肺移植(LTX)是目前针对终末期肺部疾病患者的护理中流托。根据联合器官共享网络(UNOS),2022年在美国进行了2,692次肺移植。尽管进行了肺部移植的数量,但同种异体移植物仍然是肾脏,肝脏和心脏中最不耐用的固体器官(1)。原发性移植功能障碍(PGD)是在围手术期的直接围手术期间肺部同种异体功能障碍的主要原因,载有10-30%的患者的发病率可观察到死亡率高达40%的患者(2,3)。尽管PGD发展背后的确切病理生理学尚无共识,但缺血 - 再灌注损伤通常被认为是其发育的主要因素,原因是多种原因(4-6)。首先,肺是一个独特的器官,带有双血
摘要 - 移动性-AS-A-Service(MAAS)整合了不同的运输方式,并可以基于个人的偏爱,行为和愿望来支持旅行者的旅程计划的更多个性化。为了充分发挥MAA的潜力,需要一系列AI(包括机器学习和数据挖掘)算法来学习个人需求和需求,以优化每个旅行者和所有旅行者的旅程计划,以帮助运输服务运营商和相关的政府机构,以操纵和计划其服务,并探讨和预防各种威胁性的旅行者,包括各种不和谐的行星和不去行业者和不去行业者和不去行业者和不相行者和不去行业者和不相行者。在集中式和分布式设置中,对不同的AI和数据处理算法的使用越来越多,使MAAS生态系统在AI算法级别和连接性表面上都可以在不同的网络和隐私攻击中发出不同的网络和隐私攻击。在本文中,我们介绍了有关AI驱动的MAAS设计与与网络攻击和对策相关的各种网络安全挑战之间的耦合的第一个全面综述。特别是,我们专注于当前和出现的AI易于侵略的隐私风险(专业,推理和第三方威胁)以及对抗性AI攻击(逃避,提取和游戏)可能会影响MAAS生态系统。这些风险通常将新颖的攻击(例如,逆学习)与传统攻击媒介(例如,中间攻击)结合在一起,加剧了更广泛的参与参与者的风险和新业务模型的出现。
PART VI: SUMMARY OF THE RISK MANAGEMENT PLAN................................................................... 92 I.药物及其用于.........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Risks Associated with the Medicine and Activities to Minimize or Further Characterize the Risks............................................................................................................................................... 92 II.A.重要风险和缺失信息清单.........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................重要风险的摘要............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 94 II.C.授权后发展计划.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Studies Which are Conditions of the Marketing Authorization ................................................. 100
1.简介 2021 年 4 月 21 日,欧盟委员会发布了一项欧洲议会和理事会条例提案,该提案制定了关于人工智能的协调规则(人工智能法)并修订了某些联盟立法法案(以下简称“提案”)。1 本提案基于欧盟(以下简称“EU”)的价值观和基本权利,提出了一种基于风险的人工智能(以下简称“AI”)方法,区分不可接受、高风险、特定风险或非高风险。这种多层次的基于风险的方法的起源可以在 2018 年欧盟道德准则和 2019 年人工智能白皮书中找到。第一份文件留下了印记,其中重现了提案中提出的关键要求,例如透明度和人工监督。第二个可以说是开启了风险监管方法。监管提案是欧洲对三大参与者——美国、中华人民共和国和欧盟——之间激烈竞争的回应,旨在填补人工智能系统开发及其在我们社会中的引入所存在的监管空白。2 因此,当今的人工智能竞赛推动了“人工智能竞赛”
目标:情绪斯特鲁普效应被定义为与中性刺激相比,对情绪刺激的反应时间增加。文献中经常报道这种效应,包括行为和神经生理层面的报道。本研究的目的是调查在情绪斯特鲁普任务中,有精神分裂症和躁郁症风险的个体的大脑前额叶激活情况。我们预计会观察到与健康对照组相比,高危人群的激活程度会降低。方法:精神病高风险(HR)、精神病超高风险(UHR)、躁郁症风险(BIP)个体和健康对照组(HC)执行情绪斯特鲁普任务,其中包括正价、负价和中性词。功能性近红外光谱(fNIRS)用于测量代表背外侧前额叶和额颞叶皮层大脑活动的氧合血红蛋白(O 2 Hb)水平。结果:结果显示,与 HC 组相比,HR 组和 UHR 组的右背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 的 O 2 Hb 水平显著降低,表明活动性较低。尽管这种下降与词语的价数无关,但对于负面词语来说,下降最为明显。此外,与 HC 组相比,所有高危人群的额颞叶皮层 (FTC) 中的 O 2 Hb 水平均显著降低。结论:精神病和躁郁症风险人群的 FTC 活动性降低反映了非特异性功能障碍。HR 组和 UHR 组 DLPFC 活动性降低表明,在有精神分裂症精神病风险的个体中已经发现了额叶功能减退。
抽象可解释的人工智能(XAI)在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链(SC)平台的出现改变了SC相互作用的性质,导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统(DSS)的文献进行彻底分析,并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明(SHAP)技术使用Python机器学习(ML)过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准,以识别XAI和DSS的组成部分,从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力,在线数据集的利用,所检查的变量数量,学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究,强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
劣质药品(由于生产或供应链错误)的出现是为了降低成本,而伪造药品(由于欺诈)则因短缺而滋生,尤其是当买家脱离受监管的供应链时。3 COVID-19 大流行威胁着全球劣质和伪造医疗产品的激增,而不仅仅是与 COVID-19 直接相关的产品。许多对 COVID-19 治疗和预防至关重要的产品都面临风险,包括口罩、洗手液和诊断测试,并且有人声称这些产品可以预防和治疗。4 许多虚假信息通过非法网站和社交媒体传播,5 这些事件将会迅速增多。关于治疗 COVID-19 的药物有效性的缺乏证据的说法导致氯喹和羟氯喹普遍短缺,并导致致命的过量用药。6 惊慌失措的全球民众迫切需要购买可能预防和治疗 COVID-19 的产品。当氯喹用于治疗疟疾时,伪造版本很常见。7
从经济角度来看,仅洪水每年造成的损失就估计为 22 亿美元。例如,2004 年的洪水造成了约 20 亿美元的损失,影响了 3600 多万人,淹没了该国约 38% 的土地。同样,2017 年孟加拉国北部的洪水造成了估计 15 亿美元的经济损失,严重影响了基础设施、农业和住房部门。飓风也会造成毁灭性的经济影响。2007 年的飓风锡德造成了约 17 亿美元的经济损失,对住房、农业和基础设施造成了广泛破坏(UNDRR,2020 年)。2009 年的飓风艾拉造成了约 2.7 亿美元的损失,影响了沿海地区 390 万人的生计。此外,河岸侵蚀是一种经常发生的灾害,每年影响超过 200,000 人,每年经济损失估计达 5 亿美元,导致土地、住房和农业生产力的损失(世界银行,2018 年)。