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探索从人类与人工智能体对话中提取的行为和神经生理时间序列之间的依赖关系
摘要：使用功能性磁共振成像 (fMRI) 进行全脑神经成像可提供宝贵的数据，以在空间和时间上定位大脑活动。在这里，我们使用一个独特的语料库，其中包括 fMRI 和参与者与人类或对话机器人讨论时记录的行为。时间动态在研究对话时至关重要，但考虑到 fMRI 的时间分辨率，识别参与者的行为与大脑活动之间的关系在技术上具有挑战性。我们在此提出一种从语料库中提取神经生理和行为时间序列并分析其因果关系的方法。预处理包括从功能上定义明确的大脑区域构建离散的神经生理时间序列，以及从同步的原始音频、视频和眼动追踪记录中提取描述高阶行为的行为时间序列。第二步是应用机器学习模型，根据行为的各个方面预测大脑活动，同时了解所审查区域的功能作用。结果证明了行为的特殊性，可以预测大脑功能区域的活动。
人类如何从人工智能获取信息
尽管关于对话代理的设计和使用的研究越来越多，但对话代理仍然难以完全取代人工服务。因此，越来越多的公司采用人机协作系统来提供客户服务。了解人们如何从人机协作对话中获取信息非常重要。虽然现有的工作依赖于自我报告的方法来从用户那里获得定性反馈，但我们在彻底检查了现实世界的客户服务日志后，总结出了人机协作对话中用户消息的分类系统，可以客观地反映用户的信息需求。我们将用户消息分为五类和 15 种特定类型，与三个高级意图相关。两位注释者独立对来自 300 次对话的同一组 1,478 条用户消息进行分类，并达到了中等一致性。我们总结并报告了不同消息类型的特征，并比较了它们在仅有人类、AI 或两者代表的会话中的使用情况。我们的结果表明，不同类型的消息在使用频率、长度和与会话中其他消息的文本相似性方面存在显著差异。此外，在我们的数据集中使用不同消息类型的频率在与不同类型的代表的会话中似乎是一致的。但我们也观察到在与不同代表的会话中，一些特定消息类型存在一些显著差异。我们的结果用于建议人机协作对话系统中一些需要改进的领域和未来的工作。
探究机器学习和深度学习方法从人类睡眠脑电图中检测轻度创伤性脑损伤
摘要 — 创伤性脑损伤 (TBI) 是一种非常普遍且严重的公共卫生问题。大多数 TBI 病例性质较轻，但有些人可能会发展为持续性残疾。那些具有持续性脑震荡后症状的人的病理生理原因很可能是多因素的，其潜在机制尚不清楚，但很明显，睡眠障碍在患有持续性残疾的人中占主导地位。睡眠脑电图 (EEG) 提供了一个直接观察神经活动的机会，而这种行为状态原本是高度刻板的，并且是一种很有前途的 TBI 诊断和预后的定量测量方法。随着机器学习、深度卷积神经网络领域的不断发展以及更好架构的发展，这些方法有望解决个性化医疗在推荐系统和/或健康监测系统中长期存在的一些挑战。具体来说，先进的脑电图分析可以识别神经系统疾病的假定脑电图生物标志物，这可能与轻度 TBI 的预测高度相关，轻度 TBI 是一种异质性疾病，受影响的表型和残疾程度范围广泛。在这项工作中，我们研究了各种机器学习技术和深度神经网络架构在一群人类受试者中的使用情况，这些受试者通过夜间实验室诊断性多导睡眠图 (PSG) 记录睡眠脑电图。探索了一种对 TBI 与非 TBI 对照受试者进行分类的最佳方案。当使用适当参数使用少量受试者（10 名 mTBI 受试者和 9 名年龄和性别匹配的对照）时，结果很有希望，在随机抽样安排中的准确率约为 95%，在独立验证安排中的准确率约为 70%。因此，我们相信，通过更多的数据和进一步的研究，我们将能够建立一个通用模型，不仅通过有人值守的实验室内 PSG 记录来准确检测 TBI，而且还可以在实际场景中，例如从日常生活中的简单可穿戴设备获取的 EEG 数据。
从人群中脱颖而出 - The Open Group
ArchiMate、DirecNet、Making Standards Work、Open O 徽标、Open O 和 Check Certification 徽标、Platform 3.0、The Open Group、TOGAF、UNIX、UNIXWARE 和 Open Brand X 徽标是注册商标，无边界信息流、诚信构建放心购买、商业航空参考架构、通过保证实现可靠性、数字从业者知识体系、DPBoK、EMMM、FACE、FACE 徽标、FHIM Profile Builder、FHIM 徽标、FPB、未来机载能力环境、IT4IT、IT4IT 徽标、O-AA、O-DEF、O-HERA、O-PAS、开放敏捷架构、Open FAIR、开放足迹、开放过程自动化、开放地下数据宇宙、开放可信技术提供商、OSDU、传感器集成简化、SOSA 和 SOSA 徽标是 The Open Group 的商标。
塑造智能牙科的未来：从人工智能 (AI) 到智能增强 (IA)
摘要：数字化是当前行业转型的新兴过程。了解数字化的作用和社会经济后果对于技术在每个领域的部署方式至关重要。受影响的行业之一是牙科。本研究重点介绍了牙科领域在整合和融合人工智能 (AI)、智能增强 (IA) 和机器学习 (ML) 方面的最新进展和挑战。我们进行了比较分析，以概述目前正在部署哪种技术以及 IA 和 AI 将在牙科中发挥什么作用，因为 AI 在提高人类能力方面发挥着辅助作用。我们发现挑战范围从 AI 进入常规医疗实践到检索足够数据输入的定性挑战。其他挑战在于如何降低新技术部署成本的责任问题尚未得到解答。鉴于这些挑战，我们展望了未来技术如何应用于日常牙科，以及鉴于当前的技术发展，机器人与人类将如何互动。本文旨在讨论牙科的未来，以及是人工智能还是 IA 征服了现代牙科时代。
SP00248-从人类多能干细胞高效生成肺祖细胞
近端或远端肺细胞是由干细胞按顺序谱系分化到内胚层，然后进入前肠内胚层，进一步分化为双能肺祖细胞而产生的。每个发育阶段的典型标记以圆圈表示。在分支形态形成过程中，可以通过近端内胚层祖细胞谱系中的 SOX2 表达和远端内胚层祖细胞谱系中的 SOX9 表达来区分发育中的近端-远端轴。进一步成熟后，近端祖细胞将变成 P63 + 基底细胞，即大气道和小气道的体细胞干细胞，而远端祖细胞将变成 SPC + 肺泡 2 型 (AT-II) 细胞，即肺泡区域的体细胞干细胞，它们在受伤后可以自我更新并分化为肺泡 1 型 (AT-I) 细胞。
分析师可以从人工智能中了解到什么......
摘要 站在寻求通过财务报表分析实现风险调整后收益最大化的股票投资者的角度，我们应用机器学习算法来估计 Nissim 和 Penman (2001) 的盈利结构分解框架。我们的方法明确考虑了阻碍 Nissim 和 Penman 估计其框架的非线性因素。我们首先预测盈利能力，然后使用 Nissim 和 Penman 框架的不同子集和不同的基本面分析设计选择来估计内在价值；我们发现，根据这些估计进行交易会产生可观的风险调整后收益。提高绩效的选择包括越来越细化的比率分解和对运营绩效的长期预测。也许令人惊讶的是，我们发现只有微弱证据表明基本面分析的好处，这种分析不仅包含当前期间的信息，还包含历史财务报表信息，或者只关注核心项目。虽然考虑非线性因素可以提高所有公司的模型性能，但对小型、亏损、技术型和财务困难的公司的影响最明显。 JEL分类：C53、G10、M41 关键词：财务报表分析、机器学习、盈利预测
从人工智能角度看 DigitalTwin
数字孪生是信息物理系统 (CPS) 的一个关键概念：通过维护有关物理实体的相关信息集合，可以创建数字影子，可用于监控、诊断或优化等任务。大多数关于数字孪生的出版物都侧重于工程和面向过程的方面，例如孪生在其生命周期中的持续丰富 [30]、模拟场景 [28, 20] 或建模问题，例如最佳元级别 [29]、层次结构 [30] 或工程链 [20]。即使是少数明确关注人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出版物也未能将数字孪生的内容和功能与 AI/ML 方法联系起来。第 2 节回顾了证实这一印象的相关工作。从根本上讲，DigitalTwin 被视为一个信息洞，所有可用信息都被注入其中——希望在生命周期的某个后期点从 AI/ML 应用程序受益。另一方面，AI/ML 方法一直使用环境模型和领域知识。因此，DigitalTwin 概念和 AI/ML
从人工智能算法到临床应用
摘要 眼科目前正处于人工智能潜力展示与广泛部署之间的阶段。下一阶段包括汇总和管理数据集、训练和验证人工智能系统、建立监管框架、实施和采用并持续评估和模型调整，最后，通过临床验证的工具进行有意义的人机智能交互，这些工具已证明对患者和医疗保健系统结果具有可衡量的影响。眼科医生应利用人工智能系统从大量多变量数据中获取见解的能力，并在临床环境中解释人工智能建议。通过这样做，该领域将能够引领医疗保健向个性化方向的转变。
英语语言评估的未来是否从人工智能开始？
总分 这是整个考试的剑桥英语量表总分。它是考生在四项技能和英语运用方面获得的五个单项分数的平均值。总分是认可机构在设定要求时最重要的信息，以确保要求的英语水平与您所需的英语水平相符。