上午8:30-下午12:30描述:该研讨会专注于支持高级博士生和最近的毕业生。 它是由SSE GSAC(研究生顾问委员会)赞助的,将重点介绍如何获得博士后职位,包括:确定研究兴趣,寻找职位,利用网络,独立资金以及与未来雇主进行谈判。 根据GSAC委员会的建议,我们将促进这些讨论,包括主持正式信息会议以及小组和问答。 演讲者将通过各种职业道路和资金招募,以突出可用的大量机会。 为了支持这些努力并扩大其影响,我们将生产材料,涵盖几乎所有人都可以使用的主题。 在研讨会之后,我们将调查参与者以评估有效性并改善未来会议的材料。 (需要预注册)上午8:30-下午12:30描述:该研讨会专注于支持高级博士生和最近的毕业生。它是由SSE GSAC(研究生顾问委员会)赞助的,将重点介绍如何获得博士后职位,包括:确定研究兴趣,寻找职位,利用网络,独立资金以及与未来雇主进行谈判。根据GSAC委员会的建议,我们将促进这些讨论,包括主持正式信息会议以及小组和问答。演讲者将通过各种职业道路和资金招募,以突出可用的大量机会。为了支持这些努力并扩大其影响,我们将生产材料,涵盖几乎所有人都可以使用的主题。在研讨会之后,我们将调查参与者以评估有效性并改善未来会议的材料。(需要预注册)
我们要感谢所有在本报告审查中贡献的人,尤其是:佛罗伦萨·卡洛特(Florence Carlot),Vincenzo Ippolito。Amaury Klossa,Chiara Loreti,Daniel Monzon,Andrea Romboli,Leonardo Rosetto和Christian WeberAmaury Klossa,Chiara Loreti,Daniel Monzon,Andrea Romboli,Leonardo Rosetto和Christian Weber
燃烧的口腔综合征(BMS)被定义为口服粘膜中的燃烧感觉或麻木,在没有临床变化的情况下,每天超过2个小时发生超过3个月。患病率在0.1至7%之间变化。未知的病因学,它在焦虑,人格障碍和抑郁的个体中更为常见,影响生活质量(QOL)。本文的目的是审查现有疗法的有效性与有关质量缓解和质量变化的安慰剂的有效性。研究是在2020年12月使用PubMed和Cochrane图书馆数据库进行的,其网状术语“烧伤口综合症治疗”。这项研究仅限于包括安慰剂组在内的随机临床试验,该试验是在Cochrane在2016年进行的英语进行系统评价之后发表的。为了对证据水平和建议的强度进行分类,我们使用了“美国家庭医师学会的建议分类法的强度”。在证据水平较低的研究中,激光辐射,棕榈酰乙醇酰胺片剂和5-羟色胺再摄取抑制剂似乎有症状改善。口服褪黑激素和局部洋甘菊疗法不比安慰剂好。这是一个很难治疗的条件,证据有限。氟西汀似乎在这些患者的长期症状改善中起作用,低级激光疗法是需要考虑的替代疗法。因为它是未知的雄醇酸的条件,并且很难找到足够的治疗并保持一致的结果。关键词:灼热的口腔综合征治疗。
引入AI支持工具提出了有关医学实践规范取向以及重新考虑其基本概念的问题。讨论中核心的其中一个概念之一是医生的自主权及其在面对高功率AI应用的适当性。在本文中,根据概念分析进行了对医师自主权的差异化。有人认为,医师的决策自治是有目的的自主权。医师的决策自治从根本上锚定在医学精神中,目的是促进患者的健康和福祉,并防止他或她受到伤害。从这种目的的角度来看,医生的自主权不是出于自身的缘故而受到保护,而只能在此范围内比其他手段更好。我们认为,今天,鉴于AI支持工具的现有局限性,医生仍然需要医生的决策自治。可能会在面对AI支持的情况下进行决策自主权行使决策自治,我们详细阐述了三个条件:(1)有关AI支持及其陈述的足够信息,(2)足够的能力,足以将AI陈述整合到临床决策中,以及(3)自愿性的上下文,在合理的情况下,与合理的情况下,偏离了AI,AI支持。如果医生应履行其促进患者健康和福祉的道德义务,则应以促进或至少维护医生的决策自治的方式进行设计。
持续的气候变化已经与野生鱼类和养殖鱼类的疾病爆发增加有关。在这里,我们评估了当前关于气候变化相关的生态免疫学的知识,重点是探索多种压力源的交互作用,重点是临时,缺氧,盐度和酸化。我们的文献综述表明,温度和溶解氧的急性和慢性变化会损害鱼类免疫力,从而导致疾病易感性增加。此外,已经证明温度和缺氧可以增强某些病原体/寄生虫的感染并加速疾病进展。也很少有针对酸化的研究,但是直接的免疫作用似乎受到限制,而盐度研究导致了对比结果。同样,对于揭示同时改变环境因素的相互作用所必需的多压力实验仍然很少。这最终阻碍了我们估计气候变化在多大程度上会妨碍鱼类免疫力的能力。我们对表观遗传调节机制的评论突出了鱼类免疫反应对不断变化的环境的适应潜力。但是,由于表观遗传学研究数量有限,因此无法得出总体结论。最后,我们提供了如何更好地估计鱼类未来免疫研究的现实气候变化情景影响的前景。
计算机现在可以通过机器学习和信息融合的最新发展来检测,理解和评估情绪。各个部门的研究人员越来越吸引情感识别,利用面部表情,文字,肢体语言和姿势作为辨别个人情绪的手段。然而,前三种方法的有效性可能受到限制,因为个人可以有意识地或不自觉地抑制自己的真实感受。本文探讨了各种特征提取技术,包括机器学习分类器的开发,例如K-Nearest邻居,Naive Bayesian,Support Vector Machine和Random Forest,根据既定的情感识别标准。本文具有三个主要目标:首先,通过概述基本理论概念来提供有效计算的全面概述;其次,详细描述目前情绪识别的最新;第三,要强调文献中重要的发现和结论,重点是重要的障碍和可能的未来途径,尤其是在创建国家的机器学习算法以识别情绪时。
人工智能有可能改变澳大利亚的金融服务和信贷供应。它为更高效、更便捷、更量身定制的产品和服务提供了机会。然而,人工智能也可能放大消费者现有的风险并带来新的风险。潜在的危害包括偏见和歧视、提供虚假信息、利用消费者的弱点和行为偏见以及侵蚀消费者信任。为了帮助我们了解消费者面临的风险并为我们的监管响应提供信息,我们审查了 23 家 AFS 和信贷持牌人对人工智能的使用情况。
今天,气候变化的影响是不可否认的。它们在世界各地都可以看到和感受到:干涸的河流和湖泊、洪水、野火和枯萎的玉米地只是一些例子。我们必须面对事实。我们当前的业务和行动影响着全球变暖,如果我们不迅速采取行动,我们都会遭受后果。只有一条出路:我们必须适应并应对挑战,其中包括采取新的方法来处理我们的供应链和运营。考虑到我们的供应链运营会导致排放,从而加速气候变化,并遭受由此产生的短缺和其他社会和经济影响。我们可以而且必须立即采取行动来扭转这一局面,创造双赢局面。这就是为什么本期的 Operations.Insights 重点关注绿色运营。我们分享我们的想法,并为管理者提供一些想法和方法,以将他们的供应链和运营转变为可持续的实践。
担心意味着一遍又一遍地重复一个故事或想象一个可能的情况。从大脑的角度来看,担心是一种为真实事件做准备的“心理排练”。你重复一个想法的次数越多,你的大脑就越有可能将这个想法视为一种习惯,需要永久储存并习惯性地推出。当你担心时,你的想象力就会越来越容易推出最坏的情况。
基于异常的检测可有效防止不断发展的内幕威胁,但精度仍然低。当前的数据处理可能会导致信息丢失,并且模型通常会努力区分良性异常和实际威胁。这两个问题都阻碍了精确检测。为了解决这些问题,我们提出了基于大语言模型(LLM)微调的精确异常检测解决方案。通过代表自然语言的用户行为,我们减少了信息丢失。我们使用用户行为模式对比度对异常检测的任务进行微调,使用两阶段策略:首先学习一般行为模式,然后使用特定于用户的数据来改进,以改善良性异常和威胁之间的差异化。我们还实施了一个细粒度的威胁追踪机制,以提供行为级别的审计步道。据我们所知,我们的解决方案是第一个在内幕威胁检测中应用LLM微调的方法,在CERT V6.2数据集中达到了0.8941的F1分数,超过所有基线。