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计划 - 第 15 届国际会议 INTELS'22
我谨代表程序委员会欢迎第 15 届国际会议“智能系统”（INTELS’22）的所有参与者和嘉宾。INTELS’22 的组织者是俄罗斯科学院联邦计算机科学与控制研究中心、俄罗斯科学院伊万尼科夫系统编程研究所、莫斯科罗蒙诺索夫国立大学、圣彼得堡电工大学“LETI”和莫斯科鲍曼国立技术大学。该会议每两年举办一次，已有三十年历史。它由控制领域著名的专家 Konstantin Pupkov 创建，他曾领导莫斯科鲍曼国立技术大学、莫斯科国立电子与数学学院和俄罗斯人民友谊大学的多个自动控制系统系。会议的共同组织者一直是俄罗斯首都和地区各大学的控制系统系。我想强调的是，会议的名称“智能系统”没有改变。康斯坦丁·普普科夫最初有效地确定了这个主题，因为即使在那时，他也有预感这个领域在未来几十年将具有重要意义。最近，在俄罗斯联邦总统颁布 2019 年第 490 号“关于俄罗斯联邦人工智能发展”法令后，与会议主题直接相关的“人工智能”一词变得非常流行。让我说，根据我的估计，我们才刚刚开始创造人工智能。
PC World 1993 年 3 月 - 经典 Apple
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答复Bader和Moshagen综合电子健康系统对糖尿病自我管理支持和共享决策（Power2DM）的临床影响：一项随机对照试验
摘要目的/假设缺乏电子健康系统，可以整合与糖尿病自我管理相关的复杂方面。我们开发并进行了现场测试的电子健康系统（Power2DM），该系统将医疗，心理和行为方面和连接的可穿戴设备整合在一起，以支持患者和医疗保健专业人员共享决策和糖尿病自我管理。方法参与者接受了NETH-LANDS和西班牙医院门诊糖尿病诊所的1型糖尿病（年龄> 18岁）的参与者，使用随机化软件随机分配给Power2DM或通常的护理37周。该RCT评估了研究结束时Power2DM和常规护理组之间HBA 1C的变化（37周），这是主要结果指标。参与者和临床医生对干预措施没有视而不见。Changes in quality of life (QoL) (WHO-5 Well-Being Index [WHO-5]), diabetes self-management (Diabetes Self-Management Questionnaire – Revised [DSMQ-R]), glycaemic profiles from continuous glucose monitoring devices, awareness of hypoglycaemia (Clarke hypoglycaemia una- wareness instrument), incidence of hypoglycaemic episodes and technology acceptance是次要结果措施。另外，分别为1型和2型糖尿病的参与者进行了子肛门。结果共有226名参与者参加了该试验（108型糖尿病； 118型患有2型糖尿病）。在Power2DM组中间质葡萄糖水平在3.0至3.9 mmol/L之间有所增加，但临床相关性低血糖（间质性葡萄糖水平低于3.0 mmol/L），但没有增加。在POWIR2DM组（n = 111）中，HBA 1C从60.6±14.7 mmol/mol（7.7±1.3％）降至56.7±12.1 mmol/mol/mol（7.3±1.1％）（平均值±SD，p <0.001），而不是使用使用情况下的715）（n = 115）（n = 115）（n = 115）。 Mmol/mol，7.8±1.3％的研究结束：61.0±12.4 mmol/mol，7.7±1.1％； p = 0.19）在Power2DM组中的子分析中，患有2型糖尿病的参与者的HBA 1C从62.3±17.3 mmol/mol/mol（7.9±1.6％）降至54.3±11.1 mmol/mol/mol/mol/mol（7.1±1.0％）（7.1±1.0％）（p <0.001）（p <0.001），而与HBA 1C相比，HBA 1C in type in type intels intels intels intela 58.8±11.2 mmol/mol [7.5±1.0％]； 59.2±12.7 mmol/mol [7.6±1.2％]与通常的护理组相对的Power2DM组中1型糖尿病的参与者（基线：15.7±3.8;研究结束：16.3±3.5; P = 0.047）。糖尿病的自我管理均改善了1型糖尿病的参与者（从7.3±1.2到7.7±1.2; p = 0.002）和2型糖尿病（从6.5±1.3±1.3±1.3; p = 0.003; p = 0.003; p = 0.003）的自我管理改善了。Power2DM综合的电子健康支持在日常生活中被广泛接受，没有观察到重要的不良（或意外）效果或副作用。结论/解释功率2DM与2型糖尿病患者的常规护理相比，提高了HBA 1C水平，改善了1型糖尿病患者的QOL，可改善1型和2型糖尿病患者的糖尿病自我管理，并且在日常生活中被广泛接受。试验注册临床。govnct03588104。
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摘要目的/假设缺乏电子健康系统，可以整合与糖尿病自我管理相关的复杂方面。我们开发并进行了现场测试的电子健康系统（Power2DM），该系统将医疗，心理和行为方面和连接的可穿戴设备整合在一起，以支持患者和医疗保健专业人员共享决策和糖尿病自我管理。方法参与者接受了NETH-LANDS和西班牙医院门诊糖尿病诊所的1型糖尿病（年龄> 18岁）的参与者，使用随机化软件随机分配给Power2DM或通常的护理37周。该RCT评估了研究结束时Power2DM和常规护理组之间HBA 1C的变化（37周），这是主要结果指标。参与者和临床医生对干预措施没有视而不见。Changes in quality of life (QoL) (WHO-5 Well-Being Index [WHO-5]), diabetes self-management (Diabetes Self-Management Questionnaire – Revised [DSMQ-R]), glycaemic profiles from continuous glucose monitoring devices, awareness of hypoglycaemia (Clarke hypoglycaemia una- wareness instrument), incidence of hypoglycaemic episodes and technology acceptance是次要结果措施。另外，分别为1型和2型糖尿病的参与者进行了子肛门。结果共有226名参与者参加了该试验（108型糖尿病； 118型患有2型糖尿病）。在Power2DM组中间质葡萄糖水平在3.0至3.9 mmol/L之间有所增加，但临床相关性低血糖（间质性葡萄糖水平低于3.0 mmol/L），但没有增加。在POWIR2DM组（n = 111）中，HBA 1C从60.6±14.7 mmol/mol（7.7±1.3％）降至56.7±12.1 mmol/mol/mol（7.3±1.1％）（平均值±SD，p <0.001），而不是使用使用情况下的715）（n = 115）（n = 115）（n = 115）。 Mmol/mol，7.8±1.3％的研究结束：61.0±12.4 mmol/mol，7.7±1.1％； p = 0.19）在Power2DM组中的子分析中，患有2型糖尿病的参与者的HBA 1C从62.3±17.3 mmol/mol/mol（7.9±1.6％）降至54.3±11.1 mmol/mol/mol/mol/mol（7.1±1.0％）（7.1±1.0％）（p <0.001）（p <0.001），而与HBA 1C相比，HBA 1C in type in type intels intels intels intela 58.8±11.2 mmol/mol [7.5±1.0％]； 59.2±12.7 mmol/mol [7.6±1.2％]与通常的护理组相对的Power2DM组中1型糖尿病的参与者（基线：15.7±3.8;研究结束：16.3±3.5; P = 0.047）。糖尿病的自我管理均改善了1型糖尿病的参与者（从7.3±1.2到7.7±1.2; p = 0.002）和2型糖尿病（从6.5±1.3±1.3±1.3; p = 0.003; p = 0.003; p = 0.003）的自我管理改善了。Power2DM综合的电子健康支持在日常生活中被广泛接受，没有观察到重要的不良（或意外）效果或副作用。结论/解释功率2DM与2型糖尿病患者的常规护理相比，提高了HBA 1C水平，改善了1型糖尿病患者的QOL，可改善1型和2型糖尿病患者的糖尿病自我管理，并且在日常生活中被广泛接受。试验注册临床。govnct03588104。
简历： Mohsen Imani
我是加州大学欧文分校计算机科学系的助理教授，也是仿生架构与系统实验室 (BIASLab) 的主任。我的团队正在研究脑启发计算、机器学习和嵌入式系统领域的各种实际问题。我们的研究目标是设计实时、稳健且透明的认知学习系统，以紧密模仿大脑特性。我们还为基于光子的传感器设计了一个安全且可扩展的学习框架，用于在物联网系统中对大量设备进行学习/计算。PI Imani 于 2020 年获得加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系博士学位。他拥有出色的出版记录，在顶级 IEEE/ACM 会议和期刊上发表了 140 多篇论文，拥有 20 项美国专利，在 Google Scholar 上的引用次数为 4,100 次，h 指数为 38。 PI 的贡献引领了受大脑启发的超维计算的新方向，从而实现超高效的实时学习和认知支持。他的研究也是开启多个工业和政府研究项目的主要举措，包括 SRC 和 DARPA。PI Imani 的研究获得了多项奖项，包括 Bernard 和 Sophia Gordon 工程领导力奖和多个顶级会议的最佳论文提名奖。PI 在向公司和政府机构成功转让技术方面有着悠久的历史。例如，PI 目前在受大脑启发的超维计算方面的工作已与英特尔、ARM、IBM、高通和思科共享。PI 在神经符号人工智能方面所做的工作由 SRC/DARPA 资助，并转移到英特尔和 IBM，并激发了利用受大脑启发的推理的努力，随后由思科和谷歌资助并转移到他们。由 SRC/DARPA 和其他公司资助的内存处理工作已在高通、德州仪器和英特尔的产品组中得到应用。PI 当前的物联网分布式学习项目目前正在转移到空军和恩智浦半导体，并且是过去几年 PI 团队与空军/恩智浦半导体密切合作的重要组成部分。作为国防部资助项目的一部分，PI 在内存处理硬件中设计用于超维编码和分类，包括将 HDC 与公钥加密相结合，并表明 HDC 非常适合激光雷达/雷达数据的分类。这项工作目前正在评估中，以纳入英特尔的一款存储产品。