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制定人工智能（语义理解）领域的技术战略
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传感器及智能化仪器仪表在重点领域的应用
林德会 天信仪表集团有限公司 DOI:10.12238/jpm.v3i5.4925 [摘 要] 传感器一般由被测量的敏感元件、信号输出的特殊转换元件以及对应的电子线路几部分所构 成。智能仪表技术是一门集单片机、仪表控制技术、自动化技术、电子学等诸多学科的技术。随着信 息技术的不断发展与进步,为传感器以及智能化仪器仪表提供了较大的帮助。传感器以及智能化仪器仪 表逐渐引入自动化、电子信息、计算机、通信等不同领域中,由于计算机技术、微电子技术的飞速发展, 仪器仪表的智能化发展已拥有广阔的市场发展前景。目前,已经逐渐引起相关领域研究人员的高度重 视。本文主要围绕传感器及智能化仪器仪表发展现状以及在重点领域的应用展开全面阐述。 [关键词] 传感器；智能化仪器仪表；应用 中图分类号： TP212.6 文献标识码： A The application of sensors and intelligent instruments in key areas Dehui Lin will Tianxin Instrument Group Co., Ltd [Abstract] The sensor is generally composed of the measured sensitive element, the special conversion element of the signal output and the corresponding electronic circuit.Intelligent instrument technology is a set of single chip computer, instrument control technology, automation technology, electronics and many other disciplines.With the continuous development and progress of information technology, it has provided great help for sensors and intelligent instruments.Sensors and intelligent instruments and instruments are gradually introduced into automation, electronic information, computer, communication and other different fields, due to the rapid development of computer technology, microelectronics technology, the intelligent development of instruments and meters has a broad market development prospect.At present, it has gradually attracted great attention from researchers in related fields.This paper mainly focuses on the development status of sensors and intelligent instruments and their application in key areas. [Key words] Sensors; intelligent instrumentation; application 前言
人工智能在生命科学领域迅速崛起的影响
Michelle Chen 博士是 Insilico Medicine 的首席商务官。她在生物制药和技术行业拥有 20 多年的丰富经验。在加入 Insilico Medicine 之前，她曾担任药明生物的企业发展和发现业务发展高级副总裁，领导了多项并购和许可交易，推动了与外部生物制药合作伙伴的战略合作伙伴关系和合资企业，在欧洲成立了一家新公司，并在美国和欧洲建立了投资者关系。作为一名生物技术高管，Chen 博士曾在罗氏、默克和 BioMarin 等顶级制药公司以及生物技术和技术公司工作，担任过业务和企业发展、产品营销和研发等职务，取得了辉煌的成功。她拥有华盛顿大学生物化学博士学位，在加州大学旧金山分校从事博士后工作，并在斯坦福大学接受过生物信息学培训。
医疗技术领域的人工智能
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现遍及多个行业，改变了从医疗保健到交通运输等各个领域。人工智能最近备受关注，但对美国食品药品管理局 (FDA) 或医疗技术行业来说，这并不是一个新概念。医疗技术行业的人工智能进步在通过创新护理、降低医疗成本和改善患者治疗效果来改善患者生活方面发挥着重要作用。支持 AI/ML 的医疗设备受 FDA 监管
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
Seeloz和Digital Enterprises建立了一种变革性的AI合作伙伴关系，以彻底改变卡塔尔的能源领域
这种合作标志着卡塔尔数字化转型之旅的关键步骤，利用Seeloz的强化学习自动化（RLA）平台和Microsoft的尖端云和AI基础架构创造了自主优化引擎来创建能量价值链，资产管理和生产工作流程。Energizeai旨在通过在每个决策层部署AI驱动的智能来消除效率低下，降低运营成本和防止未来的卡塔尔能源生态系统。
医疗保健领域的人工智能
医疗保健系统在确保人们的健康方面发挥着至关重要的作用。建立准确的诊断是这一过程的重要组成部分。由于消息来源强调误诊和漏诊是一个常见问题，因此必须寻求解决方案。诊断错误在急诊室很常见，急诊室被认为是一个压力很大的工作环境。当今的行业被迫应对快速变化的技术进步，这些进步导致系统、产品和服务的重塑。人工智能 (AI) 就是这样一种技术，它可以作为诊断问题的解决方案，但伴随着技术、道德和法律挑战。因此，本论文旨在研究人工智能如何影响诊断的准确性，以及它在医疗保健中的整合与技术、道德和法律方面的关系。本论文从文献综述开始，文献综述作为理论基础，并允许形成概念框架。概念框架用于选择受访者，结果对教授、研究人员、医生和政治家进行了 12 次采访。此外，还进行了一项调查，以获取公众对此事的看法。研究结果表明，人工智能已经足够成熟，能够做出比医生更准确的诊断，并以行政任务的形式减轻医务人员的负担。一个障碍是可用的数据不完整，因为法律阻碍了患者数据的共享。此外，人工智能算法必须适合所有社会少数群体，并且不能表现出种族歧视。欧洲人工智能联盟于 2018 年成立，旨在控制该技术。可以在国家和地区层面制定类似的举措，以保持对其正确使用的某种形式的控制。
人工智能领域的职业治疗
摘要背景：人工智能 (AI) 技术正在不断快速发展，并有可能使职业治疗 (OT) 和 OT 客户受益。然而，人工智能的发展也带来了风险和挑战，例如与 OT 的伦理原则有关。支持未来符合 OT 伦理原则的人工智能技术的一种方法可能是通过以人为本的人工智能 (HCAI)，这是人工智能研究和开发中的一个新兴分支，与 OT 的价值观和信念有明显的重叠。目标：从 OT 的伦理价值观和信念的角度，探索人工智能技术的风险和挑战，以及 OT 和 HCAI 的综合专业知识、技能和知识如何有助于发挥其潜力并塑造其未来。结果：未来人工智能技术与 OT 和 HCAI 合作的机会包括确保关注 1) 职业表现和参与，同时考虑以客户为中心；2) 职业公正和尊重多样性，以及 3) 透明度和尊重职业表现和参与数据的隐私。结论和意义：OT 需要参与并确保通过使用 HCAI 以有意义且合乎道德的方式应用 AI 为 OT 和 OT 客户服务。
在医疗保健领域实施人工智能
人工智能 (AI) 及其子领域机器学习 (ML) 的进步几乎体现在生活的每个领域，包括前沿的健康研究。 1,2 然而，研究论文中描述的健康 AI/ML 系统中只有很小一部分进入临床实践。为了解决这个问题，儿童医院 (SickKids) 和 Vector 人工智能研究所 (Vector) 于 2019 年 10 月 30 日组织了 Vector-SickKids 健康 AI 部署研讨会，166 名临床医生、计算机科学家、政策制定者和医疗保健管理人员参加了会议。目的是展示 AI 从研究实验室走向临床的真实案例。演讲者来自加拿大和美国的各种机构，包括圣迈克尔医院、大学健康网络、滑铁卢大学、安大略公共卫生学院、安大略理工大学、密歇根大学、北加州凯撒医疗机构、约翰霍普金斯大学、宾夕法尼亚大学和杜克大学。每个项目所经历的成功和挑战为新兴的健康 AI 领域提供了宝贵的见解。要求每位发言者准备一个结构化的演讲，涉及以下主题：