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研究主题“内存传感与计算：新材料和设备迎接新挑战”的社论
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
初级卫生保健是否已准备好迎接人工智能？初级卫生保健利益相关者有何看法？
摘要背景：在初级保健中有效部署人工智能工具需要从业人员参与这些工具的开发和测试，并将由此产生的人工智能工具与初级保健的临床/系统需求相匹配。为了为这些发展奠定基础，我们必须更深入了解从业人员和决策者对在初级保健中使用人工智能的看法。本研究的目的是通过探索初级保健和数字健康利益相关者的观点来确定在初级保健中使用人工智能工具的关键问题。方法：本研究采用描述性定性方法，包括主题数据分析。对安大略省的初级保健和数字健康利益相关者进行了 14 次深入访谈。使用 NVivo 软件对访谈进行编码。结果：出现了五个主要相互关联的主题：（1）设想的用途与当前现实不匹配——表示人工智能在初级保健实践中的潜在应用的重要性，同时认识到当前现实是缺乏可用的工具； (2) 人工智能的机制并不重要：它只是工具箱中的另一个工具——反映出人们对人工智能工具能为实践带来什么价值的兴趣，而不是对人工智能工具本身机制的关注；(3) 实践中的人工智能：一把双刃剑——在初级卫生保健中使用人工智能可能带来的好处与人们对人工智能在临床技能和能力、错误和失控方面可能带来的威胁的根本担忧形成鲜明对比；(4) 不切实际的人：对在初级卫生保健中采用人工智能的谨慎立场——更广泛的关注集中在在初级卫生保健中使用人工智能的伦理、法律和社会影响上；(5) 必要要素：初级卫生保健中人工智能的促进者——支持采用人工智能工具所需的要素，包括共同创造、高质量数据的可用性和使用以及评估的必要性。结论：在初级卫生保健中使用人工智能可能会产生积极影响，但在实施方面需要考虑许多因素。这项研究可能有助于为初级保健中人工智能工具的开发和部署提供参考。关键词：家庭医学、初级保健、人工智能、定性研究
改造美国陆军以迎接二十一世纪
过去几年，战略不确定性不断增加，且没有减弱的迹象。俄罗斯吞并克里米亚和中国在南海日益咄咄逼人的行为开启了大国竞争的新时代，这也成为 2018 年《国防战略》的基石。4 但与此同时，包括朝鲜和伊朗在内的拥有常规和核能力的不可预测的地区行为者对美国及其盟友构成了持续威胁。暴力极端主义团体继续在全球蔓延，在某些情况下得到国家支持，但也包括受基地组织、ISIS 及其不断扩张的后代启发的小团体。多种全球趋势正在相互作用，加剧了全球不稳定，包括
让教育工作者做好迎接 AI 的准备 - UCL Discovery
在本文中，我们提出了人工智能准备的概念，以及开发人工智能准备培训的框架。‘人工智能准备’可以被构建为一种帮助人们理解人工智能（尤其是数据驱动的人工智能）的情境化方式。人工智能准备培训的性质不同于仅仅学习人工智能。相反，人工智能准备认识到人工智能可能对其产生影响的职业、工作场所和行业的多样性。例如，律师的人工智能准备可能基于与教育工作者的人工智能准备相同的原则。然而，细节将以不同的方式具体化。人工智能准备认识到这种情境化不是一种选择：它是必不可少的，因为不同行业及其环境之间存在多种复杂性、敏感性和差异，这些都会影响人工智能的应用。为了接受这种情境化，人工智能准备需要是一个积极的、参与性的培训过程，旨在使人们能够更好地利用人工智能来满足他们的需求。下文重点介绍教育和培训领域的人工智能准备情况，首先讨论教育和培训领域人工智能的现状以及人工智能准备的必要性。然后，我们将人工智能准备的概念问题化，为什么需要人工智能准备，以及它的含义。我们通过讨论人类和人工智能之间的差异来扩展人工智能准备的性质，然后提出一个帮助人们做好人工智能准备的 7 步框架。最后，我们使用高等教育领域人工智能准备的一个例子来举例说明人工智能准备情况。
我们准备好迎接医学领域的人工智能了吗？
有关医学人工智能 (AI) 的新闻头条不断涌现。几乎每天都会有新的研究论文发表，声称其在某些医疗功能上具有卓越的准确性或其他性能指标。这类研究通常有望对筛查、诊断或监测产生影响，而且越来越多地有望对治疗和预测产生影响。尽管人们宣称人工智能的使用将彻底改变许多专业的医学，但其在广泛的临床应用中却受到限制。包括瑞士在内的一些国家仍然没有广泛实施基本的电子健康记录系统，而更先进的人工智能应用则无法在此基础上扎实构建。这种夸大技术潜在好处的密集宣传必须被称为“炒作”。
您准备好迎接 Web3.0 及其带来的法律问题了吗？
区块链的核心是记录交易数据的分布式账本。交易通过区块链协议指定的共识机制进行验证。经过验证的交易数据被写入“区块”并加盖时间戳。当区块填满时，将创建一个新区块，系统将创建该区块的加密哈希值。此哈希值将作为新区块中的条目写入，从而“链接”区块，因此有“区块链”一词。如果有人试图更改前一个区块中的条目，哈希值将不再与写入后续区块的内容匹配，并且该尝试将被视为无效。在某种程度上，这就是区块链创建不可变记录的方式。只有经过验证的交易数据才会被记录和加盖时间戳，并且这些数据无法更改。许多公司以及联邦政府都在参与利用区块链的项目，并继续寻求利用区块链技术使交易更容易、更安全的方法。
人工智能：准备好迎接浪潮了吗？
1. MIT-BCG 2020 人工智能全球高管研究项目；2. 过去 18 个月，人工智能采用率飙升，《哈佛商业评论》，哈里斯民意调查 3. 在实施人工智能后效率和决策质量均有所提高的团队中（约占 58%）；《人工智能在企业中的文化效益》，BCG-MIT，2021 年 11 月；4. 根据 2020 年春季的一项全球调查，共吸引了来自 29 个行业和 112 个国家的 3,000 多名受访者；我们对“显著财务效益”的评估使用了根据组织规模而变化的阈值。对于我们样本中收入超过 100 亿美元的最大组织，通过这一门槛需要每年通过使用人工智能带来超过 1 亿美元的收入和/或成本改善。对于规模较小的组织，门槛较低：收入在 5 亿至 100 亿美元之间的组织，改进费用为 2000 万美元；收入在 1 亿至 5 亿美元之间的组织（或非营利组织），改进费用为 1000 万美元；收入低于 1 亿美元的组织，改进费用为 500 万美元；5. 公民对政府使用人工智能的看法，波士顿咨询集团
已发布版本的引文 (APA)：van der Werf, T. S. (2021)。人工智能指导经验性抗菌治疗——准备好迎接黄金时段了吗？临床传染病，72(11)，E856-E858。 https://doi.org/10.1093/cid/ciaa1585
耐药革兰氏阴性菌和金黄色葡萄球菌（尤其是耐甲氧西林金黄色葡萄球菌 (MRSA)）引起的院内感染对公共卫生构成了巨大威胁 [1]。如果初始抗菌治疗不合适，死亡率会增加 [2]。医生意识到了这一令人生畏的前景，并且由于害怕让这些微生物暴露在外，他们常常会受到诱惑开出过量的、有时甚至是不合适的抗菌药物 [3]。随之而来的累积抗菌压力早已被认为是耐药性的主要驱动因素 [4、5]。以循环模式而非随机混合模式使用备用抗菌药物的政策无助于降低重症监护病房 (ICU) 高风险环境中的细菌耐药性 [ 6 ]。在荷兰 ICU，口服和肠道不可吸收抗菌药物（粘菌素、妥布霉素和两性霉素）与全身性头孢噻肟连续 4 天联合使用，可带来微小但显著的生存优势 [ 7 ]。然而，在耐药细菌压力较高的 ICU 中，与标准治疗相比，选择性消化道净化并未减少由这些细菌引起的血流感染
您的企业是否已准备好迎接 AI？
您需要完全清楚价值链的不同方面及其与 AI 及其功能的关系。在某些领域，您将能够依赖可以购买的商品解决方案，而在其他领域，AI 可能会为您提供竞争优势，并且您希望对其实施进行详细控制。一个很好的例子是一家正在构建新形式语音识别技术的媒体组织。解决方案的语音转文本部分很可能是一种商品（例如多种口音产品），而用户对请求的识别对于产品的独特卖点 (USP) 至关重要。