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药物警戒中的人工智能 (AI)：我们真的需要它吗……？
• Marco Anelli 医学博士 - 意大利米兰 ProductLife Group 高级医学顾问；MAnelli@productlife-group.com • Xavier Fournie*，医学博士 - 法国里昂 Icon Commercialisation & Outcomes 医学事务部；Xavier.Fournie@iconplc.com • Zurab Koberidze，医学博士、哲学博士、公共卫生硕士 - FGK 药物警戒主任，德国慕尼黑；zurab.koberidze@fgk-pv.com • Flemming Kjaer Jorgensen ；丹麦格洛斯楚普 Klifo 药物警戒硕士；flemming.kjaer.jorgensen@klifo.com • Nicolas Tsiakkas，医学博士 - 希腊雅典 Medwork 科学主任； ntsiakkas@medwork.gr • Miranda Dollen*，理学士 – MZD Consulting 和 Icon Commercialisation & Outcomes 药物警戒，英国温伯恩：Miranda.Dollen@iconplc.com • Errietta Economou*，理学硕士 – Creative 药物警戒主管，希腊雅典；eeconomou@creativephs.com • Essam Ghanem*，医学博士 – Vigi-Care BVBA 药物警戒，比利时根特；info@vigi-care.com 在撰写本文时，所有列出的作者都是 EUCROF 药物警戒工作组的成员。
我们似乎并不生活在同一个星球上
引导我进行这种思考的原则是，我们的生存所必需的领土与我们在法律上和情感上承认为我们自己的领土，从而承认这是我们自由和自治的源泉之间的联系。3 在下文中，领土不再被视为一块空间，而是所有允许特定主体生存的实体，无论它们有多么遥远。我将从这样的假设开始：当前的迷失是由于两组制约因素之间的不适应性急剧增加：作为公民，我们居住在一块无法维持生存的土地上，因此无家可归的感觉加剧，这种感觉正在将以前的生态问题转变为一系列更紧迫、更悲惨的政治斗争。世界各地的人们再次需要土地，因此，我把这种情况称为新的“邪恶的普遍性”。
安德鲁·萨兰根 (Andrew Sarangan) 椅子角
智能操作实验室主任米哈伊尔·沃龙佐夫利用他独特的 7 公里大气测试范围测量了 4 月 8 日日全食期间湍流强度的变化。该测试平台从菲茨大厅一直延伸到代顿市中心的 VA 医院。他的研究团队在 3 分钟的太阳黑暗期间观察到了意想不到的大气效应。由于持续时间很短，需要一种具有高测量率的传感技术来捕捉显著的细节。他的团队最近在 UD EOP 智能操作实验室和 Optonica LLC（代顿地区的一家小企业）开发了一种用于实时大气湍流强度测量的新型 AI 传感器 TurbNet。这种传感器使研究人员能够比使用市售仪器快 30 分钟读取数据。他们预计将在不久的将来发布他们的研究结果。
SoftwareX 2P-Kt：基于逻辑的符号 AI 生态系统
CL 中存在许多逻辑，例如命题逻辑、一阶逻辑 (FOL)、时间逻辑、道义逻辑等，每种逻辑都针对特定领域。例如，时间逻辑能够推理时间中的事件，道义逻辑支持推理许可/禁止及其情况，而 FOL 则是通用的。此外，不同的逻辑存在不同的推理规则。一些是演绎的——从前提中得出结论，一些是归纳的——从几个前提——结论示例中寻找一般规则，而另一些是溯因的——推测哪些前提导致了某些结论。最后，当某些推理规则存在解决策略时，它可以转换成某种软件结构，并用于为智能系统提供自动推理能力。这种软件通常被称为逻辑编程 (LP) 范式的一部分。
波兰尼的复仇与人工智能的默契新恋情......
当然，Hinton 只是在理论层面上强化了 AI 时代精神。人工智能技术最近吸引了大众的注意力，这在很大程度上要归功于感知智能方面的惊人成就——包括学习识别图像、语音和基本语言——并通过智能手机和个人数字配件将这些进步的成果带给每个人。这些进步大部分确实来自“学习”方法，但重要的是要了解这些进步来自“隐性”知识领域——尽管我们可以识别面部和物体，但我们无法明确表达这些知识。“智能设计”方法不适用于这些任务，因为我们确实没有针对此类隐性知识任务的有意识理论。但是，对于任务和领域——尤其是我们设计的任务和领域——我们又如何呢？
铁路自动化——消除人为因素？
挪威研究委员会新设立的 2017-2021 年项目旨在解决未来智能运输系统的安全和环境挑战。SAREPTA（工业运输系统的安全、自主、远程控制和操作）项目侧重于自主、远程控制和/或定期无人值守的系统。该项目以自主系统的四个主题领域为核心：（1）风险识别和风险水平，（2）基础设施脆弱性和威胁，（3）减轻系统风险的技术、人为和操作障碍，以及（4）组织和人为因素以及监管措施。该项目包括公路、海运、航空和铁路。本文重点关注铁路。本文的目的是描述当前的铁路事故，以此为基础质疑未来的数字化是否会提高安全性。相关问题是：什么是自动化，哪些事故可以通过自动化来预防？
离子门控晶体管：传感和计算集成的推动力
在获取外部数据中必不可少的作用，通过这些智能任务（例如推理，学习和决策）可以完成。随着科学和技术的进步，尽管敏感性，设备大小和传感器的检测模式已得到很大改善，但对外部变化做出响应的方法主要是在被动模式下，也就是说，即，收集大量冗余数据，然后将它们传输到远程计算平台，例如云服务器等云服务器，以进一步处理。[2 - 4]随着智能任务的复杂性增加，被动模式会导致时间延迟和数据传输和处理能源消耗过多，并最终拖延了感觉系统的时间和能量效率。解决这些问题的有效方法之一是使用边缘计算能力开发智能的感官系统，通过这些感官系统可以在终端在本地完成收集数据的分析和处理。[3]