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杰西卡·切瑞
CMC 审阅者 FDA 基因治疗分支 Chery 博士于 2014 年获得布朗大学分子生物学、细胞生物学和生物化学博士学位。她的博士论文描述了实验室发现的一种以前未研究过的锌指蛋白，阐明了其在 DNA 包装和调节与乳腺癌和白血病等癌症有关的乙酰化标记中的作用。Chery 博士在哈佛医学院 (HMS)/麻省总医院从事博士后研究，在那里她发现了具有埃博拉病毒治疗潜力的新型小分子。在那里，她合作开展了开发反义寡核苷酸 (ASO) 和 RNAi 等小分子作为代谢疾病治疗方式的项目。由于继续对转化病毒学/免疫学感兴趣，她成为丹娜法伯癌症研究所 (DFCI) 的研究员。在 HMS/DFCI，她利用 CRISPR 和病毒载体技术开发了一种治疗极早发性炎症性肠病 (VEO-IBD) 的基因治疗方法。在博士后研究结束后，Chery 博士于 2018 年成为 FDA 的全职 CMC 审查员。
什么是一代AI（人工智能）？ 适当使用生成式人工智能！ ≪初中生...
最近，我经常听到 AI（人工智能）、ChatGPT 和生成式 AI 等词。在这个系列中，我们将考虑人工智能技术已经渗透到我们日常生活中所带来的改变的“现在”和“未来”。这次的主题是“生成式AI”，我们请AI为初中生写一篇文章（修改为更容易阅读）。
什么是AI（人工智能）？明智地使用生成式人工智能！ <<初中生……
最近，我们一直在听到AI（人工智能）、ChatGPT和生成式AI这些术语。在本系列中，我们将探讨已渗透到我们日常生活的人工智能技术将如何改变现在和未来。这次的主题是“生成式人工智能”，我们让人工智能撰写了一篇针对初中生的文章（我们对其进行了编辑，使其更容易阅读）。
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A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
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Hiramitsu Awano（京都大学），Makoto Ikeda（Univ。），托希·伊西哈拉（Nagoya Univ。），toshiyuki iChiba（富士通实验室），kazuhito ito（Saitama Univ。），kenichi okada（东京Inst。技术），Hiroyuki Ochi（Ritsumeikan Univ。），Toshiki Kanamoto（Hirosaki Univ。），daisuke kanemoto（大阪大学），Shinji Kimura（WasedaUniv。），atsushi kurokawa（Hirosaki Univ。），Yukihide Kohira（Univ。），Satoshi Komatsu（东京Denki Univ。），saito（大学Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。 ），Jun Shiomi（大阪大学 ），Yuichiro Shibata（长崎大学 ），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。 ），田（Tian Song）（Tokushima Univ。 ），kazuyoshi takagi（mie univ。 ），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。 ），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。 ），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。 ），shigetoshi nakatake（Univ。 of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。） ），Yukiya Miura（东京都会大学。 ），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。 ），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。 ），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。 ），Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。），Jun Shiomi（大阪大学），Yuichiro Shibata（长崎大学），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。），田（Tian Song）（Tokushima Univ。），kazuyoshi takagi（mie univ。），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。），shigetoshi nakatake（Univ。of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。），Yukiya Miura（东京都会大学。），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。），
如果您有任何疑问，请...
申请完整性：提交初步计划审查申请材料（上面列出的 1-3）后，申请人将收到一份全面的 30 天意见函，最迟不超过申请处理时间表确定的三十 (30) 天。信中包括与提供给市政府工作人员的材料和正式开发提交所需的文件相关的意见。完整授权提交的申请表可在规划申请和表格中找到；有关不需要规划授权的开发项目的说明可在建筑和安全部门网页上找到。重要更新：自 2022 年 8 月 1 日起，所有规划开发申请均已根据既定的申请处理时间表接受和审查，其中包括每周提交截止日期。在此页面上查看最新的处理时间表：规划申请处理时间表
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Call for Papers IEEE Transactions on AES (TAES) Special Section Special Section on “Sensor Fusion in Autonomous Systems” Autonomous vehicles used in modern civilian and military applications gather and process multi-modal data gathered from a variety of sensors – cameras, radars, lidars, and ultrasonic transducers – for a variety of applications such as intelligent transportation systems, urban planning, agriculture, remote sensing, and security and 监视。本期特刊的重点是在理论分析，信号处理，机器学习，现象学，原型开发以及多模式传感器数据收集和处理的数据生成中的原始研究。将特别强调传感器校准误差的技术，尤其是当应用于包括无人驾驶汽车（UAV）无人机和无人驾驶表面车辆（USV）平台的分布式传感平台时。我们征求学术，研究和工业贡献。我们鼓励有关新算法，理论研究，标准和新颖的评估指标的贡献，用于分析性能，调查，软件和硬件实验原型，公共数据集和基准测试。尽管在TAE和其他社区中，诸如雷达，电气和红外（EO/ir）和声学等特定模式已经进行了广泛的工作和政府。该特殊部分旨在将来自学术界，政府和行业的各种相关子学科的研究人员汇集在一起，以介绍传感器融合的最新进展，以应用商业和国防领域的应用。
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•意大利巴里理工大学Yashar Deldjoo（deldjooy@acm.org）•Shuai Zhang，美国亚马逊网络服务AI（shuaizs@amazon.com）•伯恩德·路德维格，德国德国雷格斯堡大学（bernd.ludwig@ur.line.de） lina.yao@csiro.au）•新加坡南南技术大学的Aixin Sun（axsun@ntu.edu.sg）生成的推荐系统（Gen-recsys），由大语言模型（LLMS）和其他最新的生成性体系结构（例如，effifusion型模型）（例如，扩散模型），介绍了个性化的新方法。与返回物品标识符静态列表的传统管道不同，Gen-Recsys可以发明库存外的建议（例如，提出了新想象中的衣服），产生针对用户反馈的丰富文本解释（例如，多转化的多转化理性（例如，解决特定的critiques）的多转化理性），并从事构成对话的折叠对话。这些扩展的功能为增强用户体验提供了新的机会。除了这些机会之外，Gen-Recsys还提出了新的挑战和风险。在不受管制的Web数据中训练的模型可能会继承和扩大与性别，语言，宗教和其他敏感属性有关的偏见。这些系统可能会无意间提出不存在的项目（所谓的“项目幻觉”），产生私人或有偏见的信息，并通过说服力的文本改变用户的看法。经典的离线评估主要衡量固定库存上的预测精度，不适合量化生成产量的更广泛含义。本期有关推荐系统（TOR）的ACM交易特刊（TORS）邀请了原始研究，审查文章，方法论论文以及研究生成推荐系统（Gen-Recsys）的技术和社会维度的透视文章。提交可能关注算法发展，道德准则，用户研究或全面评估策略。我们鼓励手稿阐明现实世界的应用程序，新颖的数据集和跨学科合作。主题：我们欢迎对（但不限于）与Gen-Recsys相关的以下领域提交：●生成架构：gans，vaes，vaes，扩散模型，LLMS或多模式基础模型的集成到建议管道中；用于混合，特定于上下文的建议的检索授权生成（RAG）。●个性化内容和解释生成：生产以用户为中心的说明，文本评论，叙述或合成项目（例如，服装建议，合成媒体）的新方法。●数据稀疏和冷启动解决方案：诸如合成数据生成，传输学习或跨领域的方法，以减轻稀疏或新用户方案。●对话和交互式推荐人：多转对话，实时更新和基于LLM的代理，以完善查询并预测未来的交互。●可伸缩性和效率：减少推理潜伏期和资源需求（例如蒸馏，修剪）的方法，同时保留个性化。