XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHolter
基本心脏生理学家
12L休息，基于后和输注的ECG（例如ajmaline挑衅测试）EST的单一操作员管理（按照英国社会协议）的卧床监测（Holter，Event，bp等）Adult Transthoracic Echocardiography (to entry level) Adult Transoesophageal Echocardiography (to assistance level) Remote and in-Clinic follow up and optimisation of CIEDs (Pacemaker / ICD / CRT and ILRs) Carry out their duties to the appropriate level and under the appropriate supervision / guidance of the designated lead Cardiac Physiologist and in co-operation with the Consultant Cardiologist or other person(s)由MMUH指定为多学科团队的一部分。校准，维护和审核与所有设备有关的外部服务，包括对所有使用的设备和配件的护理，清洁和不育的责任。负责管理自己的案件量，以及在评估，计划，计划，实施和评估其他服务提供商的评估，计划，实施和评估中的建设性投入。优先考虑工作，并与高级，临床专家和主要心脏生理学家一起工作，并促进积极的员工士气和团队。参与能力的能力，在任何呼叫的rota中，每日rota的变化或调整到可能引入的工作时间，以更好地促进服务交付。建立并维持与团队中同事，前线经理和其他医疗保健人员的专业工作关系。主动参与确保报告中的文档质量符合部门标准。顾问等）。根据心脏研究中的关键测试和关键结果报告，执行程序，报告并突出显示异常记录。作为跨学科团队的一部分参与，与其他团队成员进行交流和合作，以语言和 /或书面形式进行交流，数据解释和与MDT临床团队相关的报告（例如< / div>）由首席II心脏生理学家指定的临床评论，团队会议，病例会议。确保按照分配的时间及时及时执行部门的职责。要对部门政策和程序的维护，并以最新的专业标准告知，以自我和其他任命为临床 /指定区域的员工。负责遵守这些标准和协议，并有助于制定和维护标准 /策略，以改善质量和结果测量。确保所有专业标准都与机密性，道德和立法有关。在内部运作并寻求机会，按照指示发展实践范围。
Inside-Heart：Muti-dougbigrinry，多学科和多区域网络NITERK或生物营销数字Arristhythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythmia
米兰大学提供的2个博士职位是博士网络内部的博士网络是一项博士网络计划（H2020-MSCA-DN-2023 - GRANT 101119941），对于没有或最少的经验的高度积极进取的年轻科学家，其中最先进的研究与全面的培训计划相结合。该网络是由欧洲人通过地平线欧洲的行动资助的。Inside Heart汇集了来自意大利，芬兰，法国，以色列，荷兰，西班牙和瑞典的大学，公司和医院，以建立一个多学科网络，以应对针对旨在诊断潜在的诊断潜在的数字生物标志物的数字生物标志物的设计和早期验证验证。内部心脏网络的综合性质确保了针对特定目标的高素质培训和研究基础架构，该目标旨在通过具有多部门的差距来生成新的研究人员概况，以填补现有空白，即缺乏SVA的数字生物标志物，以通过临床研究和人为构成人工的临床研究来估计SVA，并将其用于人工界的临界设备，以实现信号的临床研究和人为的构建。该计划将聘请10名博士生（博士候选人或DCS），其2个职位可在米兰大学提供。研究项目1（DC10）：意大利米兰计算机科学系该项目着重于合并症和可疑SVA患者的基于AI的SVA预测因素。也有望在Inside Heart财团的一部分机构进行借调。目的是：i）使用对ECG数据的深度学习（长期抛光）来研究使用可用研究的数据的合并症患者SVA发展背后的机制，以识别在心律失常进展中起着核心作用的数字生物标志物； iii）提出基于ECG的生物标志物来表征进展，并将其与非ECG临床生物标志物进行比较。候选人将参加米兰大学计算机科学博士学位课程，在那里他/她将进行大部分活动。项目2（DC6）：西班牙马德里的Smart Solutions Technologies SL（Nuubo），该项目重点是评估AF期间的心室重极化，并从临床和可穿戴的ECG记录中进行风险预测。目标是：i）通过计算模型研究AF期间心室复极化的变化； ii）提出一种与复极化和AF相关的数字生物标志物的高级信号处理算法； iii）使用先前研究的数据提出与复极化和AF相关的基于AI的数字生物标志物。选定的候选人将被Smart Solutions Technologies SL（Nuubo，Madrid，Spain； www.nuubo.com/）聘用三年，在那里他/她将在其中进行大部分研究活动。也有望在
持续间质葡萄糖监测
连续血糖监测 (CGM) 设备根据其预期用途（专业 CGM 或个人 CGM）获得 FDA 批准。专业用途 CGM 由医疗保健专业人员办公室所有，用于管理糖尿病，类似于 Holter 监测器用于管理心脏病的方式。CGM 在患者进行正常日常生活活动时记录和存储至少 72 小时、最多 7 至 14 天的数据。专业用途 CGM 可以以“盲法”模式收集数据，即患者在佩戴设备期间无法查看数据，或者可以实时显示数据。无论是使用实时模式还是盲法模式，临床医生都可以使用收集的数据来评估当前的血糖状态和变化，进行对话以奠定基础并促进对某些糖尿病管理主题的教育，并确定如何优化治疗，无论是通过行为改变还是通过调整所用药物或处方剂量来实现更有针对性的血糖 (Grunberger 等人，2021)。目前，有两种类型的 CGM 系统技术可供个人使用：rtCGM 和 isCGM，后者过去被称为“闪光”CGM。rtCGM 系统会自动将数据传输到糖尿病患者的接收器和/或智能手机，而 isCGM 系统则要求患者将接收器和/或智能手机“刷”到传感器附近以获取当前和历史传感器葡萄糖数据（因此，根据检查/记录水平的频率而断断续续）。直到最近，这些技术之间的一个关键区别是增加了主动警报/警报的保障，可以警告糖尿病患者即将发生或即将发生的血糖事件，例如低血糖和高血糖。新的 isCGM 系统提供可选警报，当葡萄糖水平低于或高于编程阈值时会警告用户；但是，这些技术的当前迭代不会警告用户预测的低或高血糖水平。rtCGM 和 isCGM 技术均可作为独立设备使用。但是，只有当前的 rtCGM 系统可以连接到传感器增强型胰岛素泵或自动胰岛素输送系统 (Grunberger 等人，2021)。此外，FDA 将连续血糖监测仪 (CGM) 分为治疗性或非治疗性，以及辅助性或非辅助性。治疗性或非辅助性 CGM 可用于做出治疗决策，而无需使用独立的血糖仪 (BGM) 来确认检测结果。非治疗性或辅助性 CGM 要求用户在做出治疗决策之前使用 BGM 验证 CGM 上显示的血糖水平或趋势。现已批准的 CGM 包括适用于儿科的设备以及具有更先进软件、更频繁的血糖水平测量或更复杂的警报系统的设备。最初的设备每 5 至 10 分钟测量一次间质葡萄糖，并存储数据以供临床医生下载和回顾性评估。目前可用的设备测量间质葡萄糖的间隔范围为每 1 至 2 分钟至 5 分钟，大多数提供
透明的人工智能披露义务：谁、什么、何时、何地、为什么、如何
[4] Abeba Birhane、William Isaac、Vinodkumar Prabhakaran、Mark Diaz、Madeleine Clare Elish、Iason Gabriel 和 Shakir Mohammed。 2022.权力归人民？参与式人工智能的机遇与挑战。算法、机制和优化中的公平与访问（美国弗吉尼亚州阿灵顿）（EAAMO '22）。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，第 6 篇文章，8 页。 https://doi.org/10.1145/3551624.3555290 [5] Rishi Bommasani、Drew A. Hudson、Ehsan Adeli、Russ Altman、Simran Arora、Sydney von Arx、Michael S. Bernstein、Jeannette Bohg、Anthony Bosselut 等人。 2021. 论基础模式的机遇与风险。 arXiv 预印本 arXiv:2108.07258(2021)。 https://crfm.stanford.edu/assets/report.pdf [6] Zalan Borsos、Raphael Marinier、Damien Vincent、Eugene Kharitonov、Oliver Pietquin、Matt Sharifi、Oliver Teboul、David Grangier、Marco Tagliasacchi 和 Neil Zeghidour。 2022.AudioLM：一种用于音频生成的语言建模方法。 arXiv:2209.03143 [cs.SD] [7] 马修·伯特尔 (Matthew Burtell) 和托马斯·伍德赛德 (Thomas Woodside)。 2023.人工智能影响力：人工智能驱动的说服分析。 http://arxiv.org/abs/2303.08721 arXiv:2303.08721 [cs]。 [8] C2PA。 2024. 引入官方内容凭证图标 - C2PA — c2pa.org。 https://c2pa.org/post/contentcredentials/。 [访问日期：2024 年 1 月 17 日]。 [9] 维多利亚·克拉克、弗吉尼亚·布劳恩和尼基·海菲尔德。 2015.主题分析。定性心理学：研究方法实用指南 222，2015 (2015)，248。[10] Joshua Cloudy、Jaime Banks、Nicholas David Bowman。 2023. The Str(AI)ght Scoop：人工智能线索减少对敌对媒体偏见的看法。数字新闻 11，9（2023 年 10 月），1577–1596。 https://doi.org/10.1080/21670811.2021.1969974 [11] 谷歌DeepMind。 2024.合成器ID。 https://deepmind.google/technologies/synthid/。访问日期：2024-1-1 [12] Upol Ehsan 和 Mark O. Riedl。 2020.以人为本的可解释人工智能：走向反思性社会技术方法。在 HCI International 2020 - 最新论文：多模态性和智能中，Constantine Stephanidis、Masaaki Kurosu、Helmut Degen 和 Lauren Reinerman-Jones（编辑）。 Springer International Publishing，Cham，449-466。 [13] Passant Elagroudy、Jie Li、Kaisa Vanänen、Paul Lukowicz、Hiroshi Ishii、Wendy Mackay、Elizabeth Churchill、Anicia Peters、Antti Oulasvirta、Rui Prada、Alexandra Diening、Giulia Barbareschi、Agnes Gruenerbl、Midori Kawaguchi、Abdallah El Ali、Fiona Draxler、Robin Welsch 和 Albrecht dt。 2024 年 CHI 计算机系统人为因素会议（美国夏威夷檀香山）（CHI '24 EA）的扩展摘要 https://doi.org/10.31234/osf.io/v4mfz [14] Ziv Epstein、Mengying C Fang、Antonio A Arechar 和 David G Rand。1996。价值敏感设计。互动 3、6（1996 年 12 月）、16–23。 https://doi.org/10.1145/242485.242493 [16] Ozlem Ozmen Garibay、Brent Winslow、Salvatore Andolina、Margherita Antona、Anja Bodenschatz、Constantinos Coursaris、Gregory Falco、Stephen M. Fiore、Ivan Garibay、Keri Grieman、John C. Havens、Marina Jirotka、 Hernisa Kacorri、Waldemar Karwowski、Joe Kider、Joseph Konstan、Sean Koon、Monica Lopez-Gonzalez、Iliana Maifeld-Carucci、Sean McGregor、Gavriel Salvendy、Ben Shneiderman、Constantine Stephanidis、Christina Strobel、Carolyn Ten Holter 和 Wei Xu。 2023. 以人为本的六大人工智能挑战。国际人机交互杂志 39，3 (2023)，391–437。https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 arXiv：https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 [17] Colin M. Gray、Cristiana Santos、Nataliia Bielova、Michael Toth 和 Damian Clifford。2021. 黑暗模式和同意横幅的法律要求：互动批评视角。在 Proc. CHI '21 中。ACM，日本横滨，1-18。 https://doi.org/10.1145/3411764.3445779 [18] Matthew Groh、Aruna Sankaranarayanan、Nikhil Singh、Dong Young Kim、Andrew Lippman 和 Rosalind Picard。2023 年。人类对文字记录、音频和视频中的政治言论 Deepfakes 的检测。arXiv:2202.12883 [cs.HC] [19] Philipp Hacker、Andreas Engel 和 Marco Mauer。2023 年。监管 ChatGPT 和其他大型生成式 AI 模型。在 2023 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集（美国伊利诺伊州芝加哥）（FAccT '23）中。计算机协会，美国纽约州纽约，1112-1123。 https://doi.org/10.1145/3593013.3594067 [20] Geoff Hart。1996 年。“五个 W”：受众分析新任务的旧工具。技术交流 43，2（1996 年），139-145。http：//www.jstor.org/stable/43088033 [21] Natali Helberger 和 Nicholas Diakopoulos。2023 年。ChatGPT 和 AI 法案。Internet Pol. Rev. 12，1（2023 年 2 月）。[22] Jonathan Ho、William Chan、Chitwan Saharia、Jay Whang、Ruiqi Gao、Alexey Gritsenko、Diederik P Kingma、Ben Poole、Mohammad Norouzi、David J Fleet 等人。2022 年。Imagen 视频：使用扩散模型生成高清视频。 arXiv:2210.02303 [cs.CV] [23] Mohammad Hosseini、David B Resnik 和 Kristi Holmes。2023 年。在撰写学术手稿时披露使用人工智能工具的伦理问题。研究伦理 19，4 (2023)，449–465。https://doi.org/10.1177/17470161231180449 arXiv：https://doi.org/10.1177/17470161231180449 [24] Nanna Inie、Jeanette Falk 和 Steve Tanimoto。2023 年。设计参与式人工智能：创意专业人士对生成式人工智能的担忧和期望。在 2023 年 CHI 计算系统人为因素会议的扩展摘要中。1–8。 [25] Chenyan Jia、Alexander Boltz、Angie Zhang、Anqing Chen 和 Min Kyung Lee。2022 年。理解算法标签与社区标签对超党派错误信息感知准确性的影响。Proc. ACM Hum.-Comput. Interact。6，CSCW2，第 371 条（2022 年 11 月），27 页。https://doi.org/10.1145/3555096 [26] 贾长江、蔡岩、余元德和谢天浩。2016 年。5W+1H 模式：系统映射研究视角及云软件测试案例研究。系统与软件杂志 116（2016 年），206-219。https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.01.058 [27] Michael H. Kernis 和 Brian M. Goldman。2006 年。真实性的多组分概念化：理论与研究。实验社会心理学进展。第 38 卷。爱思唯尔，283-357。 https://doi.org/10.1016/S0065-2601(06)38006-9