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设计用于汽车功率模块应用的无银氮化硅 AMB 基板的成本 Habib Mustain 1、André Schwöbel 2、Benjamin Fabian 2
摘要 无银 AMB 技术解决了适用于汽车应用的活性金属钎焊 (AMB) Si 3 N 4 基金属陶瓷基板 (MCS) 与适用于要求较低的应用的经济高效的直接铜键合 (DCB) Al 2 O 3 基板之间的成本性能差距。condura ® .ultra 工艺的成本降低是通过将无银钎焊技术与高效钎焊工艺相结合而实现的。在本报告中，我们将展示热循环能力、condura ® .ultra 工艺的剥离强度以及成本设计的 Si 3 N 4 陶瓷基板。另外还展示了隔离局部放电性能和热阻测量稳定性的结果。关键词 无银、活性金属钎焊、成本设计、氮化硅
J. Benjamin Hurlbut - ASU 搜索
Burgio、Arthur Caplan、Carolyn Riley Chapman、George M. Church、Robert Cook- Deegan、Bryan Cwik、Jennifer A. Doudna、John H. Evans、Henry T. Greely、Laura Hercher、J. Benjamin Hurlbut、Richard O. Hynes、Tetsuya Ishii、Samira Kiani、LaTasha Hoskins Lee、Guillaume Levrier、David R. Liu、Jeantine E. Lunshof、Kerry Lynn Macintosh、Debra JH Mathews、Eric M. Meslin、Peter HR Mills、Lluis Montoliu、Kiran Musunuru、Dianne Nicol、Helen O'Neill、Renzong Qiu、Robert Ranisch、Jacob S. Sherkow、Sheetal Soni、Sharon Terry、Eric Topol、Robert Williamson、Feng Zhang 和 Kevin Davies。“对美国国家科学院/皇家学会关于可遗传人类基因组编辑报告的反应。” CRISPR 杂志 3，第 3 期。 5（2020 年 10 月 1 日）：332–49。 4.萨哈、克里沙努、J.本杰明·赫尔布特和贾萨诺夫、希拉。 “我们是否应该改变
已发表版本的引用（APA）：Juarez-Orozco, LE、Klén, R.、Niemi, M.、Ruijsink, B.、Daquarti, G.、van Es, R.、Benjamins, J.-W.、Yeung, MW、van der Harst, P. 和 Knuuti, J. (2022)。人工智能通过核心脏研究改善风险预测。当前心脏病学报告，24，307–316。 https://doi.org/10.1007/s11886-022-01649-w
摘要 综述目的 随着基于机器学习的人工智能 (AI) 继续彻底改变我们分析数据的方式，核心脏病学领域为实施这些复杂分析提供了肥沃的土壤。本综述总结并讨论了有关核心脏病学技术和 AI 的原理，以及有关其性能和对改善心血管疾病风险预测的贡献的当前证据。 最新发现和总结 越来越多的证据表明，在涉及 SPECT 和 PET 技术的核心脏病学研究中，基于机器学习的 AI 的实验和实施可以改善疾病风险 (疾病分类) 和事件风险 (不良事件预测) 估计。这些出版物仍然报告了使用统计机器学习方法或深度学习的方法的客观差异，这些方法具有不同的架构、数据集大小和性能。最近人们致力于为基于机器学习的 AI 在心血管成像中的实验和应用带来标准化和质量，以通过 AI 制定数据协调和分析标准。基于机器学习的人工智能通过在心脏核研究中的应用，为改善心血管疾病的风险评估提供了可能性。
A. Benjamin Dove，IV - AND 工程
2001-2004 LM 项目主任，机密开发和支持计划 2004-2006 LM 项目主任，美国空军 AEHF 卫星地面系统 2006-2008 洛克希德·马丁公司业务部项目执行总监 2008-2013 LM 业务部，绩效卓越副总裁 2014-2016 LM 业务部，工程运营总监 2016 从洛克希德·马丁公司退休 2018-至今 Leidos 公司业务顾问
引用本文：Fabio Boniolo、Emilio Dorigatti、Alexander J. Ohnmacht、Dieter Saur、Benjamin Schubert 和 Michael P. Menden (2021) 人工智能在早期药物发现中实现精准医疗，药物发现专家意见，16:9，991-1007，DOI：10.1080/17460441.2021.1918096
摘要简介：精准医疗是根据环境因素、生活方式和患者的分子特征治疗疾病的概念。这种方法已被发现可以提高临床试验的成功率并加快药物审批。然而，目前精准医疗在早期药物发现中的应用仅使用少数分子生物标记物来做出决策，而诊所则准备在不久的将来捕捉患者的完整分子图景。这种深度多组学表征需要新的分析策略来确定合适的治疗方案，我们设想人工智能将率先实现这一目标。涵盖的领域：在这篇综述中，作者讨论了精准医疗中药物发现的现状，并提出了我们对人工智能将如何影响生物标记物发现和药物设计的看法。专家意见：精准医疗有望彻底改变现代医学；然而，其传统形式只关注少数生物标记物，因此无法充分利用分子图景的全部力量。为了了解如何根据患者分子特征的异质性定制药物开发，人工智能算法是精准医疗的下一个前沿，并将实现完全个性化的药物设计方法，并最终影响临床实践。
progeria：“本杰明按钮”疾病的新疗法
后代或Hutchinson-Gilford综合征是一种罕见的疾病，其特征是加速性衰老。据估计，有400万活出生有记忆，目前约有400名儿童被诊断出患有这种疾病。出生时没有发育，症状出现大约一年后出生，而后代患者的平均寿命为14岁。以及特征性的身体特征，例如大头，小的面部特征和秃发，患有联合问题和心脏病的儿童可能导致致命的心脏病发作或中风。在2003年，科学家发现层粘连蛋白A基因中的单点突变（GGC> GGT）是后代的遗传疾病驱动器。点突变导致层蛋白A蛋白的截断，从而导致细胞中核膜的稳定。截短的层蛋白A蛋白也称为孕激素。核膜不稳定的影响导致转录，线粒体功能障碍以及加速细胞死亡和衰老的失调。在受外部力量（例如心血管和肌肉骨骼组织）的组织中显着看到了这些作用。
俄罗斯的人工智能战略：国有企业的作用 2020 年 11 月 作者：Stephanie Petrella、Chris Miller 和 Benjamin Cooper 摘要：2017 年，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京宣布，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。然而，俄罗斯在人工智能能力方面远远落后于中国和美国等竞争对手。俄罗斯促进人工智能技术发展的战略是什么？俄罗斯精英群体在制定这一战略方面扮演什么角色？俄罗斯的人工智能发展战略的独特之处在于，它不是由政府或私营部门主导，而是由国有企业主导。政府对俄罗斯最大的科技公司 Yandex 的不信任，使该公司被排除在国家人工智能规划之外。与此同时，俄罗斯国防集团 Rostec 公开表示，它更关注其他高科技优先事项，而不是人工智能。因此，俄罗斯的人工智能开发被交给了国有银行 Sberbank，该银行牵头制定了政府支持的人工智能投资计划。俄罗斯联邦总统弗拉基米尔·普京在 2017 年宣称，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。1 对于普京来说，人工智能带来的广泛能力为增强国家在国际舞台上的实力提供了可能性。人工智能可用于提高军事能力、推进科学和医学发展以及提高工业效率。普京宣称，俄罗斯军方正试图利用人工智能，用“现代武器系统，包括基于数字技术和人工智能的武器系统”取代旧式武器系统。2 尽管官员们大肆宣扬人工智能的好处，但俄罗斯在人工智能能力方面的许多指标都远远落后于其他国家。从 1996 年到 2017 年，俄罗斯的人工智能能力远远落后于其他国家。
俄罗斯的人工智能战略：国有企业的作用 2020 年 11 月 作者：Stephanie Petrella、Chris Miller 和 Benjamin Cooper 摘要：2017 年，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京宣布，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。然而，俄罗斯在人工智能能力方面远远落后于中国和美国等竞争对手。俄罗斯促进人工智能技术发展的战略是什么？俄罗斯精英群体在制定这一战略方面扮演什么角色？俄罗斯的人工智能发展战略的独特之处在于，它不是由政府或私营部门主导，而是由国有企业主导。政府对俄罗斯最大的科技公司 Yandex 的不信任，使该公司被排除在国家人工智能规划之外。与此同时，俄罗斯国防集团 Rostec 公开表示，它更关注其他高科技优先事项，而不是人工智能。因此，俄罗斯的人工智能开发被交给了国有银行 Sberbank，该银行牵头制定了政府支持的人工智能投资计划。俄罗斯联邦总统弗拉基米尔·普京在 2017 年宣称，无论哪个国家成为人工智能 (AI) 的领导者，“都将成为世界的统治者”。1 对于普京来说，人工智能带来的广泛能力为增强国家在国际舞台上的实力提供了可能性。人工智能可用于提高军事能力、推进科学和医学发展以及提高工业效率。普京宣称，俄罗斯军方正试图利用人工智能，用“现代武器系统，包括基于数字技术和人工智能的武器系统”取代旧式武器系统。2 尽管官员们大肆宣扬人工智能的好处，但俄罗斯在人工智能能力方面的许多指标都远远落后于其他国家。从 1996 年到 2017 年，俄罗斯的人工智能能力远远落后于其他国家。
推荐引用 推荐引用 Goyal, Hemant MD；Mann, Rupinder MD；Gandhi, Zainab MBBS；Perisetti, Abhilash MD；Ali, Aman MD；Ali, Khizar Amani；Sharma, Neil MD；Tharian, Benjamin MD；Saligram, Shreyas；以及 Inamdar, Sumant，“人工智能在结直肠癌筛查和诊断中的应用范围”（2020 年）。PCI 出版物和项目。42. https://researchrepository.parkviewhealth.org/oncol/42
1 美国宾夕法尼亚州斯克兰顿 Wright 研究生医学教育中心内科系 2 美国加利福尼亚州弗雷斯诺市圣艾格尼丝医疗中心 93720；rupindrmann@yahoo.com 3 美国宾夕法尼亚州斯克兰顿 Geisinger 社区医疗中心医学系 18510；drzainabgandhi@gmail.com 4 美国阿肯色大学医科大学胃肠病学和肝病学系，美国阿肯色州小石城 72205；abhilash.perisetti@gmail.com 5 美国宾夕法尼亚州威尔克斯-巴里联邦医学院威尔克斯-巴里综合医院胃肠病学分部 18764；amanali786@hotmail.com 6 美国宾夕法尼亚州金斯顿消化护理协会 18704； aminali92403@gmail.com 7 美国印第安纳州韦恩堡 Parkview 癌症研究所介入肿瘤学和外科内镜科（IOSE）；neil.sharma@parkview.com 8 美国印第安纳州韦恩堡 46805 印第安纳大学医学院介入肿瘤学和外科内镜科 9 美国德克萨斯州圣安东尼奥市德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校医学系，美国德克萨斯州圣安东尼奥 78229；drsaligram@yahoo.com 10 美国阿肯色医科大学普通和高级内镜科，美国阿肯色州小石城 72205；Btharian@uams.edu 11 美国阿肯色医科大学高级内镜研究金，美国阿肯色州小石城 72205； Sinamdar@uams.edu * 通讯地址：doc.hemant@yahoo.com 或 goyalh@thewrightcenter.org；电话：+ 1-570-914-8897
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。