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以人为本的 4IR 模型 - Yannis Eustathopoulos
如今，第四次工业革命/4IR（人工智能（AI）、机器人、物联网（IoT）、云、增强现实、3D 打印等）技术已成为有关经济、社会和环境未来的公开辩论的核心。在这场辩论的核心中，我们发现新技术对于实现可持续发展目标（SDG）的实际和潜在关键贡献。然而，越来越多的出版物和文章揭示了新技术的负面后果和风险以及严重的脆弱性。第四次工业革命的弱点通常归因于寡头垄断数字经济模式的盛行，这种模式积累了相当大的技术、金融和市场力量。本政策文件总结了 FORCE 项目的工作和成果，提出了第四次工业革命给欧洲带来的诸多机遇和挑战。这些挑战涉及广泛领域：从欧洲国家的数字主权和经济韧性到新技术对健康、工作条件、就业、环境和人权带来的机遇和影响。在此背景下，提出了多项建议，旨在深化和扩大欧盟当前监管数字部门的举措，释放新技术对可持续发展的潜力，同时塑造以人为本的第四次工业革命模式。
以数据为中心的威权主义
以数据为中心的技术正在改变独裁者与信息的关系。自国王，皇后，沙皇和皇帝时代以来，信息一直对压迫异议的专制项目至关重要。的确，他们的间谍和警察将定期提供有关秘密会议和反对运动的信息。在二十世纪的独裁政权中，例如共产主义东德的监视，其中一些是技术辅助的 - 具有普遍性的特征，并没有完全保护社会或私人生活的方面，没有完全保护眼睛（或耳朵）。尽管引入了技术工具，但是让人们受到监视仍然是一项深刻的人类努力。设备可能会记录对话，但是人类安全人员必须手动筛选并理解磁带上的单词。
中心癌临床试验扬声器
Tuveson博士是冷泉港实验室癌症中心的主任，他还是Roy J. Zuckerberg癌症研究教授。 此外，他是Lustgarten Foundation的首席科学家，Lustgarten基金会是纪念Sloan Kettering Cancer Center的医务人员，并在国家癌症研究所的科学顾问委员会任职。 图维森博士是一位世界知名的医师科学家，其基本和转化研究的重点是增加我们对胰腺癌生物学的理解，并识别和测试新方法，以诊断和治疗临床前和临床环境中的疾病。 AACR成员自2003年以来，Tuveson博士是AACR Journal Cancer Discovery，科学咨询委员会的科学编辑，即癌症的科学咨询委员会成员，也是AACR学院的研究员。 他还是2021 - 22年的AACR总统。Tuveson博士是冷泉港实验室癌症中心的主任，他还是Roy J. Zuckerberg癌症研究教授。此外，他是Lustgarten Foundation的首席科学家，Lustgarten基金会是纪念Sloan Kettering Cancer Center的医务人员，并在国家癌症研究所的科学顾问委员会任职。图维森博士是一位世界知名的医师科学家，其基本和转化研究的重点是增加我们对胰腺癌生物学的理解，并识别和测试新方法，以诊断和治疗临床前和临床环境中的疾病。AACR成员自2003年以来，Tuveson博士是AACR Journal Cancer Discovery，科学咨询委员会的科学编辑，即癌症的科学咨询委员会成员，也是AACR学院的研究员。 他还是2021 - 22年的AACR总统。AACR成员自2003年以来，Tuveson博士是AACR Journal Cancer Discovery，科学咨询委员会的科学编辑，即癌症的科学咨询委员会成员，也是AACR学院的研究员。他还是2021 - 22年的AACR总统。
技术集成，实现可预测、可盈利且以患者为中心的实践
Kirk Coury 博士就读于德克萨斯理工大学，并于 1987 年从贝勒牙科学院获得牙科博士学位。一年后，他进入德克萨斯大学休斯顿健康科学中心的牙髓病住院医师项目，并在那里获得了牙髓病学证书和牙科硕士学位。1990 年 12 月，他在德克萨斯州阿马里洛开设了自己的诊所，成为 Panhandle 地区的第一位牙髓病医生。Coury 博士是美国牙髓病学委员会的文凭获得者，也是国际和美国牙医学院的研究员。他撰写过多篇论文，并经常演讲。
- 富有的文章：第5页 - 一种以行业为中心的研究生教育方法
随着人工智能和机器学习的兴起，统计学习和患者护理之间的界面越来越明显。在Jedlicka实验室中，我们专注于该界面，因为它与骨髓骨髓浓缩液（BMAC）的临床潜力有关，这是一种自体性生物，抗炎药物和干细胞的丰富能力，在软骨缺陷和变性条件下，以其丰富的生长因子，抗炎药物和干细胞的含量为例。使用微阵列分析和机器学习，我们的目标是通过构建一个蛋白质组学数据库来表征患者衍生的BMAC样本，并与患者人口统计信息一起使用。这项工作可以指导医生导航可用的治疗方案，以优化患者护理。
网络安全性的以用户为中心的机器学习框架
本文介绍了针对网络安全操作中心（CSOC）量身定制的以用户为中心的机器学习框架，以增强网络威胁检测和响应能力。通过关注组织内最终用户的行为和活动，拟议的框架旨在确定异常的用户活动，检测内幕威胁并根据组织风险确定警报的优先级。利用高级机器学习算法进行异常检测，分类和聚类，该框架简化了事件响应工作，并提高了CSOC操作的整体效率。评估指标，例如检测率，假阳性率，平均检测时间（MTTD）和平均响应时间（MTTR）来评估框架的性能，证明了检测复杂的网络威胁的有希望的结果。
利用数字技术以客户为中心的医疗事务方法
医疗信息 (MI) 自助服务门户并非新鲜事物。这些网站已经存在 15 年以上，许多制药公司都已建立并投资了这些网站。所有这些网站通常都包括搜索 MI 响应文档库以获取已获批准的科学响应文档 (SRD) 副本的功能。然而，搜索功能传统上是有限的，医疗专业人员很难快速找到他们正在寻找的信息来解决他们的问题。此外，除了基本搜索之外，其他可用信息通常也很有限，只能通过在线提交请求或联系 MI 并报告不良事件。多年来，随着技术的进步，功能得到了改进，门户网站也变得更加全面，提供跨医疗事务功能的信息和服务。见图 1。
以人为本的人工智能：从原则到可操作和共享的政策
Carlo Casalone 教皇生命学院 Luciano Floridi 牛津大学 Laura Palazzani 教皇生命学院 Renzo Pegoraro 教皇生命学院 Francesca Rossi IBM 研究部 Roberto Villa IBM 意大利基金会
以式且可持续的电力系统
最近的社会，技术和政策发展创造了一个机会之窗，以释放积极需求的全部潜力。虽然电气发生在经济的所有部门（流动性，行业，建筑和热量）中会产生柔性且可管理的电力消耗的强大模式，但通过智能仪表的迅速推出，物联网，物联网和更大的欧洲各地的稳定仪表越来越快地实现这一潜力。这伴随着深厚，有力的社会和政治变化，这导致该行业进一步权力下放。增加住宅和企业消费者的数量愿意以最佳的价格更加积极地寻求更多的可追溯性，选择和能源利用的多元化。