XiaoMi-AI文件搜索系统
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人工智能在内窥镜检查中无处不在，不仅用于检测和……
时间就是生命！虽然胃肠内镜检查挽救了许多患者免于癌症相关的死亡，但它在漏诊和内镜检查后癌症方面仍然付出了不可接受的代价[1-4]。社区内镜医师错过了近 80% 的早期 Barrett 相关肿瘤，这难道不是真的吗 [5]？非专家中心漏诊的早期胃癌也可能有类似的估计值。时间也是金钱！我们在内镜预测和内镜检查后确认之间的重复中浪费了多少？在区分腺瘤性和增生性息肉或预测癌前胃病变方面的能力不足会给病理学带来沉重的成本。如果时间就是生命，那么人工智能 (AI) 就是答案！人工智能不是又快又聪明又出色吗？它每秒可以进行数百万次数学运算，分析的帧数超过人眼，其准确度相当于甚至超过我们最优秀的专家。与结肠镜检查相关的人工智能数据显示，腺瘤检出率至少提高了三分之一，每次结肠镜检查的腺瘤检出率增加了 50%，息肉漏诊率也下降了相应的水平 [6]。人工智能还可以省钱！至少在内吞细胞镜检查中，无论内镜医师是谁，使用该技术都显示出非常高的息肉表征准确度 [7,8]。这提高了标准并节省了原本会浪费在病理学上的资金。毫无疑问，结肠镜检查告诉我们，如果时间是个问题，那么人工智能就是最快的答案！
关于研讨会 传感器在我们的生活中无处不在。它们...
关于研讨会 传感器在我们的生活中无处不在。它们改善了我们生活的方方面面，包括健康、智能家居、汽车、工业、农业等。本次研讨会的目的是汇集从事传感器和系统各个方面工作的专家，从传感器的设计、材料、理论、制造开始，到使用传感器接口、软件、算法、数据分析等开发实时应用程序。研讨会不仅提供了一个展示研究所在传感器领域正在进行的活动的平台，还将邀请来自行业和其他学术机构的专家来评估该领域的当前发展和机遇。通过小组讨论，研讨会将尝试了解特定技术的挑战和需求，并利用现有的专业知识提出可能促进社会经济增长的解决方案。召集人：Swaroop Ganguly 教授（印度孟买理工学院电气工程专业）Dipti Gupta 教授（印度孟买理工学院冶金工程与材料科学专业）研讨会以虚拟模式进行，共有 645 名参与者注册。所有会议均有 150 多名参与者参加。
几乎无处不在？数字化与欧元区和欧盟经济
数字化可以被视为影响对货币政策至关重要的宏观经济总量的主要供应/技术冲击，例如产出、生产力、投资、就业和价格。本文评估了数字经济的发展及其对欧元区和欧盟经济体的可能影响。它还比较了这些经济体与美国等其他主要经济体的表现。本文得出的结论是：（i）欧盟各国在采用数字技术方面存在显著的差异，大多数欧盟国家都落后于竞争对手，尤其是美国；（ii）数字化通过生产力、就业、竞争和价格等多个渠道影响经济；（iii）与其他供应/技术冲击类似，数字化提高了生产力并降低了价格；（iv）这对货币政策及其传导有影响；（v）欧元区和欧盟国家可能需要调整结构性政策和其他政策，以充分利用数字化的潜在收益，同时保持包容性。
化学反应无处不在
新的化学反应的发展本质上与人类的繁荣和环境的保护。最近具有深远影响的这种变革性化学反应的一个例子是交叉偶联反应，该反应是通过2010年诺贝尔化学奖授予的。这些反应用于生产大约20％的所有药物试剂，几乎所有液晶和有机电致发光材料。这些化学反应的工业用途每年为全球经济贡献约60万亿日元。因此，新的化学反应的发展显着影响社会的发展。ICREDD是北海道大学的WPI中心化学反应设计与发现研究所，来自不同学科的研究人员结合了他们的优势，以完全控制化学反应。该研究所的意识到，有目的的化学反应设计需要在每个步骤中进行横断面合作。从事这样一个基本的自然过程，量子化学计算，信息技术，现代实验技术和先进材料的开发，如果我们想实现重大突破，则不再是单独的领域。相反，他们必须成为真正集成研究的多样化工具箱的一部分。
深度人工智能使无处不在的无线传感成为可能：一项调查
随着物联网 (IoT) 的发展，如今各种无线信号 (例如 Wi-Fi、LoRa、RFID) 充斥着我们的生活和工作空间。除了通信之外，无线信号在空间传播时会通过反射、散射和折射来感知周围物体的状态，即无线传感。在过去十年中，许多复杂的无线传感技术和系统被广泛研究用于各种应用 (例如手势识别、定位、物体成像)。最近，深度人工智能 (AI)，也称为深度学习 (DL)，在计算机视觉领域取得了巨大成功。一些研究初步证明深度人工智能也可以使无线传感受益，从而朝着无处不在的传感迈出了全新的一步。在这篇综述中，我们重点关注深度人工智能技术增强的无线传感的发展。我们首先介绍无线传感系统 (WSS) 的一般工作流程，包括信号预处理、高级特征和传感模型制定。对于每个模块，总结了现有的基于深度人工智能的技术，并与传统方法进行了进一步的比较。然后，我们介绍了深度人工智能与无线传感相结合所带来的问题和挑战。最后，我们讨论了深度人工智能实现无处不在的无线传感的未来趋势。
利用联邦学习实现 6G 无处不在的 AI
摘要 — 随着 5G 蜂窝系统在全球范围内的积极部署，研究界已开始探索下一代即 6G 的新技术进步。人们普遍认为，6G 将建立在无处不在的 AI 的新愿景之上，这是一种超灵活的架构，将类似人类的智能带入网络系统的各个方面。尽管前景广阔，但预计在基于 AI 的无处不在的 6G 中会出现一些新挑战。尽管已经进行了许多将 AI 应用于无线网络的尝试，但这些尝试尚未在实际系统中大规模实施。关键挑战之一是难以在大量异构设备之间实现分布式 AI。联邦学习 (FL) 是一种新兴的分布式 AI 解决方案，可在异构和潜在的大规模网络中实现数据驱动的 AI 解决方案。尽管它仍处于早期发展阶段，但受 FL 启发的架构已被认为是实现 6G 中无处不在的 AI 最有希望的解决方案之一。在本文中，我们确定了推动 6G 与 AI 融合的需求。我们提出了一种基于 FL 的网络架构，并讨论了其解决 6G 中预期的一些新挑战的潜力。我们还讨论了支持 FL 的 6G 的未来趋势和关键研究问题。
心不在焉、框架问题和数字化运营
面临高风险并在纯数字领域运营的组织（如计算机安全和许多金融服务）必须满足两个相互矛盾的目标：它们需要大规模快速地识别数字威胁，同时还要避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，要同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化通常会使组织的运营“失去意识”，无法从容应对高风险领域不断变化的复杂情况。在数字运营中，一个特殊的挑战来自“框架问题”，即算法无法适应其开发人员最初的认知框架中未确定的环境。在一家计算机安全公司 (F-Secure) 内进行了一项探索性、理论生成案例研究，以研究在数字领域行动的组织如何通过缓解框架问题来实现高可靠性。本文研究了运营的认知和实用特征的数字化组织，以及这些特征为应对框架问题而做出的安排。集体正念被认为是在这样的社会技术环境中出现的，通过精心分层的系统组合（人类）正念和（数字）无意识操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果指出了迄今为止与数字组织相关的未探索的可靠性挑战，以及克服和/或缓解这些挑战的几种相关方法。1
心不在焉、框架问题和数字化运营
面临高风险并在纯数字领域运营的组织（如计算机安全和许多金融服务）必须满足两个相互矛盾的目标：它们需要大规模快速地识别数字威胁，同时还要避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，要同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化通常会使组织的运营“失去意识”，无法从容应对高风险领域不断变化的复杂情况。在数字运营中，一个特殊的挑战来自“框架问题”，即算法无法适应其开发人员最初的认知框架中未确定的环境。在一家计算机安全公司 (F-Secure) 内进行了一项探索性、理论生成案例研究，以研究在数字领域行动的组织如何通过缓解框架问题来实现高可靠性。本文研究了运营的认知和实用特征的数字化组织，以及这些特征为应对框架问题而做出的安排。集体正念被认为是在这样的社会技术环境中出现的，通过精心分层的系统组合（人类）正念和（数字）无意识操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果指出了迄今为止与数字组织相关的未探索的可靠性挑战，以及克服和/或缓解这些挑战的几种相关方法。1
心不在焉、框架问题和数字化运营
面临高风险并在纯数字领域运营的组织（如计算机安全和许多金融服务）必须满足两个相互矛盾的目标：它们需要大规模快速地识别数字威胁，同时还要避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，要同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化通常会使组织的运营“失去意识”，无法从容应对高风险领域不断变化的复杂情况。在数字运营中，一个特殊的挑战来自“框架问题”，即算法无法适应其开发人员最初的认知框架中未确定的环境。在一家计算机安全公司 (F-Secure) 内进行了一项探索性、理论生成案例研究，以研究在数字领域行动的组织如何通过缓解框架问题来实现高可靠性。本文研究了运营的认知和实用特征的数字化组织，以及这些特征为应对框架问题而做出的安排。集体正念被认为是在这样的社会技术环境中出现的，通过精心分层的系统组合（人类）正念和（数字）无意识操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果指出了迄今为止与数字组织相关的未探索的可靠性挑战，以及克服和/或缓解这些挑战的几种相关方法。1
心不在焉、框架问题和数字化运营
面临高风险并在纯数字领域运营的组织（如计算机安全和许多金融服务）必须满足两个相互矛盾的目标：它们需要大规模快速地识别数字威胁，同时还要避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，要同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化通常会使组织的运营“失去意识”，无法从容应对高风险领域不断变化的复杂情况。在数字运营中，一个特殊的挑战来自“框架问题”，即算法无法适应其开发人员最初的认知框架中未确定的环境。在一家计算机安全公司 (F-Secure) 内进行了一项探索性、理论生成案例研究，以研究在数字领域行动的组织如何通过缓解框架问题来实现高可靠性。本文研究了运营的认知和实用特征的数字化组织，以及这些特征为应对框架问题而做出的安排。集体正念被认为是在这样的社会技术环境中出现的，通过精心分层的系统组合（人类）正念和（数字）无意识操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果指出了迄今为止与数字组织相关的未探索的可靠性挑战，以及克服和/或缓解这些挑战的几种相关方法。1