XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBioe
第十届国家生物伦理会议
Manjulika Vaz，社会科学家，与社会发展部门合作了二十年。她目前是印度肯塔基州班加罗尔市圣约翰国家健康科学院圣约翰研究所的健康与人文科研究所的研究员和教职员工。; Sunita Sheel，人类学家和培训的生物伦理学家；医学伦理学会论坛（FMES）秘书长；印度医学伦理学杂志（IJME）的工作编辑，印度浦那孟买，印度。Sayantan Datta，Krea University的写作和教学中心实践助理教授，屡获殊荣的科学记者。他们是培训的神经科学家。两者都与生物伦理学，正义，公平事务以及与健康研究，公共卫生，生物医学研究，政策和计划的法律，法规和人权承诺的交往都长期参与。1230 - 1245小时（15分钟）
生物工程学学士学位（BSBE）学位
*注意：大学毕业要求包括31个学时，由分销要求（I组，II和III组），FWIS和LPAP课程组成。在某些情况下，满足FWI或分配要求的课程可能还满足其他要求，例如分析多样性（AD）要求，或某些学生宣布的主要，未成年人或证书要求。额外的学分要求包括一般选修课，完成的课程工作，以上级别，居住时间（在米饭中花费的时间）和/或任何其他其他学术课程要求。1名学生应在新生期间完成这些课程。2个学生应在大二年内完成这些课程。3生物工程系已确定物理I和物理学141个物理学概念和物理学142个物理学概念II的信用授予的信用不符合满足生物工程专业的要求。4 Bioe 400如果一次至少进行3个学分，可以代替所需的高级实验室课程之一。如果以这种身份使用，学生也不能计算课程朝工程点或技术选择性要求的迭代。5 Bioe 330，Bioe 332或Bioe 420的一部分可以用相等或更高的Bioe工程点价值的一个或多个额外的技术选修课程代替。课程的工程点为：Bioe 330（2分），Bioe 332（3分）或Bioe 420（3分）。7学生可以选择为工程师代替BIOS 341的BEIOE 341细胞和分子生物学。6如果Bioe 447被视为生物工程实验室课程，则应注意，在技术选修课中列出的Engi 355将不算是满足技术选修课要求的课程。
Wadden, J. J. (2021)。我们应该希望在医疗保健决策应用中使用哪种人工智能？加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，94–100。https://doi.org/10.7202/1077636ar
在医疗保健领域实施人工智能 (AI) 的想法越来越受欢迎，尤其是在决策和诊断领域。这是因为 AI 在速度和准确性方面都胜过人类。例如，Scott Mayer McKinney 及其同事展示了一个 AI 系统，它在预测乳腺癌方面的表现优于六名医生，并且该系统可以将第二位读者的工作量减少 88% (1)。如果这种表现表明 AI 在医疗保健领域的潜力，那么广泛的应用可能会彻底改变诊断和决策。对于 AI，没有统一的定义，每个人都可以可靠地同意，但通常有两三个高级区别来理解这些类型的技术。第一种是专为特定目的而构建的反应系统，有时称为“狭义”或“弱”AI。第二种是“通用”系统，它们能够在数据集上进行训练并自行学习（有时这些系统被归入“狭义”类别）。最后一种系统称为通用人工智能或“强”AI，目前完全是理论上的。这些系统可以复制自主的人类智能（2）。以下是公众可能熟悉的这些不同类型系统的一些示例：Stockfish（国际象棋游戏系统）、IBM 的 Watson（为 Jeopardy 构建，但现已应用于医学）和 HAL（2001：太空漫游中的流氓计算机助手）。在本文中，我重点介绍“通用”AI。然而，尽管“通用”AI 具有潜力，但它尚未广泛应用于医疗决策，至少在实验环境或创新医院环境之外。相反，该领域的大多数人工智能或多或少都属于“狭义”类别，因为它们被用作诊断工具，而不是决策者。我打算研究三种可用于医疗保健的高级“通用”人工智能类别：不透明系统（有时通俗地称为“黑匣子”），可解释的人工智能（有时通俗地称为“白匣子”）和半透明系统（“灰匣子”）。不透明系统是用户无法访问系统用于实现输出的底层过程的系统。这些通常被认为是高度准确的，但以牺牲问责制为代价（3）。可解释的人工智能是分配给那些允许用户清楚地解释行为、预测和影响变量的系统的一个类别。这些都是透明且可信赖的，但通常功能不足以做预测或模式匹配以外的更多事情。最后，半透明的“灰盒”是一个较少讨论的类别，它捕获了介于不透明和完全透明之间的系统。尽管存在这种中间类别，但辩论往往将半透明系统排除在讨论之外，而是在透明或不透明系统之间提出二分法选择。灰色系统的引入将讨论从二分法转变为一系列潜在工具。
藻类在生物乙醇生产中的作用 - ijrpr
藻类是生长速度最快的水生生物，由于其光合作用能力，它们具有利用太阳能大量生产生物质的潜力（Sirajunnisa 和 Surendhiran，2016 年；Suganya 等人，2016 年）。它们可以忍受极端环境条件，包括温度、干旱、浑浊度和辐射，而且它们具有高生产率，并且不需要土地（Sahoo 等人，2012 年）。它们主要分为：大型藻类和微型藻类，其中大型藻类更好，因为它们的碳水化合物含量高、生物质产量高、收获过程简单（Sudhakar 等人，2018 年）。化石燃料生产的生物质严重提高了大气中二氧化碳的含量，进而加剧了全球变暖，导致了能源可持续性和环境问题，而且由于能源利用率的提高和资源的枯竭，全球需求也在增加（Mac Kinnon 等人，2018 年）。它需要一种更好、可持续和经济的能源。藻类由于其上述能力可以多生产 5-10% 的生物质，并且被证明是一种生态、经济、高效和可生物降解的能源（Chen 等人，2013 年；ElFar 等人，2021 年）。由藻类生物质生产的生物燃料具有可持续性、臭氧友好性、富含石油成分和可获得性等特性，可以替代以前从化石燃料中获得的运输燃料。生物燃料主要是气态或液态燃料，主要分为生物乙醇、生物氢和生物柴油。从藻类中提取的生物燃料向环境中释放的二氧化碳最少，同时生产能力最高 (Bellou 等人，2014 年)。
Sargent, S. L. (2021)。医疗保健中的人工智能偏见：以 ImpactPro 为例，研究医疗保健从业人员参与反偏见措施的职责。加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，112–116。 https://doi.org/10.7202/1077639ar
人工智能 (AI) 和其他机器学习 (ML) 应用正日益渗透到我们生活的各个方面，医疗保健也不例外。除了新兴应用之外，AI 已经以多种方式得到应用，包括医学成像、解析和整理电子病历、优化护理轨迹、诊断、提高临床试验的入组率，甚至减少医疗错误 (1-4)。这不是一份详尽的清单；可以说，这些应用与医学领域本身一样多种多样且复杂。2018 年，纳菲尔德生物伦理委员会指出，由于 AI 在用于训练 ML 算法的数据集中重现偏见的方式，以及偏见可以“嵌入算法本身，反映 AI 开发人员的信念和偏见”的方式，AI 在医疗保健领域的使用可能存在问题 (2)。在本文中，我认为偏见是指对边缘群体有意识和无意识的负面情绪或看法，这种情绪或看法根源于历史歧视，会影响一个人的行为和思维方式。这些偏见及其对健康的负面影响已经在最近的 ImpactPro 研究等案例中得到体现，该研究发现纽约联合健康服务中心的一种算法未能以与白人患者相同的比例向黑人患者推荐复杂的健康需求计划 (5-6)。因此，医疗保健领域必须应对此类技术的普及，以纠正医疗保健系统中先前的不平等现象，这些不平等现象产生了人工智能技术目前正在重现的偏见数据 (4,7)。为此，医疗从业人员必须采取各种反偏见措施，例如隐性偏见培训、医学偏见教育和“换位思考”，并承担起 AI 技术监督者和合作者的责任。目前用于减少日常医疗互动中偏见的许多措施可以转移到 AI 中，尤其是当医疗从业人员对 ML 算法推荐的决策拥有最终决定权时。很难确定 AI 在医疗保健领域应用的通用规则，因为应用、用途和环境非常多样化，并且一直在发展。鉴于此，我将使用 ImpactPro 案例来说明 AI 对医疗保健的影响如何重申在提供医疗服务以更好地满足边缘化患者的健康需求时打击偏见的现有职责。我认为 ImpactPro 案例表明，医疗从业者有机会通过减少医院和医学研究中的偏见实践以及与边缘化社区建立信任来抵制 AI 算法中的偏见，最终目标是改善用于训练 AI 的数据，并更快地发现 AI 结果存在偏见的案例。这些途径也符合 AI 最佳实践的原则，例如《蒙特利尔人工智能负责任发展宣言》和人工智能高级专家组 (HLEG) 提出的原则。
艺术符合生物伦理提交指南的地方
•生物伦理学教育：强调生物伦理学在教育领域的重要性。•临终关怀：解决姑息治疗，临终关怀或生命终结决定中的道德考虑。•遗传学和基因组学：探索围绕遗传研究，基因编辑和个性化医学的道德问题。•AI和新兴技术：反思人工智能和/或医疗保健中其他新技术提出的道德挑战。•其他生物伦理主题：任何与生物伦理相关的主题都引起您的兴趣。欢迎所有艺术格式的提交格式数字或物理艺术品。用于数字提交，格式，包括但不限于JPG，PNG，PDF，MP3，WAV，WMA，MP4。艺术品必须是原始的，并且不得以前出版或展出。提交要求每个参与者只能提交一个条目。每个提交的内容应包括一个标题和简要说明，对艺术品背后的概念及其与所选主题的联系说明不超过100个单词。所有参与者，无论格式如何（数字或物理艺术品）都必须填写并提交签名的在线提交表（可在CUHK Bioethics网站上获得[此处]）。
非洲的气候和生物经济议程
同时，在非洲发展可持续生物经济的创新提供了同时解决多重挑战的真正机会。生物经济将通过利用植物，动物和微生物等生物资源来生产食物，能量和材料，在促进可持续发展方面发挥至关重要的作用。生物经济促进了从化石燃料依赖性的转变，有助于减轻气候变化，同时支持生物多样性和生态系统，并增强社区适应和建立弹性的能力。通过利用生物技术和循环经济原则的创新，生物经济还创造了新的行业和就业，从而促进了经济增长。它鼓励有效的资源使用，减少浪费并为粮食安全做出贡献，这对于应对环境和社会经济挑战至关重要。
电气和计算机工程 BSECE，生物电气工程专业
电气与计算机工程理学士学位由电气与计算机工程系提供。该课程为学生在数字系统、嵌入式处理器应用、数字通信、控制系统、传感器网络、生物医学信号处理、微电子、计算机安全和电力网络等领域从事工程师职业做好准备。这些职业涉及电气和电子系统和设备的应用、开发、研究和设计。电气和计算机工程师参与电信网络、蜂窝电话、计算机和其他基于微处理器的设备、消费电子产品、航天器和机器人控制系统的设计和开发，以及电力和汽车行业的许多方面。