Tu Bui, Daniel Cooper, John Collomosse, Mark Bell, Alex Green, John Sheridan, Jez Higgins, Arindra Das, Jared Keller, Olivier Thereaux, Alan Brown, in ARCHANGEL: Tamper-proofing Video Archives using Temporal Content Hashes on the Blockchain (2019) Cornell University, Computer Vision and Pattern Recognition [online]
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理,导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践,而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发,我们提出了向普遍医学图像分割的转变,旨在通过利用临床目标,身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标,我们开发了爱马仕,一种新颖的上下文 - 学习方法,以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式(CT,PET,T1,T2和Cine MRI)和多个身体区域的大量各种数据集(2,438个3D图像)中,我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用,爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能,并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习,分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕(Hermes)博学的先生展示了一个具有吸引力的特征,以反映任务和方式之间的复杂关系,这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力,但也显着增加了生物风格,并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新,随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中,因此情况变得复杂。但是,文献综述表明,诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比,但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述,并描述了新兴的政策和实践框架,这些框架横渡了指挥和控制,管理,自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards,故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法,将不断发展,并且应不断发展,并且应出现自适应,互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束,而且科学家通常遵守生物安全方案,甚至实验性,但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题,社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理,尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
在克里特岛东部的米诺曼镇古尼亚附近的Sphoungaras和Pacheia Ammos的墓地提供了一种镜头,可以通过这些镜头来检查青铜时代Aegean的技术和文化转型。在这些墓地上发现了大约400个pithoi,这些大型罐子中的一个子集(传统上用于存储)表现出与家用pithoi明显不同的形态特征。我的研究将这些pithoi作为专门建造的葬礼船只调查,并探讨了在晚期原始和新普拉特时期(公元前1800 - 1470年)中了解Minoan Mortuary传统和社会组织的影响。本演讲将解决一个关键问题:形态学和上下文证据如何将目的建造的Pithoi与重复使用的家庭容器区分开来,这揭示了有关Minoan技术和社会动态的何种揭示?基于克里斯塔基斯(Christakis)(2005)的基础标准,我认为这些埋葬的罐子反映了对变化的太平间意识形态和大批量埋葬的要求的细微反应。使用现场报告和比较分析,我将将这些Pithoi连接到附近的古尔尼亚镇,以了解潜在的社会文化转变,这可能需要更多的个人主义埋葬方法。这项研究还将这些pithoi置于更广泛的Minoan埋葬实践中,将它们与其他地区和埋葬装置进行了比较,以确定专门建造的葬礼设备的现实。通过检查其使用,形态和埋葬环境的时代,这项研究阐明了这些专业人工制品的备受争议的存在和功能。通过检查这些文物,陈述阐明了物质文化是理解爱琴海青铜时代技术适应,社区需求和身份构建之间动态的一种媒介。
摘要。X射线探测器用于太空天体物理任务易受噪声,该光子受到工作能量范围以外的能量的光子引起的噪声;因此,需要有效的外部光学阻断过滤器来保护检测器免受偏离辐射的影响。这些过滤器在满足X射线探测器的科学要求中起着至关重要的作用,并且它们在任务生活中的适当操作对于实验活动的成功至关重要。我们研究了由氮化硅和铝制成的薄三明治膜,作为空间任务中高能检测器的光学阻滞过滤器。在这里,我们报告了厚度在40 nm至145 nm的sin膜的多技术表征的结果,两侧有几十纳米的纳米含量。,我们已经测量了同步辐射束线时的X射线传输,紫外线的排斥,可见和近红外辐射,X射线光电谱的铝表面上天然氧化物的量,通过原子力显微镜的样品表面的形态和蛋白质效应。
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力,但也显着增加了生物风格,并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新,随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中,因此情况变得复杂。但是,文献综述表明,诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比,但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述,并描述了新兴的政策和实践框架,这些框架横渡了指挥和控制,管理,自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards,故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法,将不断发展,并且应不断发展,并且应出现自适应,互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束,而且科学家通常遵守生物安全方案,甚至实验性,但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题,社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理,尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
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在数字时代,人们生活在网络空间中,成为现代社会的一部分。他们所获得的信息来自万维网 (WWW)。WWW 已成为世界人民传播信息的重要媒介。由于网络技术的发展,网络文学应运而生。本研究探讨了网络文学的出现,它改变了各种机构的阅读和教学方式。这对教授文学的人来说是一个挑战,因为他们必须放弃印刷文本,转向数字文本,即所谓的超文本。网络文学的存在也迫使他们改变分析和批评文学作品的风格。因此,从文本到超文本的文学教学对他们来说是一个挑战。关键词:网络文学、出现、文本、超文本、网络空间、挑战、发展。
valeria.farinazzo@mackenzie.br摘要。虚拟现实(VR)对数字双胞胎(DT)的演变代表了沉浸式和互动技术领域的重大进步,尤其是在旨在在物理和合成产生的世界之间建立联系时。此连接为实际环境中的过程和系统提供了模拟,预防和优化的条件。该主题的重要性是基于各种原因。机会设想将DTS应用于多个工业领域,例如教育,尤其是在蒸汽(科学,技术,工程,艺术和数学)领域。这些应用程序可以降低成本并最大化教学过程中的创新机会,从而在安全的虚拟环境中支持与现实世界实施相关的方案和策略的测试。因此,本文介绍了有关DT在教育中应用的文献综述,提供了当代全景,并指出了一些未来研究的指示。