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人工智能能否让开放大学在21世纪重现昔日的辉煌？
利用技术打破入学机会、成本和质量的铁三角是开放大学 (OU) 的传统，并成为整个高等教育的灵感源泉。如今，开放大学面临着来自传统大学的日益激烈的竞争，不再像早年那样享有先发优势。人工智能 (AI) 能否让开放大学在 21 世纪保持竞争力，就像过去的其他技术一样？本文首先回顾了有关人工智能对开放和远程教育的可行性或（潜在）用途的文献，然后从质量、成本和入学机会的角度研究了这些可行性对开放大学的影响。最后，本文主张采用系统方法来探索如何通过创造性和创新性地使用人工智能，使开放大学在人员和地点以及方法和想法方面保持开放。
巴哈马能否继续“依靠阳光发电”？
在过去的一年里，巴哈马群岛成为新闻热点。在回顾了该岛的重要统计数据和一些重要的自然、经济和金融事件后，本文强调了该岛经济容易受到外部冲击和极端天气相关事件的影响。一方面，这个人口不到 40 万的岛国——以及整个加勒比地区——面临着全球气候变化加剧引发的重大挑战。另一方面，为了减轻这些事件多年来对经济造成的损失，历届政府都一再支持举办可疑的经济和金融活动。2021 年秋季对 FTX 的热烈欢迎只是该岛鼓励这些可疑企业的最新例子。考虑到过去十年的经济表现，建议提出一项非传统的提案，以支持巴哈马未来的政治稳定和经济安全。关键词：巴哈马、离岸金融、全球气候变化、加拿大 简介
货币和财政政策能否解释南非经济停滞的原因？Tumisang Loate 和 Nicola Viegi 经 Konst 授权出版
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灵长类腹流的拓扑深度 ANN 模型能否预测直接 IT 皮质干预的感知效果？
不断发展的腹侧视觉流人工神经网络 (ANN) 模型以越来越高的精度捕捉核心物体识别行为及其背后的神经机制。这些模型以图像作为输入，通过类似于灵长类动物腹侧流各个阶段的生物神经表征的模拟神经表征进行传播，并产生类似于灵长类动物行为选择的模拟行为选择。我们在此扩展这种建模方法来进行和测试神经干预实验的预测。具体而言，我们通过开发扰动模块将微刺激、光遗传学抑制和肌肉抑制转化为模型神经活动的变化，为灵长类动物视觉处理的拓扑深度 ANN (TDANN) 模型提供了一种新的预测机制。这开启了预测特定神经扰动的行为效应的能力。我们通过一套九个相应的基准将这些预测与灵长类 IT 扰动实验文献中的关键结果进行了比较。在没有任何基准拟合的情况下，我们发现通过空间相关性损失和标准分类任务的共同训练生成的 TDANN 模型可以定性预测所有九种行为结果。相比之下，通过随机地形或在分类训练后通过地形单元排列生成的 TDANN 模型预测的结果不到一半。然而，这些模型的定量预测与实验数据始终不一致，高估了某些行为效应的幅度，而低估了其他行为效应。所有 TDANN 模型都不是用单独的模型半球构建的，因此，不出所料，所有模型都无法预测半球依赖性效应。综合起来，这些发现表明，当前的拓扑深度 ANN 模型与扰动模块配对，可以合理地指导预测 IT 中直接因果实验的定性结果，但需要改进的 TDANN 模型才能实现精确的定量预测。
机器学习模型能否使用基于扩散加权成像的放射组学改善脑转移的早期检测？
当癌细胞从原发癌部位通过血液扩散并在脑内形成新肿瘤时，就会形成颅内转移，从而导致严重的疾病负担和患者发病率。转移性并发症是约 90% 癌症相关发病率的罪魁祸首 (1)，多达 40% 的癌症患者在其一生中会经历至少一次颅内转移 (2)，其中大多数转移源自肺癌、乳腺癌或黑色素瘤。常规治疗方案包括手术切除、全脑放射治疗、立体定向放射外科 (SRS)、全身治疗或这些方法的组合 (3,4)。在使用 SRS 治疗之前，需要高分辨率磁共振成像 (MRI) 来正确定位转移，以实现局部控制，同时保护周围的健康脑组织。脑转移成像的标准方案是使用钆增强 T1 (Gd-T1) 加权 MRI。脑转移形成伴随着癌细胞侵入组织实质。血管生成和肿瘤生长导致脑内微结构变化。因此，随着转移的发展，水分子的扩散会随时间而变化。扩散加权成像 (DWI) 是一种 MRI 技术，利用体内水分子的动力学来产生对比度 (5)，从而可以对这些微结构变化进行成像，而这些变化在传统的 Gd-T1 上可能无法检测到。此外，由 DWI 生成的表观扩散系数 (ADC) 图提供了定量图像集，允许对在不同时间拍摄的多个 DWI 会话的数据进行定量比较。迄今为止，大多数关于脑转移的 DWI 研究都集中在仅分析一次成像会话或治疗前的一组图像集以及治疗后的一组或几组图像集。我们的机构每年治疗超过 200 名 SRS 患者，其中约 20% 的患者需要重新治疗转移性
人工智能能否更好地满足统计信息用户的需求？意大利国家统计局案例研究
从在机构网站上搜索我们数据的良好体验出发，我们希望为用户提供执行传统搜索和语义搜索（即自然语言查询）的可能性，并以“生成”方式返回结果。因此，挑战在于提出用户和虚拟助手之间的对话。
生成式人工智能能否激发资产和财富管理的创新？
正如我们的高管调查显示，各行各业的领导者都渴望开始使用生成式人工智能，但也担心风险和挑战。对于金融服务领导者来说，其中最主要的是缺乏开发和实施生成式人工智能的熟练人才、模型或训练数据面临的网络安全威胁、基础模型输出的合法性，以及最后是投资成本风险。资产和财富经理还必须确保结果准确、客户数据安全，以及生成式人工智能所做的工作不违反任何监管或信托规则。这些担忧可能解释了为什么与其他行业的同行相比，金融服务高管对生成式人工智能的潜在影响的估计更为保守。
生成式人工智能能否改善社会...
能够生成逼真的文本、图像和其他类似人类的输出的生成人工智能目前正在改变许多不同的行业。然而，目前尚不清楚这些工具如何影响社会科学研究。在本文的第一部分，我评估了生成人工智能在改进调查研究、在线实验、自动内容分析、基于代理的模型和其他常用于研究人类行为的技术方面的潜力。我还讨论了这些工具在进行文献综述、确定新的研究问题以及促进写作、数据清理和软件编程等常规研究任务方面的潜力。在本文的第二部分，我讨论了生成人工智能的诸多局限性，以及研究人员是否可以以合乎道德的方式部署这些工具。我研究了用于训练这些工具的数据中的偏见如何对社会科学研究产生负面影响——以及与内部和外部有效性、可重复性、效率和低质量研究泛滥相关的一系列其他挑战。最后，我强调了社会科学家和人工智能研究人员之间加强合作的必要性。我认为，这种社区建设不仅对于确保广泛使用高质量研究工具是必要的，而且因为人工智能的进步需要更深入地了解指导人类行为的社会力量。
人工智能和机器学习能否证明一项技术对HTA决策的价值？
缩写：2L+：第二线及以上治疗；AI：人工智能；BR：苯达莫司汀+利妥昔单抗；CADTH：加拿大卫生药物和技术机构；COPD：慢性阻塞性肺病；DLBCL：弥漫性大 B 细胞淋巴瘤；ERG：证据审查组；EUnetHTA：欧洲卫生技术评估网络；G-BA：联邦卫生技术评估联盟；HEOR：卫生经济学和成果研究；HTA：卫生技术评估；ICER：增量成本效益比；IQWiG：卫生质量和经济研究所；ML：机器学习；MRI：磁共振成像；NICE：国家健康与临床优化研究所；OS：总体生存率；PRHDM：地区卫生处置计划； PRO：患者报告结果；RCT：随机对照试验；Rd / d：来那度胺 + 地塞米松或单独使用地塞米松
振动触觉刺激和 tDCS 能否帮助低效的 BCI ......
基于快速傅里叶变换 (FFT) 的相位跟踪算法，如先前提出和采用的 [20, 36]；在 FFT 幅度中，8 至 13Hz 之间的主要 alpha 频率分量和相应的相位用于获得简单的正弦函数来预测即将到来的相位。当预测的相位下降时，根据运动想象类别通过左或右振动马达传递振动 100 毫秒，刺激间隔设置为 100 毫秒。因此，提取 C4 通道 alpha 相位用于左侧运动想象试验，当预测的相位下降时激活左侧振动马达，反之亦然。刺激会话结束后，受试者执行与刺激前相同的运动想象任务