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World File Search System新兴学科
BIROn - 伯克贝克学院机构研究在线
摘要 本文研究的是有关 GPT 智能的最详尽的文章之一，该研究由微软的工程师进行。虽然他们的工作有很大的价值，但我认为，出于熟悉的哲学原因，他们的方法论“黑箱可解释性”是错误的。但还有更好的方法。有一门令人兴奋的新兴学科“内部可解释性”（特别是机械可解释性），旨在揭示模型的内部激活和权重，以了解它们所代表的内容以及它们实现的算法。黑箱可解释性未能认识到，当涉及到智能和理解时，流程的执行方式很重要。我不能假装有一个完整的故事来提供智能的必要和充分条件，但我确实认为内部可解释性与关于智能需要什么的合理哲学观点完美契合。因此，结论是温和的，但我认为重点在于如何让研究走上正轨。在本文的最后，我将展示如何使用一些哲学概念来进一步完善内部可解释性的方法。
合成生物学的伦理和社会见解
合成生物学作为一门革命性的生物科学和技术，其影响已从自然科学扩展到人文社会科学领域，为社会带来了生物安全、生物安保和伦理问题。本研究旨在利用知识图谱和文献计量学方法，阐述合成生物学领域在哲学、伦理和社会科学领域的知识基础和研究前沿。我们收集并分析了 1982 年至 2021 年 Web of Science 核心合集的社会科学引文索引和艺术与人文引文索引中的文献记录，以阐明合成生物学哲学、伦理和社会研究的知识结构。本研究概述了合成生物学治理、哲学和伦理关注以及相关技术的研究热点。本研究为相关人员和研究人员跟踪这一新兴学科和技术的进展、了解该领域的前沿思想和未来形态提供了线索和启示，在后疫情时代具有更大的意义。
工业信息集成杂志 - Elsevier
《工业信息集成杂志》专注于工业向工业集成和信息化的转型。这些主题不仅包括硬件和软件，还包括信息集成。工业信息集成工程是一门新兴学科。本期刊旨在促进和传播工业信息集成的进步，以便通过为研究人员、从业者和政策制定者提供跨学科论坛，深入了解与工业集成和工业信息化相关的挑战、问题和解决方案。《工业信息集成杂志》欢迎有关工业信息集成的基础、技术和实践方面的论文，同时也欢迎工业集成中出现的复杂和跨学科的工业信息集成主题。数学科学、计算机科学、计算机工程、电气和电子工程、制造工程和工程管理领域开发的技术用于工业集成和工业信息化，是本期刊不可或缺的一部分。本刊不定期发布工业信息集成、工业融合、工业信息化、工业信息学相关政策、标准、最佳实践白皮书。
计算机辅助诊断的医学信息学，放射组学和图像分析
课程信息课程编号2412136持续时间10天外国教授Rangaraj Mandayam Rangayyan课程协调员首席协调员Raghavendra B.S.课程协调员A.V.博士 narasimhadhan当地的吉安当地人Bibhuti Bhuti Das课程网页https://sites.google.com/view/nitkecelector/nitkecelector/home课程概述系统和用于医疗信息学和图像分析的临床诊断（CAD）的医学信息学和图像分析（CAD）的技术疾病（CAD）的高效诊断（CAD），并有效地诊断有效地疾病肺癌，视网膜病和胃肠道疾病。 放射素学是一种新的新兴学科和研究领域，用于定量分析医学图像和其他信息，以进行先进和改进的医学诊断。 本课程就有助于CAD系统设计的技术和主题领域提供了有关CAD基础的详细信息。 显示，数字信号处理，数字图像处理，模式识别，机器学习和计算过程的应用如何增强生物医学图像，段和表征感兴趣的一部分，确定正常的模式和结构，以及检测CAD的异常特征和疾病。 解释了对CAD系统的需求，几种应用中CAD的目标，CAD的好处以及评估CAD系统有用性的方法。 显示了几张医学图像的示例，以证明改善医疗保健的工程系统的设计和开发。 详细信息介绍了诸如乳腺癌的细微和早期迹象以及早产视网膜病变的应用。课程协调员A.V.博士narasimhadhan当地的吉安当地人Bibhuti Bhuti Das课程网页https://sites.google.com/view/nitkecelector/nitkecelector/home课程概述系统和用于医疗信息学和图像分析的临床诊断（CAD）的医学信息学和图像分析（CAD）的技术疾病（CAD）的高效诊断（CAD），并有效地诊断有效地疾病肺癌，视网膜病和胃肠道疾病。放射素学是一种新的新兴学科和研究领域，用于定量分析医学图像和其他信息，以进行先进和改进的医学诊断。本课程就有助于CAD系统设计的技术和主题领域提供了有关CAD基础的详细信息。显示，数字信号处理，数字图像处理，模式识别，机器学习和计算过程的应用如何增强生物医学图像，段和表征感兴趣的一部分，确定正常的模式和结构，以及检测CAD的异常特征和疾病。解释了对CAD系统的需求，几种应用中CAD的目标，CAD的好处以及评估CAD系统有用性的方法。显示了几张医学图像的示例，以证明改善医疗保健的工程系统的设计和开发。详细信息介绍了诸如乳腺癌的细微和早期迹象以及早产视网膜病变的应用。
一种用于预测质子交换膜燃料电池剩余使用寿命的数据驱动数字孪生预测方法
在这个瞬息万变的时代，限制气候变化和实现可持续增长的迫切需要加强全球能源转型的势头。“氢经济时代”正在走进人类的视野，朝着建立更清洁的能源系统的方向发展[1]。在此背景下，燃料电池被视为最大限度发挥氢能潜在效率优势的首选技术[2]。质子交换膜燃料电池（PEMFC）目前是轻型车辆和物料搬运车辆的领先技术，在固定式和其他应用领域也占有较小份额[3]。然而，成本和耐久性两个主要挑战限制了其大规模商业化[4]。当前PEMFC系统耐久性和可靠性不理想可能导致高维护成本[5]，而非优化运行可能是导致意外停机和部件进一步退化的关键原因[6]。人们做出了许多努力来提高其耐久性：改进材料、减少退化原因、改进结构设计、实施新的监督和管理设计等。预测和健康管理 (PHM) 是一门新兴学科，最初源自基于状态的维护 [ 7 ]，已被用于监测和预测 PEMFC 系统的健康状况 [ 8 , 9 ]。人们已经研究了针对 PEMFC 的各种预测方法
使用稳态视觉诱发的电势估计一组个人在电影筛选过程中的情绪唤醒变化
神经科学是神经科学的新兴学科，旨在通过分析一组观众的大脑活动来提供新的效果技术。几项神经科学研究试图在电影筛选过程中跟踪精神状态的时间变化；但是，仍需要开发有效和鲁棒的脑电图（EEG）特征，以精确地跟踪大脑状态。本研究提出了一种新的方法，用于通过采用稳态的视觉诱发潜力（SSVEP）来估计电影筛选期间一组个体的情绪唤醒变化，这是通过定期视觉刺激的表现引起的广泛使用的EEG响应。先前的研究报告说，每个个体的情绪唤醒调节了SSVEP响应的强度。基于这种现象，电影剪辑被叠加在背景上，以特定的频率引起了SSVEP响应。向六名健康的男性参与者提供了两个情感上引起的电影剪辑，而从枕骨通道记录了脑电图信号。然后，我们调查了引起较高SSVEP响应的电影场景是否与在单独的实验性会话中被评为37位观众最令人印象深刻的场景的电影相吻合。我们的结果表明，在六个参与者中平均的SSVEP响应可以准确地预测每部电影的整体印象，并通过更大的个体进行评估。
东正教与悖论：糖基因，遗传学及以后的作用在免疫，免疫疾病和糖苷中的作用
传统的“中央教条”描述了从DNA到RNA再到蛋白质的遗传信息的流。这个过程突出了基因在生物体中的关键作用。尽管如此，正在进行的免疫研究即将意识到，诸如糖基因和表观遗传学等新兴学科正在挑战传统的观点，并扩大了“中央教条”的界限。这种关键发展导致我们对免疫系统如何运作的理解发生了深刻的转变。因此，人们可能会怀疑是否存在“辅助教条”，可以通过将糖作为核酸和蛋白质后的第3个生命代码来提供这些革命性发现的答案，这是蜂窝材料的生命的第1和2 nd（1，2）。糖基质的出现，尤其是在免疫学领域，已经揭示了聚糖的生物学功能及其在免疫系统中的关键作用（3）。聚糖的丰富性和复杂性赋予免疫系统具有非凡的多样性和适应性，影响免疫细胞内的关键过程，包括信号传导，相互作用和粘附。这种创新的发现为免疫研究和桥接糖基因和免疫学以及遗传学和表观遗传学提供了新的观点，从而有助于更深入地了解免疫系统的功能（4）。遗传学和表观遗传学在与免疫相关疾病研究中起着不可或缺的作用。以及co和后翻译后的修饰，遗传变异显着影响免疫系统的功能，从而导致与免疫相关疾病的发生和进展。研究遗传/表观遗传学与免疫疾病之间的关系已成为揭示免疫学之谜的重要组成部分。在这一领域的深入研究为我们提供了有关免疫系统多样性和免疫相关疾病的OMIC基础的关键信息（5）。
MN5423 全球商业战略
MN5423 — 全球商业战略 模块类型/学期：核心（20 学分）第 1 学期 模块协调员：Frank Siedlok 博士 联系方式：fs70 @st-andrews.ac.uk 目标：本模块探讨全球市场导向型公司在制定商业战略时所涉及的概念和实际问题。国际商务是一门综合性学科，涵盖了企业面临的所有问题。因此，该模块采用的方法非常广泛，以便学生不仅仅关注国际业务中狭隘的功能方面。相反，该模块的目的是让学生广泛而批判地了解全球组织所涉及的战略问题以及它们所处的日益复杂的运营环境。它将研究一系列概念和问题，为全球经理人面临的决策过程提供信息。它将为学生提供一系列分析概念和工具，帮助他们理解当前全球商业环境的复杂性。全球商业战略是一门新兴学科，涵盖国际政治经济要素及其对战略规划和实施的影响。本模块将这些要素整合到国际商业环境中，并提供一种结构化的方法来定义复杂且快速变化的商业环境中的竞争优势。该模块介绍了战略管理的基础知识，并将全球公司置于分析框架的中心。该模块将挑战学生以严谨的方式考虑战略问题，使用现实案例研究和所涵盖概念的实际应用。教学和学习方法：讲座、案例研究、小组作业和小组演示。学习成果：完成本模块后，学生应能够：
基于系统评价和荟萃分析的首选报告项目的可解释人工智能工业资产预测和健康管理概述
摘要：可解释人工智能 (XAI) 的调查涉及生物学、临床试验、金融科技管理、医学、神经机器人和心理学等。预测和健康管理 (PHM) 是将故障机制研究与系统生命周期管理联系起来的学科。目前仍缺乏对 PHM-XAI 作品进行分析汇编的需求。在本文中，我们使用系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 的首选报告项目来介绍应用于工业资产 PHM 的 XAI 的最新进展。这项工作概述了 PHM 中 XAI 的趋势，并回答了准确性与可解释性的问题，考虑到人类参与的程度、解释评估和不确定性量化。自 2015 年至 2021 年以来，与该主题相关的研究文章是根据 PRISMA 方法从五个数据库中选出的，其中一些与传感器有关。从选定的文章中提取数据并进行检查，获得了不同的发现，这些发现综合如下。首先，尽管该学科尚属新兴学科，但分析表明，XAI 在 PHM 中的接受度越来越高。其次，XAI 具有双重优势，它被用作执行 PHM 任务和解释诊断和异常检测活动的工具，这意味着 PHM 确实需要 XAI。第三，评论表明，PHM-XAI 论文提供了有趣的结果，表明 PHM 性能不受 XAI 的影响。第四，人类角色、评估指标和不确定性管理是 PHM 社区需要进一步关注的领域。需要足够的评估指标来满足 PHM 需求。最后，所考虑的文章中介绍的大多数案例研究都基于真实的工业数据，其中一些与传感器有关，表明可用的 PHM-XAI 组合解决了现实世界的挑战，增强了人们对人工智能模型在行业中采用的信心。
人工智能：肿瘤学家的新工具...
摘要 人工智能 (AI) 因其在通信、交通、媒体和社交网络中的关键作用而成为人类生活中必不可少的工具。受人类复杂神经网络及其功能的启发，自 20 世纪 50 年代以来，人们就开始使用基于计算机的算法和训练来探索人工智能。为了处理大量患者的临床数据、影像、组织病理学数据，以及新疗法和临床试验研究的不断加快，以及随着新药和新证据的出现而不断变化的治疗指南，人工智能是当务之急。关于人工智能在肿瘤学领域的作用，有许多出版物和积极研究。在这篇综述中，我们讨论了人工智能的基本术语、它在肿瘤学中的应用以及它的局限性。人工智能、机器学习和深度学习之间存在相互关系。人工智能的虚拟分支涉及机器学习。而人工智能的物理分支则涉及不同形式的治疗——手术、靶向药物输送和老年护理。人工智能在肿瘤学中的应用包括癌症筛查、诊断（临床、影像和组织病理学）、放射治疗（图像采集、肿瘤和风险器官分割、图像配准、规划和输送）、治疗结果和毒性预测、癌细胞对治疗的敏感性预测和临床决策。一个特定的兴趣领域是借助人工智能开发针对每个患者和肿瘤的有效药物组合。放射组学是新兴学科，涉及放射治疗的规划和管理。与任何新发明一样，人工智能也有其谬误。其局限性包括缺乏外部验证和普遍性证明、罕见疾病数据获取困难、道德和法律问题、预测背后没有精确的逻辑，最后但并非最不重要的是，医疗专业人员缺乏教育和专业知识。临床肿瘤学、生物信息学和数据科学部门之间的合作可以帮助在不久的将来克服这些问题。