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人工智能医疗的未来：引领潮流 - 出版物
人工智能为私营部门提供了发展业务以促进全球健康的机会，也为公共部门提供了重塑人口健康管理方法的机会。它还使公共和私营部门能够联手应对世界面临的持久医疗挑战。所需的协作努力因国家而异，取决于数字成熟度和具体问题。在中低收入国家，重点将放在建立基础技术和扩大优质医疗服务覆盖面，以应对持续存在的挑战，例如高疾病负担和薄弱的医疗信息系统。然而，在发达经济体，互操作性对于提高效率和成果以满足日益紧张的医疗系统的需求至关重要。
支持人工智能的设备软件功能
FDA长期以来一直促进了总产品生命周期（TPLC）方法来监督医疗105个设备，包括人工智能（AI）启用设备，并致力于为这种方法开发106个指导和资源。最近的一些努力包括为良好的机器学习实践（GMLP）1开发指导107原理和机器学习的透明度-108支持设备2，以帮助促进安全，有效和高质量的机器学习模型； 109公共研讨会，旨在为AI-Expices培养以患者为中心的方法，包括110个对用户设备透明度的讨论。3本指南打算继续进行这些努力，到111提供了生命周期管理和营销提交建议，该建议符合AI-ai-Spapition设备的112 TPLC方法一致。113
交叉短脉冲刺激的非矢量整合能够增强深脑调节和有效的癫痫发作
经颅电刺激（TES）有望治疗神经系统疾病，但其疗效受到空间焦点和穿透深度不佳的限制。在这里，我们研究了交叉短脉冲（ISP）刺激更深型脑穿透的潜在效用。使用大鼠中的计算建模和体内斑块钳记录，我们证明了神经元以非矢量性方式整合了ISP诱导的电场。这种机制允许ISP克服常规TE的某些限制，从而在皮质和皮层下结构之间达到空间限制的刺激。在颞叶癫痫的大鼠模型中，闭环ISP刺激在减少癫痫发作持续时间和严重程度方面显着超过常规TE。与假刺激和常规TE相比， ISP将海马癫痫发作持续时间降低了49％和41％，并显着降低了运动癫痫发作的严重程度。 我们的发现表明，ISP刺激可以迅速终止海马癫痫发作，从而通过在各种神经系统和精神疾病中的应用为非侵入性神经调节提供了一种潜在的新方法。ISP将海马癫痫发作持续时间降低了49％和41％，并显着降低了运动癫痫发作的严重程度。我们的发现表明，ISP刺激可以迅速终止海马癫痫发作，从而通过在各种神经系统和精神疾病中的应用为非侵入性神经调节提供了一种潜在的新方法。
Idea23D：协作式 LMM 代理支持从交错多模式输入生成 3D 模型
随着 2D 传播模型的成功，2D AIGC 内容已经改变了我们的生活。最近，这一成功已扩展到 3D AIGC，其中最先进的方法可以从单个图像或文本生成带纹理的 3D 模型。但是，我们认为当前的 3D AIGC 方法仍然没有完全释放人类的创造力。我们经常想象由多模态输入制成的 3D 内容，例如如果我的宠物兔子在桌子上吃甜甜圈会是什么样子。在本文中，我们探索一种新颖的 3D AIGC 方法：从 IDEA 生成 3D 内容。IDEA 是由文本、图像和 3D 模型组成的多模态输入。据我们所知，这种具有挑战性和令人兴奋的 3D AIGC 设置以前尚未被研究过。我们提出了新的框架 Idea23D，它结合了基于大型多模态模型 (LMM) 和现有算法工具的三个代理。这三个基于 LMM 的代理负责提示生成、模型选择和反馈反射。它们在完全自动化的循环中相互协作和批评，无需人工干预。然后，该框架生成一个文本提示，以创建与输入 IDEA 紧密一致的 3D 模型。我们展示了令人印象深刻的 3D AIGC 结果，超越了以前的方法。为了全面评估 Idea23D 的 3D AIGC 功能，我们引入了 Eval3DAIGC-198 数据集，其中包含 198 个用于 3D 生成任务的多模态输入。该数据集评估生成的 3D 内容与输入 IDEA 之间的一致性。我们的用户研究和定量结果表明，Idea23D 显著提高了 3D 生成的成功率和准确性，并且在各种 LMM、文本转图像和图像转 3D 模型中具有出色的兼容性。代码和数据集可在 https://idea23d.github.io/ 获得。
自动杂草检测的AI-AI-AI-EIVIE VISION变压器：在农业中推进创新
摘要 - 精确农业专注于自动杂草检测，以改善输入的使用并最大程度地减少除草剂的施用。提出的纸张概述了一个视觉变压器（VIT）模型，用于杂草检测，该模型应对农作物和杂草的相似之处，尤其是在复杂的，多样化的环境中，这是由于农作物和杂草的相似性而引起的。该模型是通过使用高分辨率无UAV图像在有机胡萝卜场上拍摄的具有农作物，杂草和背景的高分辨率的无UAV图像的图像进行训练的。由于包括自我注意力的VIT机制的性质，这使其能够捕获长期的空间依赖性，因此这种方法可以很好地将作物行与排间杂草间簇区分开。解决了类不平衡的问题并改善了斑块的通用性，使用了数据预处理技术（例如贴片提取和增强）。在分类中的精度为89.4％，超过了基本模型（例如u-Net和FCN）在实际应用条件下的效率，已证实了所提出的方法的有效性。这种提出的基于VIT的方法是作物管理的明显改善。并为选择性杂草控制提供了前景，以支持更可持续的农业。该模型也可以集成到基于AI的拖拉机中，以实现现场的实时杂草管理。
在5G启用IoT环境中网络切片的安全含义
5G技术的出现代表了移动通信的革命性步骤，其标志是无与伦比的数据传输速率，低延迟和对大量连接设备密度的支持。高级技术（例如网络切片），可以使网络资源的动态分配以满足各种服务要求，这是这种革命性转移的基础[1]。使用网络切片，可以在单个物理基础架构上建立几个针对某些用例定制的虚拟网络[2]。网络切片是5G的关键组成部分，可以很好地满足物联网的不断扩展的需求，包括无人驾驶汽车，智能城市和医疗保健等应用程序。网络切片将物理网络通过使用虚拟化技术作为软件定义的网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）[3]，将物理网络分为离散的虚拟切片。每个切片都可以自主功能，规定分配给其的资源和服务是为满足特定需求而定制的。旨在增强移动宽带（EMBB）的网络切片可能优先考虑视频流的高通量服务，而另一个支持超可靠的低延迟通信（URLLC）的切片可能会服务于任务至关重要的应用程序[4]。
将其付诸实践以实现以人为本的AI
摘要 - 以人类为中心的人工智能（HCAI）是一种设计理念，在设计，开发，部署和使用AI系统中优先考虑人类，旨在最大程度地提高AI的益处，同时减轻其负面影响。尽管文献中越来越重要，但缺乏对其实施的方法论指导给HCAI实践带来了挑战。为了解决这一差距，本文提出了一个全面的HCAI方法论框架（HCAI-MF），其中包括五个关键组成部分：HCAI要求层次结构，方法和方法分类法，过程，跨学科协作方法和多级设计范式。案例研究表明了HCAI-MF的实际含义，而本文也分析了实施挑战。提供了可行的建议和“三层” HCAI实施策略，以应对这些挑战并指导HCAI-MF的未来演变。HCAI-MF作为一种系统的，可执行的方法，能够克服当前差距，实现AI系统的有效设计，开发，部署和使用以及进步HCAI实践。
IPS 闭门圆桌会议探讨以资产为基础的社区发展如何促进健康和福祉：“是什么让我们能够做到？” 作者：Shaw Wen Xuan、Charmaine Tay
其次，蔡女士区分了“认同”和“所有权”，这两者都是获得社区支持所必需的。前者需要让其他人相信该计划的价值，这样他们就不会干扰社区所创造的一切，而后者则是鼓励居民积极主动地提出想法、做出决定并动员周围的人根据这些想法和决定采取行动。要培养居民的主人翁精神，倾听社区及其需求至关重要。蔡女士建议组织不要太快放弃社区拒绝的想法，而是要研究每一次拒绝传达了居民对社区的愿景。认同和所有权应该同时实现，这样 ABCD 才能蓬勃发展。
两种品系助力蓝莓实现 FasTrack 育种
摘要。蓝莓幼苗的幼年期通常持续 3 至 4 年。为了缩短这一时期并促进 FasTrack 育种，我们开发了转基因“ Aurora ”蓝莓植物，该植物具有蓝莓 FLOWERING LOCUS T 基因的组成性表达，使 T 0 转化体在短短 1 年内开花。为了评估这些转基因系在加速育种周期方面的潜力，我们将转基因“ Aurora ”与转基因南部高丛蓝莓“ Legacy ”杂交，称为 Mu-Legacy。Mu-Legacy 也表现出早期开花，这主要是由于转基因插入，使其适合 FasTrack 育种。经过 2 年多的表型分析，我们观察到转基因幼苗每年都会持续开花，而非转基因幼苗则不会开花。这些结果表明，无论是蓝莓 FLOWERING LOCUS T 基因的组成性表达，还是转基因“Legacy”中的特定转基因插入位点，都可以有效缩短蓝莓植物的幼年期。鉴于“Aurora”和“Legacy”在蓝莓生产中的重要性，这些转基因品系将成为加速蓝莓育种计划的宝贵工具。