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赋予人体的自然治愈能力。
无与伦比的质量和适应性Eterna自豪地与领先的干细胞制造商合作仅使用高质量的标准细胞群体，从而确保患者受益于医疗创新的最新进步。广泛的临床研究支持Musecells™的显着疗效，证明了它们通过针对细胞信号和有效炎症管理的有针对性反应来增强组织再生的能力。Musecells™的变化适应性使它们成为再生疗法的理想选择，因为它们具有分化为各种细胞类型的非凡能力，与人体的自然愈合机制无缝整合。
Eunika Mercier-Laurent。人工智能的未来：赋予人类力量并帮助保护地球。2023 年国际信息研究峰会，石忠植；Wolfgang Hofkirchner，2023 年 8 月，中国北京。10.3390/cmsf2023008038。hal-04346548
摘要：人工智能系统 (AIS) 已成为我们生活的一部分，许多系统甚至允许自己被基于人工智能的应用程序“编程”。然而，人工智能还可以帮助人们开展各种活动。人工智能的第三次炒作集中在对呈指数级增长的数据量的探索上，其中大部分数据都不受管理。第四次炒作会是什么？人工智能发起者追求打造比人类更智能的机器的梦想以及实现计算机能力的竞赛提出了一些问题：这与人类和地球的可持续性兼容吗？人工智能研究和应用能走多远？人工智能研究和企业未来可以采取哪些方向？本文将介绍人类与人工智能系统协同作用的观点。讨论了两个方面：通过人工智能赋予人类权力，以及利用人工智能保护地球，旨在尝试回答如何平衡研究人员的野心、贪婪的企业和可持续发展与保护地球之间的难题。
用家庭护理机器人授权老年人
图片来源：闪烁的州长汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）https://www.flickr.com/photos/governortomwolf/51038559263/图像许可证：CC by 2.0使用限制：在没有医学许可的情况下，无法重复使用人类longevity。估计表明，到2030年，全球每六个人中的每六个人都将在60岁以上。老龄化人口的迅速增加意味着需要护理的年龄较大的个体。家庭成员和专业护理人员可能无法满足这种日益增长的需求。此外，报告表明，在几个发达国家，包括护士在内的劳动力短缺，强调了满足老年人需求的其他策略的需求。简单有效的技术（例如机器人）可以弥合这一差距，并为老年人舒适地提供所需的护理。尽管具有很大的潜力，但社会接受辅助家庭护理机器人在衰老社会中仍然是一个问题。此外，考虑到文化，道德和财务差异，可以满足需要在不同国家 /地区需要长期护理的老年人的特定需求来迎合需要长期护理的老年人的特定需求的挑战，从而阻碍了他们的广泛使用。在一项新的研究中，日本千叶大学的研究人员试图阐明影响用户使用家庭护理机器人的意愿的因素。先前的研究表明，公众参与研究对研究设计和患者参与产生积极影响。这种方法考虑了现实生活中的期望和用户面临的问题。在此基础上，研究人员研究了一种以用户为中心的方法，该方法涉及潜在用户参与家庭护理机器人的研发过程。在2024年11月12日发表在科学报告上的作品进一步见解，该文章的相应作者Sayuri Suwa教授说：“在人口老化的国家，使用家庭护理机器人将使许多人能够实现“老化”。每个国家都有自己独特的历史，文化和法律制度，因此我们想澄清如何以尊重这些差异的方式开发和实施家庭保健机器人。”这项研究由东京大学的Hiroo Ide博士积极地进行，来自Tokyo Healthcare Healthcare Healthcare Healthcare Secult of Naonori Kodate的Naonori Kodate博士的Yumi Akuta博士。科学;该团队对日本，爱尔兰和芬兰的护理人员和看护人进行了调查表调查。调查表评估了用户意愿的四个不同方面，即 - 对机器人的熟悉，有关家庭护理机器人的重要观点，由家庭护理机器人期望的功能以及通过48个不同的项目进行道德上可接受的用途。研究人员分析了525个日本人，163位爱尔兰人和170名芬兰参与者的反应，以影响他们使用机器人的意愿的常见和不同因素。
通过表征学习实现因果推理
导师 Dehan Kong 多伦多大学统计科学系副教授 dehan.kong@utoronto.ca 联合导师 Quan Long 卡尔加里大学生物化学与分子生物学系副教授 quan.long@ucalgary.ca 摘要 在这个项目中，候选人将参与一个关于大规模生物和医学数据中的因果推断的研究项目。关键创新在于进行表征学习以形成解开的潜变量（或分布），以减少噪音和非必要因素，从而为有效的因果推断铺平道路。将对脑部疾病的大规模组学数据进行分析，将统计方法转化为实际应用。这个跨学科项目将由 Dehan Kong 博士（多伦多大学）和 Quan Long 博士（卡尔加里大学）共同指导，Dehan Kong 博士是一位擅长因果推断、神经影像学和基因组学的统计学家，Quan Long 博士是一位医学院的计算机科学家，对脑部疾病感兴趣，可以接触到数据和领域专家。跨学科/应用经验 博士后研究员将在多伦多大学的 Kong 博士实验室和卡尔加里大学的 Long 博士团队之间分配时间。Kong 博士和 Long 博士在各种方法和应用统计研究领域拥有丰富的经验，涵盖因果推断、遗传和基因组学、神经成像和机器学习。他们的综合专业知识为研究员的培训和研究奠定了坚实的基础。 成功的候选人将沉浸在统计学和计算机科学的高度跨学科环境中。此外，候选人将与领域专家合作，他们可以从生物学和医学的角度提供解释。导师在相关领域有着长期的努力，并可以访问脑部疾病的大规模组学数据，包括阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、自闭症、精神分裂症、双相情感障碍和抑郁症。研究小组可以使用最先进的计算设施，包括一台包含 800 个 CPU 的 CFI 支持的 HPC 服务器
使用AI
2.1简介幼儿对AI知识和技能具有很大的掌握至关重要，因为他们将沉浸在教育环境，专业环境以及严重依赖AI技术的社区中。缺乏对该技术的理解会导致健康，安全，生产力和就业能力的水平降低（Casal-Otero等，2023; Chiu，2023; Chiu等，2024; Knoth等，2024）。因此，对于学校和教师来说，重要的是要了解K-12学生应该拥有的特定AI知识，技能和态度，这被称为AI素养和能力（Chiu等，2024； Long＆Magerko，2020年）。这包括知道如何有效地使用AI工具，认识AI技术的道德含义，并能够批判性地评估AI Tech-nology提供的信息。学生不仅是AI技术的有能力的用户，而且是AI扮演越来越重要的社会中负责任且知识渊博的公民。教师和研究人员越来越多地重新确定定义AI识字和能力的价值（Casal-Otero等，2023； Long＆Magerko，2020）。AI素养与AI教育密切相关，该教育涉及教授AI知识和概念。另一方面，AI的能力主要专注于在教育领域使用AI，特别是使用AI作为教学工具。AI扫盲指导AI课程中学生的学习对象和结果。它确定了应纳入K-12课程的特定AI主题（例如Chiu，2021a； Long＆Magerko，2020; Touretzky等，2019，2023; Williams
通过气候变化赋予未来工程师的能力
工程师有可能在建筑和自然环境以及运输，健康和福祉，生态系统和城市基础设施等主题中影响和提升社区（在本地和全球范围内）。因此，可持续未来的工程需要学习者理解并能够通过解决现实世界中的问题来了解系统思维和方法。这些专家需要定量，技术技能，但也需要社会意识并具有道德意识，具有弹性和创新性。通过正规教育，未来的工程师应获得以创造性方式将现有方法应用于新颖问题的能力，因为社会面临的问题是不可预测的和多方面的。学习者需要能够评估情况并以认识到这种复杂性的方式做出反应。
利比里亚妇女赋权项目页面
一、背景 利比里亚政府通过性别、儿童和社会保护部获得了世界银行的支持，根据利比里亚政府的国家发展战略（有利于穷人的繁荣和发展议程），实施了利比里亚妇女赋权项目（LWEP）。项目发展目标（PDO）是减少有害的社会规范，改善项目地区妇女的生计机会，同时加强利比里亚政府促进性别平等的机构能力。LWEP 包括五个部分，即：i）解决社会规范和动员社区；ii）：加强卫生和教育领域的基本性别暴力和 ASRH 服务；iii）通过社区主导的方法促进有韧性的生计；iv）加强公共机构以促进性别平等；v）项目管理、监测和评估以及政策对话。该项目还将补充世界银行在利比里亚正在进行的项目，这些项目正在建设人力资本并为妇女和女孩创造经济机会，同时填补关键空白。该项目将在 6 个县实施，为期 5 年；首先在两个试点县实施。为了实现 LWEP 的目标，MGCSP 成立了一个项目实施部门。
通过先进的节能绿色建筑材料战略推动可持续建筑
绿色建筑融合了生态原则和可持续设计实践，对于开发能够最大程度减少环境影响和提高资源效率的建筑至关重要。本文献综述探讨了在多样化的设计策略和材料选择中有效实施这些实践的挑战。绿色建筑侧重于高效水系统、自然建筑技术和被动式太阳能设计等原则，以减少高达 30% 的能源消耗和 20% 的碳足迹。通过评估最近的研究，本综述强调了这些原则（包括朝向、自然通风和太阳能控制）如何有助于环境舒适性和可持续性，从而将能源效率提高约 25%。它还研究了绿色建筑材料、集成冷却系统和绿色屋顶在降低 15% 的总体能源使用和 10% 的运营成本方面的作用。本综述进一步探讨了主动和被动设计策略及其组合方法在改善建筑性能方面的有效性，组合策略可减少高达 40% 的环境影响。建筑信息模型 (BIM) 被认定为整合和分析绿色设计的关键工具，可使项目效率提高 20%，资源浪费减少 15%。审查最后建议采用一种综合方法，将先进的绿色材料、设计策略和 BIM 集成结合起来，以优化可持续发展成果并应对绿色建筑实施的挑战。