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脑机接口赋能医疗大健康 - myqcloud.com
脑机接口（ brain-computer interface ， BCI ）是在大脑与外部设备之间建立直 接交互的通信和控制通道。行业起步最早可追溯至 1924 年，经历了前期 的理论探索期、科学论证期，目前已进入成果落地时期。脑机接口最早在 20 世纪未提出，目的是帮助残疾人重新行走或支配上肢，技术发展至今已 更能应用于正常人的生活和生产。随着脑机接口、人工智能、生物医学工 程、神经工程与康复工程、认知神经科学与心理科学等的发展， BCI 的内 涵和外延在不断丰富。近年来，脑机接口技术在医疗领域不断取得新成果， 尤其在临床康复领域，目前以脑功能评估为目的的脑机交互检测，以解码 交流与设备控制为目的的脑机接口应用，以功能重塑康复为目的的脑机训 练反馈等领域的探索及应用越来越深入。随着技术的应用领域不断拓宽， 未来将逐步应用于游戏娱乐、学习教育、智能家居和军事领域。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
未来已来，AI如何赋能传媒行业
p 2019年，微软与OpenAI达成合作，由Azure为OpenAI提供训练及使用所需的算力。 p 研究显示，模型表现会随着规模的扩大而增长，且存在涌现能力(emergent abilities)。基于模型效果需求等因素，
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
白皮书 - 人工智能赋能研究
[1] 人工智能已成为主流——让我们创新和规范吧 https://www.scmagazine.com/perspective/emerging-technology/ai-has-gone-mainstrea m-so-lets-innovate-and-regulate [2] Chubb, J.、Cowling, P. 和 Reed, D. (2022)。加快步伐以跟上：探索人工智能在研究过程中的应用。人工智能与社会，37(4)，1439-1457。DOI：10.1007/s00146-021-01259-0 [3] Morris, MR (2023)。科学家对生成式人工智能在其领域潜力的看法。arXiv 预印本 arXiv:2304.01420。[4] Guice, J. 和 Duffy, R. (2000)。互联网在科学领域的未来 [5] Kitchenham, B.、Brereton, OP、Budgen, D.、Turner, M.、Bailey, J. 和 Linkman, S. (2009)。软件工程中的系统文献综述——系统文献综述。信息与软件技术，51(1)，7-15。[6] Marshall, C.、Brereton, P. 和 Kitchenham, B. (2014 年 5 月)。支持软件工程系统综述的工具：特征分析。第 18 届软件工程评估与评定国际会议论文集（第 1-10 页）。[7] Steyerberg, EW (2008)。预测模型的验证。临床预测模型，299-311。 doi:10.1007/978-0-387-77244-8_17 [8] Majid, MAA、Othman, M.、Mohamad, SF、Lim, SAH 和 Yusof, A. (2017)。定性研究中的访谈试点：操作化和经验教训。国际商业与社会科学学术研究杂志，7(4)，1073-1080。[9] 转录一小时的音频或视频需要多长时间？https://www.rev.com/blog/resources/how-long-does-it-take-to-transcribe-audio-video [10] 转录一次采访需要多长时间？ https://www.amberscript.com/en/blog/how-long-does-it-take-to-transcribe-1-hour-of-a udio/ [11] WIDODO，Handoyo Puji。访谈数据转录的方法论考虑。国际英语语言教学与研究创新杂志，第 3 卷，第 1 期，第 101-107 页，2014 年。 [12] REIS，Sofia；ABREU，Rui；PASAREANU，Corina。安全提交消息是否具有信息量？还不够！在：第 27 届国际评估与评估会议论文集 [13] RAMTEKE，Jyoti 等人。使用 Twitter 情绪分析预测选举结果。在：2016 年国际发明计算技术会议（ICICT）。IEEE，2016 年，第 1-5 页。 [14] MITE-BAIDAL，Karen 等人。教育领域的情绪分析：系统文献综述。在：技术与创新国际会议。Cham：Springer International Publishing，2018 年，第 285-297 页。[15] ZUNIC，Anastazia；CORCORAN，Padraig；SPASIC，Irena。健康和福祉中的情绪分析：系统综述。JMIR 医学信息学，第 8 卷，第 1 期，第 e16023 页，2020 年。[16] RAMBOCAS，Meena；PACHECO，Barney G. 市场营销研究中的在线情绪分析：综述。互动营销研究杂志，第 12 卷，第 2 期，第 146-163 页，2018 年。[17] WANKHADE，Mayur；RAO，Annavarapu Chandra Sekhara；KULKARNI，Chaitanya。情绪分析方法、应用和挑战调查。《人工智能评论》，第 55 卷，第 7 期，第 5731-5780 页，2022 年。
赋能 赋能
本演示文稿包含根据美国 1995 年私人证券诉讼改革法案（“法案”）做出的前瞻性陈述。Cytokinetics 不承担更新这些前瞻性陈述的任何意图或义务，并主张前瞻性陈述受到该法案安全港的保护。此类陈述的示例包括但不限于明示或暗示的与 Cytokinetics 研发和商业准备活动相关的陈述，包括临床试验的启动、实施、设计、招募、进展、继续、完成、时间和结果，关于心力衰竭、肥厚性心肌病 (HCM) 或射血分数保留的心力衰竭 (HFpEF) 患病率上升、存活率低和市场机会的预测；关于 aficamten、omecamtiv mecarbil、CK-586 或我们任何其他候选药物的可寻址患者群体规模的预测；Cytokinetics 对 aficamten 或 omecamtiv mecarbil 的商业准备情况；我们在 2024 年第三季度向 FDA 提交 aficamten 的新药申请或在 2024 年第四季度向 EMA 提交营销授权申请的能力，我们计划的 aficamten、omecamtiv mecarbil 的新药申请或我们任何其他候选药物的未来新药申请获得监管部门批准的可能性和/或时间，或与 FDA、EMA 或任何其他监管机构就此进行互动的预期时间；我们开始 omecamtiv mecarbil 的新的第 3 期临床试验的时间，MAPLE-HCM、ACACIA-HCM、CEDAR-HCM 或我们任何其他临床试验的完成时间，aficamten、omecamtiv mecarbil、CK-586 或我们任何其他候选药物的有效性或安全性，我们在任何特定日期之前完全招募或公布任何临床试验结果的能力； aficamten 、 omecamtiv mecarbil 、 CK-586 或 Cytokinetics 任何其他候选药物的特性、潜在益处和商业潜力，我们根据与 Royalty Pharma 达成的协议满足额外资本/贷款支付条件的能力，或 Royalty Pharma 决定选择加入 CK-586 的进一步开发以获得额外资金。此类声明基于管理层当前的预期；但实际结果可能因各种风险和不确定性而存在重大差异，包括但不限于 Cytokinetics 候选药物的开发、测试、试验开始、进展或产品销售或制造的监管批准或生产中可能遇到的困难或延迟，这些可能会减缓或阻止临床开发或产品批准，包括当前和过去的临床试验或临床前研究结果可能无法代表未来的临床试验结果，患者入组或进行临床试验可能困难或延迟，Cytokinetics 的候选药物可能有不良副作用或治疗效果不足，FDA 或外国监管机构可能会延迟或限制 Cytokinetics 进行临床试验的能力，并且 Cytokinetics 可能无法获得或维持对其知识产权的专利或商业秘密保护；Cytokinetics 可能会产生意料之外的研究、开发和其他成本，或无法获得进行其产品开发所需的融资；护理标准可能会发生变化，导致 Cytokinetics 的候选药物过时；其他人可能会开发竞争产品或替代疗法来治疗 Cytokinetics 的候选药物和潜在候选药物可能针对的适应症。这些前瞻性陈述仅代表截至作出之日的情况，Cytokinetics 不承担随后更新任何此类陈述的义务，除非法律要求。有关这些风险和其他与 Cytokinetics 业务相关的风险的更多信息，投资者应查阅 Cytokinetics 向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的文件。本报告涉及正在进行临床研究且尚未获得美国食品和药物管理局批准的候选药物。目前，联邦法律限制这些产品仅用于研究用途，并且没有对其研究目的的安全性或有效性作出任何陈述。
1 人工智能赋能的自动双...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-n6x46 ORCID：https://orcid.org/0000-0003-3736-1419 内容未经 ChemRxiv 同行评审。许可：CC BY-NC-ND 4.0
赋能全球脑力经济：2024 年的重要里程碑和未来之路
• Harris A. Eyre 医学博士，脑资本联盟 (BCA) 和脑经济中心 (BEH) 执行董事；莱斯大学贝克公共政策研究所神经政策首席高级研究员 • Upali Nanda 博士，HKS Inc. 执行副总裁、全球部门创新总监，密歇根大学实践教授 • Jo-An Occhipinti 博士，精神财富计划联席主任；悉尼大学大脑与思维中心系统建模与仿真负责人 • Josefina Cruzat 博士，阿道夫伊巴涅斯大学拉丁美洲脑健康研究所 (BrainLat) 研究员。 • Mika Pyykko，芬兰大脑协会执行董事 • Kaisa Hartikainen 医学博士，芬兰大脑协会首席科学顾问 • Jafri Malin Abdullah 医学博士，马来西亚理科大学大脑行为集群主席 • Pawel Swieboda，NeuroCentury 创始人、BCA 和 BEH 联合创始人 • Olivera Nasic 医学博士，阿迦汗大学大脑与思维研究所高级科学顾问 • Zul Merali 博士，阿迦汗大学大脑与思维研究所创始主任 • Michael Berk 医学博士，迪肯大学身心健康与临床转化研究所 (IMPACT) 主任 • Indrit Begue 医学博士 • Frederic Destrebecq，欧洲大脑理事会执行董事、BEH 指导委员会 • Tiago Zibecchi，EMEA 初级研究员 • Rym Ayadi 博士，欧洲-地中海经济学家创始人兼总裁协会 (EMEA)、BCA 和 BEH 联合创始人
利用 AI/ML 赋能未来：模型设计和……
● 人工智能和机器学习的基础知识 ● 数据收集、预处理、特征提取 ● 监督、无监督和强化学习 ● 神经网络和深度学习 ● 人工智能/机器学习模型设计和开发 ● 人工智能/机器学习模型的硬件加速器设计 ● 人工智能/机器学习模型的高级合成编码 ● 基于 FPGA 的人工智能/机器学习模型加速器架构 ● 人工智能/机器学习模型的部署和集成 ● 人工智能/机器学习的伦理和社会影响 ● 新兴趋势和未来方向
2025 年马里兰州人工智能赋能战略和人工智能研究路线图
● 强大的数据基础是有效进行 AI 实验、采用和治理的核心要求，具有可信可靠的输出。 ● 规范州的数据治理流程，并确保机构拥有可靠的数据来测试和扩展 AI 解决方案。这包括确保机构拥有必要的工具和资源来测试与使用 AI 数据集相关的风险，提供替代数据集（即合成数据）以保护州数据的安全性和隐私，以及对允许/限制用于 AI 解决方案的数据进行分类。 ● 建立权威数据源计划，优先考虑关键州数据集，概述“AI 就绪性”标准，并确保已确定的数据集符合这些标准，以推动实验和采用。