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利用人工智能（AI）技术探究CT图像重建方法的物理特性
目的：我院于2021年2月引进的计算机断层扫描（CT）设备增加了利用人工智能（AI）技术的新型图像重建方法。这种重建方法被称为深度学习重建（Deep Learning Reconstruction，以下简称DLR），佳能称之为高级智能Clear-IQ引擎（Advanced intelligent Clear-IQ Engine，以下简称AiCE）。本研究的目的是评估各重建方法的物理特性和实用性，例如利用AI技术的新型图像重建方法AiCE和目前我院使用的迭代重建方法自适应迭代剂量减量3D（以下简称AIDR 3D）。 方法：通过（1）噪声评估（使用径向频率法测量噪声功率谱（NPS））、（2）低对比度分辨率评估（使用自制模型测量对比度噪声比（CNR））和（3）空间分辨率评估（使用圆边缘法测量调制传递函数（MTF））（1）来评估物理特性。假设成像条件为腹部区域，改变管电流来比较四种重建方法（滤波反投影 (FBP)、AIDR 3D Mid、AIDR 3D 增强 Mid 和 AiCE Body Mid）。 结果：在 NPS、CNR 和 MTF 测量中，AiCE 通常在所有 mAs 值下均显示出最佳结果。然而，在 NPS 测量的低频区域，AiCE 与其他重建方法相比并没有表现出显著差异。 此外，当比较 AIDR 3D 和 AiCE 的重建时间时，AiCE 所花的时间是 AIDR 3D 的 3 到 4 倍。 结论：本研究中，AiCE 在腹部条件下检查的三个物理特性方面优于 AIDR 3D，并且在图像质量方面有用。然而，在考虑重建时间时，需要考虑AiCE图像的运行可能会影响检查进度的可能性。
“ChatGPT”是一个人工智能...
例如，可能使房东不愿接受房客的条件之一是“独居老人”。随着老年人口逐年增加，老年租房市场也会不断扩大。一方面，如果有房东担心空置房间，我想我们都会同意这是一个应该考虑的市场。另一方面，也确实存在预期的风险，例如支付房租、健康和痴呆问题以及孤独死去的恐惧。如果该房东由于房屋已满而考虑放宽租赁条件，我们鼓励他考虑这种“老年人风险”。我们并不是鼓励每个人都借钱给老年人，而是鼓励他们至少认真考虑一次。首先，将建筑物出租给他人作为生活基地的业务本身就具有风险。说白了，不仅存在拖欠房租的可能性，而且房屋内部还存在发生事故、事件、地震等灾害的可能性。 如果你接受独居老人，你可能会想到很多方法来规避风险。也许还有一些房地产公司可以提供这些专业知识。是否实施该政策是最终决定，因此最好至少在空置房间增加且持续时间延长的状况出现之前考虑一下。
利用基因组编辑技术的基因治疗产品的质量及质量保证……
为了表征基因组编辑产品的脱靶效应，不仅需要通过计算机分析预测与目标基因序列相似序列的存在，还需要使用实验方法来分析整个人类基因组中潜在的脱靶位点[32-35]。寻找候选脱靶位点的实验方法包括在基因组编辑过程中在切割位点引入合成 DNA 标签，并在整个基因组中分析该标签的掺入情况的方法（GUIDE-seq）[36]，以及 DIGENOME-seq [37, 38]、CIRCLE-seq [39] 和 SITE-seq [40] 等方法，它们使用从细胞中提取的基因组来寻找基因组编辑酶可能的切割位点。这些分析可能包括识别癌症相关基因中的单核苷酸变异 (SNV)/插入和缺失 (Indel) 和拷贝数变异 (CNV) 等突变[41]。通过计算机分析和实验方法检测到的脱靶候选位点是否确实发生了切割或缺失的潜在方法包括对经过基因组编辑的细胞进行全基因组测序（WGS）[33, 35] 和扩增子测序，通过 PCR 扩增候选位点并进行深度测序 [42]。在这些分析中，检测灵敏度取决于碱基序列的读取深度。但是，由于新一代测序（NGS）的错误频率，检测脱靶效应非常困难，其发生频率低于0.1％（表1）。
Chiplet时代电路封装技术研究专门委员会成立宗旨
随着半导体的物理尺寸达到极限，以生成性人工智能为代表的对大规模计算能力的需求正在推动芯片上晶体管元件密度的持续增加。 FinFET结构可提高元件密度，同时抑制传统平面场效应晶体管（FET）小型化所导致的漏电流，目前该结构已开始量产，未来将向GAA（Gate-All-Around）纳米片结构迈进，该结构可将电流通道的控制面从FinFET的三面增加到四面。因此，晶体管的结构变得更加复杂，导致量产时产品良率下降、成本增加。另一方面，人们担心所需计算能力的扩大将超过半导体元件密度的扩大，导致电路规模超过曝光的光罩极限。在此背景下，为了缓解成本上升的问题，一种根据架构将半导体芯片物理地划分为芯片小体（chiplet）的方法已经投入量产。此外，未来还将考虑采用安装技术对适合光罩极限的芯片进行封装和扩大的方法。此外，Chiplet超越了单片芯片的简单划分，可以把不同代半导体芯片或已有芯片组合起来，有望缩短开发周期，改变供应链，有望成为未来半导体产业的一大趋势。
成果报告：便携式超小型生物质气化发电系统的开发
此外，如上所述，在“气化发电系统研究”项目中，该团队成功将水分含量极高的食品垃圾碳化并制成颗粒，这在研究开始时是没有预料到的。这使得该研究成果被扩大为环境省项目，并开启了该研究开发的技术不仅可用于受灾地区，还可用于世界各地的民间领域的可能。 另一方面，即使生成的气体中含有约1至2g/Nm3的微量焦油，这种情况以前从未被报道过，但通过连续运行气化炉100小时首次发现，各设备中的焦油累积问题在运行约50小时后变得明显。此外，还首次发现，炭素颗粒成型时添加的粘合剂会导致颗粒气化时焦油生成量增加，为今后设备长期稳定运行明确了对策和课题。这是一项无法通过设施短期运行来确定的重大成果，并将成为未来研发的指导方针。 1.4 论文、专利、学术演讲等研究成果 本研究成果已在知名英文期刊上发表两篇学术论文（影响因子=7.182），两篇论文（影响因子=4.601），一篇论文（影响因子=3.091）。 另外，曾担任博士后研究员的陆丁博士在任职期间发表了三篇学术论文，目前他已转行，正在根据这项研究的成果撰写学术论文。该研究项目对年轻研究人员的培养做出了很大的贡献。 此外，根据这项研究的结果，我们提交了一份专利申请，如附录 3 所示。
利用人工智能进行发动机燃烧系统建模和燃烧控制
收集了净扭矩和NOx排放量等性能数据。使用基于 APRBS 和 Chirp 信号的输入信号，我们获得了大约 68.9 小时的训练数据和大约 8.3 小时的模型验证数据。此外，为了验证目的，我们还获取了日本目前用于乘用车认证测试的WLTC全球统一测试循环下的30分钟模拟驾驶数据。请注意，用于获取验证数据的 APRBS 和 Chirp 信号不包含在用于获取训练数据的输入信号中。 VDE模型中数据采样周期为0.01秒，数值实验获取的数据点数如表2所示。 2.2 AI引擎模型构建及性能评估 本研究在构建重现VDE特征的AI引擎模型时，采用了神经网络这种机器学习算法，也是一种模仿人类神经系统的数学模型。 AI发动机模型被设想用作第3章中描述的燃烧控制器的状态预测模型。在这里，我们构建了一个模型来预测燃烧控制器控制的三个目标：燃烧重心位置、燃烧周期和净扭矩。表3给出了AI引擎模型的输入和输出参数列表。对于输入参数，事先使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）9）构建预测模型，并利用SHAP（SHapley Additive exPla-nations）10）进行重要性分析，选取对预测目标影响力较大的参数。此外，对于输入参数，进气压力和进气氧浓度是使用过去四秒的时间序列数据来测量的，同时考虑到瞬态运行期间的响应延迟。 在建立模型时，神经网络中超参数的设置对准确率有很大的影响。因此，在本研究中，我们使用树结构 Parzen 估计器 (TPE)11) 来优化隐藏层的数量和神经元的数量。在 TPE 中，我们设置了最小化评估函数的超参数。
一家利用人工智能分析来促进健康与住房相结合的企业……
发明名称：健康增进计划提供系统及健康增进计划提供方法 专利号：专利第7285886号 专利登记日期：2023年5月25日 专利权人：饭田集团控股株式会社 2.研究与开发计划本公司集团秉承“创造更多人能够幸福生活的生活环境，为建设富裕社会做贡献”的经营理念，提供让人们能够长寿、安全、舒适地生活的住房和服务。在这个百年寿命的时代，我们每年提供超过40,000套高品质、易于维护的住宅，可使用70年以上。 此外，我们集团不仅致力于住房质量，还希望支持居住在这些房屋中的人们的健康，使他们能够长寿和安居。为此，我们一直与大阪公立大学合作研究和开发未来的生活空间，让人们能够根据自己的生活阶段和生活方式过上健康而充实的生活。 此次，我们获得了与独立式住宅、公寓大楼、养老院等住房相关的健康促进商业模式的专利，这是利用AI分析的研发项目之一。 该商业模式专利的技术首先利用安装在家中的传感器收集并测量生物特征数据，然后利用AI对所获得的测量数据进行分析。根据分析结果，将为每位居民提供健康促进计划，帮助他们抵抗疾病。通过这种模式，我们旨在维持和改善居民的日常生活健康。此外，居民的生物特征数据将被收集到数据服务器上，并在征得居民同意的情况下，与医疗机构等共享健康和医疗信息，使居民能够在家中获得适当的健康建议（见图1）。
【登月目标1】“到2050年，人类将能够充分利用自己的身体、大脑和空间。
（2）为实现目标而进行的研究课题 如图1所示，在登月研究开发计划中，我们将明确要推进的挑战性研究开发的领域和范围，推进有助于实现人类摆脱身体、大脑、空间、时间束缚的社会的挑战性研究开发，这就是登月目标。此外，为了采取最有效措施，我们将研究最新的科学趋势并将其运用在我们的研究和开发中。 具体来说，将推动以下研发： <使任何人都能参与各种社会活动的控制论化身平台> 预计将进行研究和开发，以实现可在整个社会部署并远程控制以执行各种任务的化身，以及其操作所需的平台。 <控制论阿凡达生活> 研究和开发的愿景是实现能够将物理、认知和感知能力扩展到最高水平的技术。 由于实现控制论化身基础设施和控制论化身生活方式所需的研究和开发之间存在许多共同点，因此我们将密切合作，共同向前迈进。 我们将整合各种知识和想法，设定评估的阶段门槛，并推动研究和开发，以实现我们的目标。 此外，从将研究成果顺利应用于社会的角度考虑，我们将考虑建立一种让各领域研究人员参与伦理、法律和社会问题的体制。 （3）为实现目标的研发方向 ○ 2030年 <任何人都可参与多种社会活动的智能化身平台> 开发一种技术，使一个人能够以与操作单个化身相同的速度和精度操作10个或更多化身执行一项任务，并构建其操作所需的基础设施。 <控制论阿凡达生活> 我们将开发一种技术，使任何人都可以扩展其用于特定任务的身体、认知和感知能力，并提出一种符合公认社会标准的全新生活方式。
“ AI芯片，可实现高效和高速处理，下一代计算机...
在2020年进行的第一次临时评估中，该公司收到了：项目定位和必要性：评估A（非常重要的）研究和开发管理：评估B（良好）研究和发展结果：评估B（良好的）努力将结果置于实际用途中：评估C（几乎合理）。 作为对评估的评论，尽管该公司对其业务状况，NEDO的管理和开发结果进行了评估，但Nedo有必要收集有关全球技术趋势的信息，并考虑并扩大措施以获取市场。此外，关于下一代计算技术的开发，还需要开发人力资源并创建与可能成为用户的业务实体进行沟通的场所。 回应评估结果：为了收集有关全球技术趋势的信息，我们将同时进行研究和开发项目1和2，从2021年开始，将对技术趋势和知识产权策略进行调查。获得的信息被送回了运营商，Nedo还进行了管理。此外，关于R＆D项目1，作为促进工业应用的衡量标准，该公司还根据调查结果和临时评估的结果制定了“与节能AI半导体和系统有关的技术开发”的新政策，并正在通过FY22的授予项目促进研究结果的实际应用和商业化。 关于研究和开发项目，作为人力资源开发的一部分，开发的量子计算机通用软件不仅在云环境中免费公开，而且还通过举办竞赛和经验尖端技术来使公司对人力资源开发的贡献。此外，大脑计算成立了一个咨询委员会，将可能成为用户的企业汇集在一起，这些企业有望利用开发的脑型芯片和算法，并通过共享结果并交流开发人员的意见来弥合业务。此外，在光学分散计算中，我们将使用100公里内的数据中心进行分布式信息处理的演示实验，并在20025财年的范围内进行，并发布结果以促进早期商业化。
NEO 在美韩联合演习“乙支自由之盾”期间进行
2024年9月9日 作者：大阪部康夫 第374空运联队公共事务部第374军事支援连和第374宪兵连的飞行员参加了8月20日至21日举行的美韩联合演习“乙支自由之盾24”。美国第 730 空中机动中队与军方和驻韩美军合作，在横田空军基地进行了非战斗人员撤离行动（NEO）训练。乌鲁奇自由之盾24演习是一项以防御为重点的演习，旨在加强美韩同盟，改善联合防御态势，促进朝鲜半岛的安全与稳定。 为了这次演习，来自汉弗莱营的美国陆军第 8 集团军的 55 名士兵乘坐 C-130J 超级大力士从横田空军基地第 36 空运中队前往横田。通过模拟非战斗人员从朝鲜半岛的撤离，同时想象实际可能发生的后勤挑战，我们的目的是加强整个联合部队的战备状态。 横田空军基地接受近地天体并运行近地天体跟踪系统（NTS），该系统管理疏散人员的信息。 “这次演习的目标之一是测试 NTS 系统在太平洋地区各国的实时运行情况，”第 374 部队支援中队战备、计划和太平间部门主管玛丽亚·加福德 (Maria Gafford) 中士说。 “横田和座间营地的 NTS 操作员将必要的数据输入系统，使我们能够确认所有人员的下落。”我们从李战备中心工作人员那里收到了疏散期间生活所需的财务和后勤信息。美国红十字会人员还提供了茶点，美国陆军第 765 运输站营的士兵分发了临时食品。 “整个流程非常顺利，”加福德中士回忆道，并补充说，让他印象特别深刻的一件事是，“红十字会成员在我们移动时为我们烤饼干，并为我们提供现煮的咖啡，缓解了参与者的疲劳。” ”。 演习期间，驻日美军司令兼第五航空队司令拉普中将还邀请航空自卫队空中支援大队司令森田武大将观摩模拟撤离。两人听取了有关非战斗人员撤离后勤支持的情况通报。 NEO 是由美国国务院指导的一项行动，旨在安全疏散美国公民、国防部平民以及其他指定东道国和第三国的国民，使其免受自然灾害、人为灾害或其他危险情况的影响。 2011年3月，日本发生9.0级大地震，随后引发大规模海啸，引发福岛第一核电站事故，超过9000名国防部家属从日本撤离。当时因NEO而自愿撤离的家属已安全返回祖国。