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推荐引用 推荐引用 Chris C. Goodman Esq.，Just-AIED：Just Applications of Artificial Intelligence in Education 中的一篇论文，123 W. Va. L. Rev. 937 (2021)。可从以下网址获取：https://researchrepository.wvu.edu/wvlr/vol123/iss3/9
她冲上大楼，用力敲打关上的门。她迷路了，迟到了，只想进去。她拿到的是卡，不是钥匙，找不到地方插入。她伸手去拿电话，但她看到的只是一个空白的屏幕。没有拨号盘，没有按钮，没有键盘。屏幕是声控的，无法将她激动的喊叫识别为文字。她再次尝试时泪流满面。她的声音音调被忽略为背景噪音，而不是人的声音。她凝视着屏幕，希望有人能看到她。但外面很黑，她也很黑。面部识别程序几乎检测不到形状，并将她的图像归类为动物，而不是人类。于是，她倒在地上，沮丧地哭泣，无人看见，无人听见。她被锁在寒冷的门外，错过了她的第一节大学课。2
使用生成模型合成情感神经生理信号：一篇评论论文
将情商融入机器是推进人机交互的重要一步。这要求开发可靠的端到端情绪识别系统。然而，公共有效数据集的稀缺带来了挑战。在这篇文献综述中，我们强调使用生成模型来解决神经生理信号中的这一问题，特别是脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。我们对该领域使用的不同生成模型进行了全面的分析，研究了它们的输入公式、部署策略和评估合成数据质量的方法。这篇综述是一个全面的概述，提供了对生成模型在情绪识别系统中的应用优势、挑战和有希望的未来方向的见解。通过这篇综述，我们旨在促进神经生理数据增强的进展，从而支持开发更高效、更可靠的情绪识别系统。
分子靶向治疗药物在乳腺癌治疗中的作用：一篇综述文章
乳腺癌是全球女性中发病率较高的癌症，对女性健康造成巨大威胁，给女性带来巨大压力。近几十年来，乳腺癌治疗取得了多项进展，但常规治疗后仍易复发、进展。乳腺癌的高发病率令人担忧，亟待开发新的乳腺癌治疗方法。近年来，靶向分子治疗被视为乳腺癌精准医疗的里程碑。1恶性乳腺癌是一种复合分子疾病，涉及控制细胞增殖和生长的基因修饰。乳腺癌的发病模式具有间歇性，最初突变的致癌基因会导致细胞不受控制地生长。2,3
这是一篇原创文章的自存档版本... - Doria
态势感知 (SA) 已经取代传统的“方向舵和操纵杆”技能，成为空战中取胜的主要因素 (Endsley，1995；Svenmarckt 和 Dekker，2003)。态势感知通常被定义为一个人对当前状况的感知 (SA 级别 1)、对当前状况的理解 (SA 级别 2) 和对近期事件的预测 (SA 级别 3) 的三级结构 (Endsley，1995)。态势感知作为一个概念可能是有争议的。例如，Dekker 和 Hollnagel (2004) 将该概念描述为“民间模型”，并采用还原论方法，认为态势感知可以分解为可测量的具体组成部分 (例如决策、感知、理解和长期记忆)。他们还认为，态势感知不容易被证伪 (另见 Flach，1995)。即使承认 SA 确实存在，该概念的科学性仍有待商榷。例如，它存在于用户的认知中，还是更广泛系统的突发属性，以及最合适的测量方法是什么（有关更多详细信息，请参阅 Salmon 等人，2008 年；Endsley，2015 年；Stanton 等人，2017 年；Nguyen 等人，2019 年的广泛评论）？尽管如此，很明显，SA 的概念已成为评估系统和人类表现的重要指标。正如 Wickens (2008) 指出的那样“……人们可以说，该构造在理论和应用中的使用增加证明了
2023年2月9日 一篇关于“光子能量计算的新计算方法”的联合论文
对于日本第一台基于门的量子计算机IBM Quantum System One※4上苯酚蓝染料的光吸收和非辐射衰变相关的分子结构，
分子靶向治疗药物在口腔鳞状细胞癌治疗中的作用：发展和当前策略——一篇评论文章
口腔癌是一种常见于硬腭、舌前三分之二、唇、上下齿槽脊、磨牙后三角肌、颊粘膜和口腔的肿瘤。1 大约 90% 的口腔癌在粘膜上皮中存在鳞状分化；因此，它被称为口腔鳞状细胞癌 (OSCC)。它是全球第六大常见癌症。OSCC 在早期约有 50% 至 60% 的病例的 5 年生存率。在 OSCC 的晚期阶段，该比例下降到 30% 至 40%。不幸的是，60% 至 80% 的 OSCC 病例是在晚期才被确诊的。随着诊断和治疗知识的不断发展，生存率有所提高。2 在目前的情况下，蛋白质组学、基因组学、代谢组学和不同的生物医学科学已经
六月通讯最后一篇 - 埃尔斯沃斯空军基地
南达科他州埃尔斯沃斯开发局 (SDEDA) 于 2022 年 3 月 1 日向 SD DANR 申请用水许可证。2022 年 5 月 9 日，SD DANR 水权计划首席工程师建议批准。申请通知于 2022 年 5 月 25 日在《拉皮德城日报》上发布，并于 2022 年 5 月 24 日在《信仰独立报》上发布。公共通知、申请和建议行动可在以下网址获取：danr.sd.gov/public
医学生希望将人工智能融入医学教育：一篇观点文章
医学正处于变革的边缘。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法的进步正在重塑医生和医疗保健提供者的医疗实践方式。近年来，人工智能已迅速发展成为适用于临床实践的适用医疗技术。这些系统现在正在处理越来越多的复杂数据，提高可穿戴生物识别设备的可行性，优化诊断算法的使用，并在电子健康记录 (EHR) 等大型数据集中利用模式识别 (1 – 4)。这些系统的速度和效率有可能在特定任务上胜过医生，这可以让医生有更多时间从事其他重要工作，例如与患者进行有针对性的咨询和教育，以及解决国内外的健康不平等问题。与许多创新一样，随着人工智能技术的扩展，医生和医疗保健工作者也遇到了阻力。缺乏理解、潜在的行政负担、缺乏法律框架以及对工作保障的担忧都导致了这种反对（5-8）。无论目前对人工智能的看法和效用存在什么分歧，我们认为，由于医疗保健业务部门的激励措施以及它将为患者护理提供的改进，人工智能在临床实践中的应用是不可避免的。包括谷歌和 IBM 在内的科技巨头正在投资用于挖掘医疗记录的人工智能技术（9）。此外，Enlitic 等初创公司正在使用深度学习 (DL) 算法来解释医学图像，速度比普通放射科医生快得多，使放射科医生能够完成其他任务并发展其角色以加强患者护理（9）。鉴于大企业和初创企业都在开发能够实现更有效、更高效的医疗服务的技术，AI 与医学的整合是不可避免的。因此，医学界必须成为引领者，引导 AI 的整合，确保这些技术能够改善健康结果，并提供更公平的患者护理分配。正如本文所述，我们认为这种变革的最佳起点是医学院。我们团队的成员在精准医疗、药物研发、诊断和医院管理方面拥有丰富的经验，我们利用这些经验为 AI 如何融入医疗行业提供独特的视角。作为未来的医生，我们的团队呼吁将人工智能课程融入医学教育中。