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![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
捕获标志（CTF）挑战2024
（a）意图犯罪； （b）有一种不诚实的意图欺骗； （c）为自己或另一个不诚实的收获；或（d）不诚实的意图是造成另一个人的损失，无论是在他获得此类访问还是将来的任何场合都犯下罪行，并有责任被起诉被判入狱5年。（2）就第（1）款的收益（获益）和损失（损失）款而言，不仅要延长货币或其他财产的收益或损失，还应扩展到任何此类收益或损失，无论是临时还是永久性；和 -
人工智能/机器学习在医疗健康领域的挑战：偏见、普遍性、隐私
另请参阅：可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现：系统评价，Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》
教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
以人为本的人工智能六大挑战
a 美国佛罗里达州奥兰多市中佛罗里达大学；b 美国佛罗里达州奥兰多市 Design Interactive 生物特征与分析；c 意大利巴勒莫大学 Matematica e Informatica；d 希腊克里特岛 FORTH-ICS 计算机科学研究所；e 德国慕尼黑工业大学社会科学与技术学院；f 加拿大蒙特利尔 HEC 蒙特利尔分校信息技术系；g 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学土木与系统工程系；h 英国牛津大学计算机科学系；i 美国新泽西州皮斯卡塔韦市 IEEE 标准协会新兴技术与战略发展系；j 美国马里兰大学计算机科学系；k 美国明尼苏达州明尼阿波利斯市明尼苏达大学计算机科学与工程系；l 美国加利福尼亚州奥克兰市凯撒医疗集团家庭医学与成瘾医学系；m 美国人工智能认知洞察； n 美国负责任的人工智能合作组织；o 希腊克里特岛克里特大学和 FORTH-ICS 计算机科学系；p 德国汉堡工业大学数字经济研究所；q 中国浙江杭州浙江大学心理学系
迈向自动动力电池检测：新挑战基准数据集和基线
我们对一项名为动力电池检测（PBD）的新任务进行了全面的研究，该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点，以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD，这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务，我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集，该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像，具有 7 种不同的视觉干扰。然后，我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案，称为多维协作网络（MDCNet）。借助线和计数预测器，可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外，我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略，可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战，从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰，我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案，使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后，我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
人工智能与法律：尼泊尔的范围和可能面临的挑战
本文试图探索法律与人工智能之间的相互联系，重点关注其范围和挑战。人工智能自诞生以来就飞速发展，旨在将人类思维复制到机器中。尼泊尔最大的邻国已向前迈进了一步，开发了第一个律师机器人，但在尼泊尔，其范围尚未得到研究和讨论。因此，本文探讨了尼泊尔法律领域人工智能的不断增长的范围和挑战。它分析了人工智能在法律领域的范围，以找出其在法律研究、判例法管理、电子发现、文件准备、合同审查、证据评估等法律领域的重要性。尽管在法律领域有充足的空间，但它面临着许多挑战，包括实施成本高昂的问题。政策制定者需要更多地了解基于人工智能的工具来发展国家。本文的结论是，尽管有足够的空间，但在尼泊尔实施人工智能和基于法律的工具仍然很困难。应该进行适当的研究来实施基于人工智能的工具来取代法律领域的旧传统机制。
头脑风暴 SEEG 挑战赛 2024 - 黑客马拉松和研讨会
这一宝贵的数据集为多项关键挑战提供了机会。其中一项挑战是了解人们在编码新记忆（例如视频内容的记忆）时大脑如何对信息进行优先排序。动物研究的著名理论和发现表明，巩固此类记忆涉及在睡眠和休息期间重播神经模式（参见 Liu 等人，2019 年；van der Meer 等人，2020 年）；然而，几乎没有关于人类这些机制的直接证据。确认人类在睡眠期间的重播对于已知与睡眠障碍有关的精神健康障碍（例如焦虑和抑郁）具有重要意义。因此，这一挑战将使我们能够研究信息在睡眠期间存储和重新激活的基本机制。
全国性的“前景和挑战>”会议
农村技术系（农业与盟友科学学院），H.N.B。Garhwal大学正在组织一次“有关前景和挑战的全国会议：促进北阿坎德邦山区的可持续农业系统”，重点介绍了印度喜马拉雅地区北阿坎德邦面临的独特挑战。Uttarakhand的地理多样性，范围从28º43'N到31º27'N经度和77º34'东到81º02'e纬度，对山丘种植构成挑战。拥有80万公顷的耕地区域，占地总区域的16％，该州严重依赖雨养农业，导致农作物经常造成水分压力。土壤的生育能力低至中等，关键作物包括大米，小麦，手指小米和豆类。ru ral Technolo gy（Agr iculture＆Allie d s cienc e）的诉讼，H.N.B。ga rhwal Univers Ity是o rganizin g“ natio nal nal关于前景和挑战的会议：促销维持utt arakh和Utt Arakh地区的能力养殖系统和”，重点是使用UT Tarakhand的独特C Hallenges，在DIA的HIMALAYAN AREANALAYAN ENATION中。