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神经外科期间脑肿瘤和混合现实导航的专用工具
抽象的脑肿瘤手术需要在完全去除肿瘤组织的同时最大程度地减少脑功能丧失之间进行微妙的权衡。功能磁共振成像（fMRI）和扩散张量成像（DTI）已成为对人脑功能的非侵入性评估的有价值工具，现在用于确定应避免的大脑区域以防止功能障碍后的功能障碍。但是，图像分析需要不同的软件包，主要是出于研究目的而开发的，并且通常在临床环境中很难使用，从而阻止了前库氏映射的大规模扩散。我们开发了一种专门的软件，能够在单个应用程序中对多模式MRI Presurgical映射进行自动分析，并将结果转移到神经元操作器中。此外，使用优化的混合现实方法将成像结果集成在市售可穿戴设备中，并自动锚定从MRI获得的3维全息图，并使用患者的身体头部固定。这将使外科医生能够实际上探索更深的组织层，突出了需要保留的临界大脑结构，同时保留了天然的Oculo-Mans协调。该程序的增强人体工程学将显着提高手术的准确性和安全性，并为医疗保健系统和相关工业投资者提供巨大的预期收益。
尽早部署直接空气捕获和专用地质储存
作者要感谢 David Babson (ARPA-E)、Klaus Lackner (亚利桑那州立大学)、Ugbaad Kosar & Lucia Simonelli (Carbon180)、Jessie Stolark (碳捕获联盟)、Shannon Angielski & Michael Weiner (碳利用研究委员会)、Sydney Bopp、Kim Dean & Sasha Mackler (两党政策中心)、Geoff Holmes (碳工程)、Lee Beck & John Thompson (清洁空气任务组)、Cristoph Beuttler、Peter Freudenstein & Birk Teuchert (Climeworks)、Nicholas Eisenberger (全球恒温器)、Brad Crabtree (大平原研究所)、Anna Giorgi、Larry Linden & Roger Ullman (林登保护信托基金)、Shannon Heyck-Williams (国家野生动物联合会)、David Hawkins & Ben Longstreth (自然资源保护委员会)、Stephanie Doyle (大自然保护协会)、Ryan Edwards （Oxy Low Carbon Ventures）、Whitney Herndon（Rhodium Group）、Sallie Greenberg（伊利诺伊大学）、Katie Lebling（世界资源研究所）以及其他许多人对本工作论文的专业知识、见解和反馈。
3D 打印患者专用颅骨轮廓脑活检指南的可行性和准确性
颅内肿瘤是狗发病和死亡的一个重要原因，每 100,000 只动物的发病率为 14.5。1随着磁共振成像（MRI）的普及，认识到诊断的局限性非常重要，因为颅内病变可以具有相同的 MRI 信号特征和形态。2-4例如，Cervera 等人发现多达 47% 的脑血管事件被诊断为神经胶质瘤，12% 的组织学证实的神经胶质瘤被归类为中风。4 Rodenas 等人发现在 89% 患有原发性脑肿瘤的狗中可以区分肿瘤性病变和非肿瘤性病变，但只有 70% 的原发性脑肿瘤能够正确区分肿瘤类型。 2 由于每种颅内疾病的治疗方案和预后会因病因不同而有很大差异，因此获得组织病理学诊断对于患者和客户来说都是至关重要的一步。在人类中，脑活检通常通过立体定向手术进行。5 基于框架的立体定向脑活检 (SBB) 被认为是脑活检的黄金标准，6 它利用刚性的外部头架固定患者，并使用立体定向协调系统获取样本。基于框架的 SBB 已在狗身上进行了研究，并得到有效利用，其精度和诊断产量可与人类研究相媲美。7-9 然而，据报道，人体存在一些局限性，例如灵活性和患者不适，这表明需要采用不同的方法，包括采用机器人辅助或图像引导的神经导航的无框架技术。6,10 立体定向设备在兽医学中的使用进一步受到商用设备的可用性和患者体型范围广泛的限制。进一步研究替代性脑活检方法和立体定向设备可以促进对狗脑损伤的诊断，一种潜在的替代方案是针对特定患者的 3D 打印活检指南。针对特定患者的 3D 打印模型和手术指南已在兽医学中用于各种目的，并取得了巨大成功。11-18 还有两项犬类尸体研究测试了 3D 打印患者特定立体定向系统的可行性，但需要在 MRI 之前放置钛骨锚和基准标记以规划 3D 指南。19,20
制定针对氢气的氮氧化物排放专用标准
使用氢气替代化石燃料是许多国家脱碳战略的重要组成部分，也是大多数净零计划的主要技术组成部分（例如英国气候变化委员会，2019 年；欧洲绿色协议，2020 年）。1,2 预计 2020 年代氢气作为燃料的使用将非常迅速地增加，相关行业将获得重要的政治支持（英国首相鲍里斯·约翰逊，《金融时报》2020 年 11 月 18 日）。3 使用氢燃料有两种主要途径，通过电化学燃料电池（直接产生直流电）或在热锅炉或发动机中燃烧。至少在英国，一个假设是，未来大部分氢气将被燃烧——在工业规模、家庭环境中和一些越野内燃机应用中。
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。
专用于情报的洲际学院和...
applications-ica4@rfiea.fr洲际学院（ICA）旨在建立一个全球未来研究领导者的网络，其中一些最好的早期/中级学者将共同在全球范围内最杰出的研究人员进行跨学科研究。为了实现这一高度目标，我们在三年级的沉浸式和激烈的会议上组织。这种经验有望改变学者的研究方法，增强他们对工作的认识，其他学科的相关性和潜在影响，并启发和促进遥远学科之间的新合作。我们的目标是制作一种真实但动荡的知识分子鸡尾酒，从而导致有意义的交换和持久的产出。已经选择了主题智能和人工智能在2021 - 2022年提供的智力交流框架。过去几十年来，认知科学，神经科学和人工智能取得了令人印象深刻的进步。除了在分析大脑活动及其行为同行或信息处理科学（机器学习，可穿戴传感器…）中所取得的决定性科学进步之外，最近已经引起了深层跨学科性质的几个基本和更广泛的问题。作为人工智能和神经科学/认知科学似乎显示出重大互补性，一个关键问题是询问这些互补性应在哪个方面推动这两个领域的研究以及如何优化协同作用。更广泛地说，这些领域的奇妙进步提出了一系列重大的道德和社会问题，以及应有广泛而深入的跨学科讨论的巨大挑战和机遇。
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。
人工智能风险和专用保险需求
1) Gartner(2019)，“2019 年首席信息官调查：首席信息官已意识到人工智能的重要性” 2) NewVantage(2020)，“数据驱动的业务转型：将数据/人工智能投资与业务成果联系起来” 3) PwC(2018)，“2018 年人工智能预测：塑造商业战略的 8 个见解” 4) McKinsey(2019. 11)，“全球人工智能调查：人工智能证明了其价值，但很少有规模影响”
学习空间很重要？在专用技术中对积极学习的评估
与传统的教学教室相比，技术丰富的学习环境中的研究报告了积极学习的积极成果；其他人由于技术的分心而没有发现任何好处，也没有发现学习中断。需要证据来支持有效的技术空间，以促进专业准备，参与和学习转移。使用混合方法探索了基于技术的合作工作室对通过生物医学科学的案例研究来促进基于团队的学习的影响。据报道，明确的评估项目是学生学习成果的客观度量以及隐性主观的，自我报告的参与感和临床实践准备的感觉。定量结果表明，与标准课堂相比，那些在协作环境中提供内容的学生的最终考试得分平均为11.8％（p <0.001; 95％CI 6.6-17.0）。定性结果还支持这样的观念，即参与和学习得到了增强。对支持技术的合作工作室的投资显示出了贡献效应，可以通过增加学习者的参与，沟通，动机和专业精神来改善最终成绩。本研究为主动学习环境中的最佳实践指南提供了信息，尤其是在专门建造的高科技学习空间中。