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人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
经济前景是否如一年前预测的那样发展？
在劳动力市场，移民人数的增加推动了就业增长速度快于预期，而就业人口比率仍保持在历史高位，这得益于极高的职位空缺水平。与此相符的是，失业率的演变与过去一年的预期基本一致（图 B.4）。失业率和更广泛的闲置产能指标都表明，自 2022 年底以来，劳动力市场已经变得不那么紧张。与此相关的是，工资增长的演变与一年前的预测基本一致（图 B.5）。人口增长强于预期的供需效应似乎在总体上已经大致抵消，同时有助于缓解特定行业（如酒店业）的劳动力短缺。这有助于遏制一些受影响行业和地区的工资压力，尽管移民人数的增加并没有对总工资增长产生实质性影响。
在快速发展的大流行中部署人工智能模型的挑战
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心，2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心，3 伦敦大学学院呼吸科，4 医学物理和生物医学工程系，5 计算机科学系，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 6 Bioxydyn Limited，Pencroft Way，曼彻斯特，M15 6SZ，英国 通信：yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行，发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能（AI）迅速改变的世界。近年来，这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病，对健康和经济造成破坏，或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出，包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大，这种情况可能会持续下去，但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是，迄今为止，AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求，并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为，基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要，在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看，对 COVID-19 的反应，或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发，以更有效地应对。
随着法律和技术格局的快速发展，如何跟上人工智能发展的步伐
“是否可以从其他行业的风险管理类似或具有指导意义的模式中汲取灵感，例如通过注册、激励、认证或许可促进监督的法律和政策？” 基础模式是否应区别对待？ 或者新法规将以结果为导向？ ▪ 法规将对技术保持中立吗？ 基于原则的法规（如 UDAAP 法律）不需要关注特定技术
生物启动IDEATHON：授权思想，不断发展的科学
Bioinnovate Ideathon是一项激动人心的激烈竞争，旨在促进生物科学领域的创新和创造力。此事件邀请来自不同背景的参与者协作和开发尖端的想法，这些想法可能导致各个领域的变革性解决方案。参与者将专注于生物恐怖主义，医疗保健，农业，行业和环境可持续性等主题。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
evolv®终端带Pushlok®技术12端口，2x8 ...
Pushlok®硬化连接器技术是使FTTX网络较小的终端的关键组件。设计用于在几乎每个访问网络环境中使用，该终端足够小，可以放置在空间至关重要，建筑物外墙或空中网络（极点或链式安装）中的现有的孔或基座中。改善的美学改善了对立面应用的最终用户采用。有两种式终端样式旨在满足各种空间和密度要求：一排适配器端口和带有两个行适配器端口的端子。对于具有一行适配器端口的终端，将端口与左侧的输入存根对齐，右侧的2-，4-，6或8分发端口。对于具有两个行端口的终端，输入存根在端子的左侧字体上，并且有6-，8-，12或16分端口。每个端口的相应释放按钮都被驱动以卸下防尘盖或掉落。安装下降时，钥匙端口会提供可听到的和物理的正面反馈，以最大程度地减少技术人员的变化和由于不当而导致的潜在损害。
对儿科中机器人手术不断发展的作用的叙述性回顾：创新和未来的前景
1。儿科手术，曼彻斯特大学NHS基金会信托基金会，曼彻斯特，GBR 2。儿科手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，埃及3.大肠手术，Torbay和South Devon NHS基金会信托基金会，Torquay，GBR 4。一般手术，皇家德文大学医疗NHS基金会信托基金会，埃克塞特，GBR 5。泌尿科，皇家沃尔夫汉普顿NHS信托基金会，沃尔夫汉普顿，GBR 6。沃特福德综合医院一般手术，沃特福德，GBR 7。普通外科，布朗克利医院，阿伯里斯特威斯，GBR 8。普通外科，赫尔大学教学医院NHS Trust，Hull，GBR 9。普通外科，卡斯尔·阿莱尼医院，开罗，Egy 10。骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。 一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy
Evolv®终端带Pushlok®技术4端口，...
Pushlok®硬化连接器技术是使FTTX网络较小的终端的关键组件。设计用于在几乎每个访问网络环境中使用，该终端足够小，可以放置在空间至关重要，建筑物外墙或空中网络（极点或链式安装）中的现有的孔或基座中。改善的美学改善了对立面应用的最终用户采用。有两种式终端样式旨在满足各种空间和密度要求：一排适配器端口和带有两个行适配器端口的端子。对于具有一行适配器端口的终端，将端口与左侧的输入存根对齐，右侧的2-，4-，6或8分发端口。对于具有两个行端口的终端，输入存根在端子的左侧字体上，并且有6-，8-，12或16分端口。每个端口的相应释放按钮都被驱动以卸下防尘盖或掉落。安装下降时，钥匙端口会提供可听到的和物理的正面反馈，以最大程度地减少技术人员的变化和由于不当而导致的潜在损害。