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University of Guelph
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关于健康差异的地理空间人工智能的论文荣获Garrison奖
题为“使用地理空间分析和可解释机器学习研究院外心脏骤停生存结局的风险因素”的博士论文荣获美国地理学家协会2026年威廉·L·加里森计算地理学最佳论文奖。该研究开发了可解释地理空间人工智能（GeoAI）和因果地理空间人工智能（Causal GeoAI）方法，将地理数据与人工智能相结合，以识别和解决健康差异问题。这些模型旨在预测风险并确定干预区域，其应用范围已超出心血管疾病，扩展到公共卫生、医学、城市规划和环境研究领域。
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Lisp作为AI代理语言的复兴：100行代码示例探讨
一篇博文探讨了Lisp（一种历史上与符号AI相关的编程语言）在构建现代AI代理方面的潜力。作者借鉴了大学AI课程的经验，展示了Lisp的同像性（homoiconicity）如何能用短短100行代码简洁地实现一个代理循环。这种方法利用了Lisp的数据即代码（data-as-code）能力，通过递归简化工具集成和管理代理状态。