并且精通法语和阿拉伯语（还有一些荷兰语！）。
天主教圣经使徒：- 说话的上帝
在圣经中与耶稣基督重新进行个人接触。在礼拜仪式、教理讲授和神学研究中重新认识圣经。支持培训者宣讲圣言和与圣言的接触。培训和支持读者。通过社区、团体和运动广泛传播圣经。在圣经数字福音传播中发挥更大的创造力。在文化领域与圣经加强合作。重新理解科学与圣经之间的关系。重新将圣经与教会的社会教义联系起来。与其他普世传统和信仰一起探索圣经。
NIST 2024 说话人识别评估计划
2024 年说话人识别评估 (SRE24) 是美国国家标准与技术研究所 (NIST) 自 1996 年以来进行的一系列说话人识别评估中的下一次。评估系列的目标是 (1) 有效衡量当前技术的系统校准性能，(2) 提供一个通用框架，使研究界能够探索说话人识别领域有前途的新想法，以及 (3) 支持社区开发融入这些想法的先进技术。评估旨在引起所有致力于文本无关说话人识别一般问题的研究人员的兴趣。为此，评估旨在关注核心技术问题，并简单易懂，方便希望参与的人使用。本文档介绍了 SRE24 的任务、性能指标、数据、评估协议和规则 / 要求。SRE24 的组织方式与 SRE21 类似，重点关注通过对话电话语音 (CTS) 和视频音频 (AfV) 进行说话人检测。它将再次提供跨源（即 CTS 和 AfV）和跨语言试验，这要归功于在北美以外收集的多模态和多语言（即具有多语言受试者）语料库。然而，与以前的 SRE 相比，它还将引入一些新功能，包括注册片段持续时间可变性、更短持续时间的测试片段以及一些包含多个说话者的片段。但是，对于具有多个说话者的注册片段，将提供目标说话者的分类标记 1。SRE24 将提供固定和开放的训练条件，以允许统一的跨系统比较，并了解额外和不受限制的训练数据量对系统性能的影响（参见第 2.2 节）。与 SRE21 类似，SRE24 将包含三个轨道：纯音频、纯视觉和视听，其中包括使用音频、图像和视频材料自动检测人员。音频和视听轨道都需要系统提交，而视觉轨道则是可选的。表 1 总结了 SRE24 的轨迹。
rcppssych-International-Congress-2024 ---说话者 - 唱片...
来自UCLPARTNERS的团队的一部分，他们也在工作。S38 Rahul Bhattacharya博士这位发言人是纸张主席Mrcpsych面板，ESC和Hold>
``这就像橡皮鸭会说话''：通过参与式促使研究理解生成的AI辅助数据分析工作流程
基于生成深度学习的最终用户工具，即“生成AI”（在第2.2节中定义）可以大大提高用户分析和了解数据的能力，尤其是那些没有正式专业知识或数据分析中的培训的数据。数据分析工作 - 众所周知，乏味，具有挑战性，容易出错，并且具有很高的专业知识要求。生成的AI在促进数据分析脚本的创作和调试，重新使用分析工作流程，分析脚本的理解，学习和探索方面显着提高了最新技术的状态[58]。用户行为的潜在变化已被描述为生成偏移[58]。生成转移提出了三个变化轴：强化（将应用于现有的工作流程更复杂的自动化），扩展（将自动化更多的工作流程）和加速度（以前成本高昂的工作流程将在其自身自动化时变得更加便宜）。在最终用户数据驱动的感官中，即生成转移的一个重要用户方案，即在某些数据的上下文中进行分析（通常是开放的，定义不明和探索性的）（第2.1节中详细介绍）。最终用户数据驱动的感觉的经典示例包括个人和公司预算，电子表格中的财务建模以及量化的自我[39]活动。不太明显的例子包括旅行计划，或选择访问或电影观看的餐厅。如前所述，生成的AI在数据驱动的感觉中有许多应用。这些涉及定性和定量信息的混合物，以及主观和“客观”迹象；要选择一部电影，人们可能会考虑一个人的偏好和心情，任何同伴的喜好，对预告片的反应，批判性评论和评分，电影持续时间，流派，导演，演员等。它可以建议相关数据集或分析程序，编写数据转换和分析脚本或电子表格公式，帮助调试或重新使用现有脚本，提出主观标准以评估不同的选项，教用户如何应用不熟悉的统计程序或工具，甚至可以帮助用户脱颖而出，以使用户脱颖而出，以帮助用户不适当地造成问题。面对如此广度的应用程序，系统设计师面临的关键问题是范围之一：在何处，通过生成AI来改善数据驱动的感觉的最终用户体验的最大机会和挑战？我们的研究是Sarkar等人首次应用参与式促使Proto-Col的研究。[63]探索生成AI的机会和挑战。参与性促进是研究人员介导的参与介导的参与式的相互作用与广泛的开放式AI系统，例如OpenAI Chatgpt或Microsoft Bing Chat。后者是“广泛”的，因为它们旨在在广泛的工作流程中为援助提供支持。通过研究人员介导的研究，参与者的经验可以基于实际的AI功能，而研究人员将其范围为特定领域（在我们的情况下，是数据驱动的感官）。我们在我们的方法的描述中讨论参与提示的价值（第3节）。我们的研究发现，生成的AI支持数据分析工作 - 通过简化信息来觅食循环中的数据流
说话者传记
Allen博士是家庭医学和社区健康系的副教授，健康差异研究计划主任，也是明尼苏达大学医学院的卫生公平研究主席。她目前是明尼苏达州NIMHD P50慢性疾病降低和股权促进中心的MPI（C2Dream），并与明尼苏达大学临床转化科学学院的社区参与与协作核心共同导演。艾伦博士是参与式研究科学的领导者，并且在学术和社区方面的能力越来越多，以解决健康不平等的研究合作。艾伦博士的研究重点介绍了基于社区的参与式方法来开发和实施健康促进，以及针对包括移民社区的烟草和其他药物预防干预措施。作为NCI资助的T32在癌症健康差异上的MPI，R25旨在支持高中和本科生的学术持久性，而本科生则代表性不足，艾伦博士致力于增强研究和临床劳动力的多样性。艾伦博士在明尼苏达大学完成了医学院，并在麦迪逊大学威斯康星大学的社会学硕士学位。她是加州大学洛杉矶分校的罗伯特·伍德·约翰逊（Robert Wood Johnson）的临床学者。Allen博士是明尼苏达州明尼阿波利斯市FQHC社区大学医疗保健中心的临床医生。
说话者传记
mahendra bhandari的研究在于农艺/作物生理学的相互作用以及使用技术来调查与遗传学，环境和管理相互作用有关的生理和生物物理过程，以及用于利用新出现的技术分析的总体目标，以开发数据驱动的数据驱动型基因型，作品设计，作品设计，以及作品设计，以及相关的数据分析。特定的研究领域包括遥感（无人驾驶系统，卫星图像和接地传感器），大数据分析，高吞吐量表型，以改善对生物和非生物应力的反应，以及用于灌溉，肥料，生长调节器和收获式化学物质的预测性和规定性管理的精确农业。Bhandari博士获得了学士学位2011年在Tribhuvan University的农业硕士学位，他的硕士学位 2016年西德克萨斯农工大学的植物，土壤和环境科学和博士学位。 2020年在德克萨斯农工大学的农业学博士学位。2011年在Tribhuvan University的农业硕士学位，他的硕士学位2016年西德克萨斯农工大学的植物，土壤和环境科学和博士学位。 2020年在德克萨斯农工大学的农业学博士学位。2016年西德克萨斯农工大学的植物，土壤和环境科学和博士学位。 2020年在德克萨斯农工大学的农业学博士学位。
扩大非洲生产疫苗的能力说话者传记
Fouad Atouf，博士全球生物制剂高级副总裁USP Fouad Atouf博士是美国药房（USP）全球生物学高级副总裁，他负责监督标准发展，利益相关者参与和行业合作，以支持生物学药物的质量和安全。 Atouf博士在USP工作了15年以上，并担任多个领导角色，为生物制剂开发质量工具并建立相关的参考材料计划。 除了领导汇编标准的现代化外，Atouf博士还启动并实施了针对技术支持制造和测试生物学药物的生物制剂战略。 他已经与学术界，生物制药行业和全球政府机构实施了新的参与模型和协作方法。 Atouf博士在包括生物制剂和晚期疗法在内的药品的调节和标准化方面具有强大的背景。 Atouf博士是众多出版物的作者，是国家和国际制药和监管科学活动的经常发言人。 他拥有博士学位。来自法国巴黎的皮埃尔与玛丽·居里大学的细胞生物学博士学位。Fouad Atouf，博士全球生物制剂高级副总裁USP Fouad Atouf博士是美国药房（USP）全球生物学高级副总裁，他负责监督标准发展，利益相关者参与和行业合作，以支持生物学药物的质量和安全。Atouf博士在USP工作了15年以上，并担任多个领导角色，为生物制剂开发质量工具并建立相关的参考材料计划。除了领导汇编标准的现代化外，Atouf博士还启动并实施了针对技术支持制造和测试生物学药物的生物制剂战略。他已经与学术界，生物制药行业和全球政府机构实施了新的参与模型和协作方法。Atouf博士在包括生物制剂和晚期疗法在内的药品的调节和标准化方面具有强大的背景。Atouf博士是众多出版物的作者，是国家和国际制药和监管科学活动的经常发言人。他拥有博士学位。来自法国巴黎的皮埃尔与玛丽·居里大学的细胞生物学博士学位。
口头2和评估说话3
工作任务的描述3.1.1基于传感器，地理空间和数字作物，土壤，水和结构监测和建模（M1-M36）任务负责人：CNR [Mirco Boschetti＆Piero Toscano]；涉及的合作伙伴：Unibo，Uniba，Unimi，Unina，Polimi，unipg，unipr，cnh，ibf，Tel-tel-on-on-on-on-on-on-on-On-on-On-on-ocximal和遥控传感器将在选定的现场条件下进行开发和测试，以评估和验证其性能。基于传感器的方法将由地理空间技术，地理学，地理上加工和数字模型集成和驱动。图像分析和人造视力预计将被广泛采用，以提供有关关键信息元素的数据，例如作物物候，种子成熟度，蔬菜生长和水果大小。这项工作不仅将集中在生产投入上，例如土壤使用，水和肥料的应用和监测，而且还集中在作物质量和数量参数上。将开发对管理输入的作物反应模型，以提供实时管理解决方案，以实现高效且优化的输入校准，以构建农作物的多层“数字双胞胎”（以及相关的基础架构（例如灌溉系统，结构和设施），嵌入了各种农业系统所需的所有相关信息。为新的智能结构和植物的设计和优化控制以及现有农场设施的脱碳和改造的能源监测和建模也将被应用。
“会说话的大脑”关于人工智能、神经回路的集体论文......
前言 在 1995 年出版的《说话的头脑》一书中，编辑 Peter Baumgartner 和 Sabine Payr 整理了一系列精彩的访谈，采访对象是 20 世纪最杰出的 20 位认知科学家。从这些访谈中，我们了解到其中一些伟大人物之间存在着多么根深蒂固且明显具有争议性的敌意，并展示了人工智能的两个阵营最终分裂是不可避免的。就像两只从未实现的承诺的认知灰烬中重生的凤凰一样，这个两面怪兽将呈现出近乎宗教狂热的色彩和对彼此的蔑视，因为双方都试图为对方在当时被认为是一个新兴领域的不足之处辩解，而这个领域对未来的人工智能大有裨益。尽管以今天的标准来看，1995 年的采访似乎新颖且细致入微，但辩论本身却有着更早的先例，可以追溯到唐纳德·赫布 (Donald Hebb) 等先驱（“一起放电的神经元连接在一起”），以及战前才华横溢的博学者，如冯·诺依曼和图灵本人（图灵测试）——他们都促成了战后马文·明斯基 (Marvin Minsky) 和弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt)（同一所布朗克斯科学高中的同学）之间著名的辩论。这些争论可以一口气概括为以下几个方面：（i）人工智能和认知科学（将导致深度学习和我们当前的 Chat-GPT）是否应该尝试模拟人类大脑实际的内部神经结构，即“人类学习”源自单一的神经元二元/数字活动模式（其性质严重依赖于强力概念，如局部性、频率和加权强度）；或（ii）大脑结构——当时和现在仍然无法被我们完全理解——是否应该基于其知之甚少的神经元结构进行建模，而是基于其计算性能和逻辑、推理、因果关系等能力的结果进行建模。后者这些过程是人类独有的，并且本质上似乎相当类似，因为它们产生了基于符号规则的语言和“人类理解”程序。目前，该领域正在进行单一机制模型与双重机制模型的争论。这些论文概括了我对这个主题的一些想法。以下链接摘自非正式工作论文和短文，代表了我对潜在 AI 到自然语言界面现状的一些想法。最后三篇论文（第三部分），特别是“为什么要移动？”，试图捕捉这个 AI 到自然语言界面关于儿童语法发展阶段的内容。这本非正式电子书分为三部分：第一部分“语言的神经基础”，第二部分“递归语法”，第三部分“儿童语言习得”。*关于这个主题的论文、短文和文章都可以在我的学术网站上找到：https://csun。academia.edu/josephgalasso