通过立体视频上的图形叠加查看项目 ActiveCube 查看项目混合现实视觉显示的分类。在 IEICE 信息系统事务(第 12 期)中。http://vered.rose.utoronto.ca/people/paul_dir/IEICE94/ieice.html
疫情持续消耗资源,考验全球医护人员的韧性。面对这些挑战,我们赞扬非洲肿瘤学合作伙伴持续的实力和奉献精神,提供富有同情心和高质量的癌症治疗。卢旺达临床医生在宫颈癌教育、筛查和治疗计划中的领导作用体现了医护人员的决心,该计划由 BVGH 和卢旺达生物医学中心共同开发和领导。在 COVID-19 不确定性和不断变化的公共安全规则下推进这项大规模宫颈癌筛查活动需要独创性、灵活性和奉献精神。卢旺达的护士、助产士、妇科医生、数据管理员和实验室工作人员在每个阶段都克服了这些挑战,最终近 7,000 名女性接受了宫颈癌筛查。
G-EGVA 是参加从韦尔斯本芒特福德机场飞往法国勒图凯俱乐部“飞行”的七架飞机之一。预报称英吉利海峡的预定航线上会出现一条强对流云线。当他们接近海峡中部时,按照目视飞行规则飞行的 G-EGVA 的一名飞行员向伦敦信息部报告称,他们身处云层之中。机上的两名飞行员都没有在云层中飞行的资质。报告后不久,飞机从雷达上消失了。英国和法国航空救援协调中心协调对该地区进行了大规模搜索,但飞机和机上人员均未找到。
本文总结了作者在 2020 年 2 月 10 日第三十四届 AAAI 人工智能大会上的 Robert S. Englemore 纪念演讲。它探讨了人工智能历史上反复出现的主题、人工智能带来的现实和想象的危险以及该领域的未来。我们现在正处于人工智能的第三个夏天,这是一个科学进步迅速、商业化广泛发展和对我们解开通用智能秘密的潜力感到兴奋(也许是非理性兴奋)的时期。人工智能领域之前经历过两次这样的时期,每次之后都是商业化的崩溃和政府对研究的投资大幅削减的冬天。在本文中,我将论证尽管历史有这样的周期性,但每个夏天都会出现持久的见解。冬天可以被看作是沉思和整合的时期,通过新旧思想的综合而前进。我还将论证我们可能正处于周期性模式的末期;尽管进步和繁荣可能会放缓,但有科学和实际原因认为第三个冬天不太可能发生。每年夏天,为非专家撰写的有关人工智能的文章和书籍都会找到广泛的读者。在写这篇文章之前不久,我读了四本新书:Domingos 的《大师算法》(2015 年);Lee 的《人工智能超级大国》(2018 年);Russell 的《与人类兼容》(2019 年);以及 Marcus 和 Davis 的《重启人工智能》(2019 年)。第一本书客观地介绍了机器学习的历史,和本文一样,强调了该领域的持续发展。第二本书描绘了中国人工智能研发的急剧增长,并指出了未来的道路
EGOV-CEDEM-EPART 电子政务国际会议/电子民主与开放政府国际会议 A4
来自病理学和实验室医学和C儿科的部门,P,辛辛那提大学医学院内科学系,内科学系,内科学系,B胃和免疫学和G胃肠病学,HEPTOTOLOGY和HEPTOTOLOGY和HAPTOTOLOGY and NATICTION,CINCINNATI CHIL-CHIL-DREN'S CENTER; d过敏和免疫学部,科罗拉多大学科罗拉多大学内科部门; e密歇根大学安阿伯分校内科学系过敏和免疫学系; g巴尔的摩约翰·霍普金斯医学院内科学系过敏和免疫学系; H医学院,里约热内卢医学院; l Excelencia en asma y Alergia中心,医院M Edica Sur,Ciudad de M exico; j哮喘和过敏中心,Lew-Isville; K哮喘和过敏中心,花丘; l德克萨斯大学西南医学中心的过敏和免疫学系; m盐湖城犹他大学健康科学中心医学系胃肠病学系; n胃肠病学,肝病学和营养,过敏和哮喘中心,麦克莱恩;和0芝加哥的Ann和Robert H. Lurie儿童医院,儿科学系过敏和免疫学的司。披露潜在的利益冲突:PA已从美国国立卫生研究院(NIH)/美国国家过敏和传染病研究所获得赠款(U54 AI117804和R01 AI124355-01),患者居中的现象研究所(SC14-1403-1403-11593)和SHIRE和SHIRE和SHIRE和SHIRE,ca已获得蓝图药物的研究赠款支持,是SCD已获得NIH和Genentech,Inc的赠款支持;是医学专家小组,卫生和公共服务部以及疫苗伤害补偿部的成员;并在顾问委员会和/或是Allakos,CSL Behring,Biocryst,Grifols和UKKO的顾问。
体外受精 (IVF) 是一种彻底改变不孕症治疗的临床技术。该过程包括在实验室中使卵子受精,然后将产生的胚胎移植到子宫中。自然受精和受孕是一种低效的过程,任何特定胚胎活产的几率都很低。自然和医学治疗的解决方案是创造多个胚胎,以便最终可能有一个胚胎着床。在自然界中,成本是怀孕时间,如果没有胚胎着床,则需要承受无子女的痛苦。在临床实践中,成本还以美元来衡量。为了提高临床实践的效率,人们非常重视选择最有可能着床的胚胎。实验室最近的一项创新是几天内对培养中的胚胎进行延时成像。这产生了数千个视觉数据点,并有望通过基于人工智能 (AI) 的模型增强胚胎选择过程。在本文中,我们概述了 IVF 过程,回顾了目前使用人工智能进行胚胎选择的方法,讨论了在此特定领域使用人工智能的伦理问题,并提出了有关这项新技术的伦理实施建议。最后,我们鼓励人工智能研究人员与生育临床医生合作,以有意义且合乎道德的方式推进这项研究。
Browne, C. (2011)。进化游戏设计。doi: 10.1007/978-1-4471-2179-4 Neller, T. W. (2016 年 12 月)。AI 教育:志趣相投。AI Matters,2 (4),7–8。摘自 https://doi.org/10 .1145/3008665.3008668 doi: 10 .1145/3008665.3008668 Neller, T. W.、Malec, M.、Presser, C. G. M. 和 Jacobs, F. (2014)。Fowl Play 纸牌游戏的最佳、近似最佳和公平游戏。在 H. J. van den Herik、H. Iida 和 A. Plaat(编辑)中。),计算机和游戏(第233-243 页)。Cham:Springer International Publishing。Neller,T. W.,& Ziegler,D.(2019 年 7 月)。计算机生成 Birds of a Feather 谜题。AAAI 人工智能会议论文集,33 (01),9693-9699。取自 https://ojs.aaai.org/index .php/AAAI/article/view/5035 doi: 10.1609/aaai.v33i01.33019693 Russell, S., & Norvig, P. (2020)。人工智能:一种现代方法(第 4 版)。Pearson。Shaker, N., Togelius, J., & Nelson, M. J.(2016)。游戏中的程序内容生成。Springer。
人工智能,无论是以机器人或物联网的形式体现,还是以智能代理或决策支持系统的形式体现,都可以丰富人类的体验。它也会失败并造成危害,包括人身伤害和经济损失,以及更微妙的危害,例如体现人类偏见或损害个人尊严。这些失败可能会产生不成比例的影响,因为奇怪、新奇和不可预测的危险可能会导致公众对人工智能的不适和排斥。减轻这些风险的两种可能方法是监管人工智能的硬实力,以确保其安全,以及风险沟通的软实力,以吸引公众并建立信任。这两种方法是互补的,随着人工智能在日常生活中变得越来越普遍,两者都应该得到实施。