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软机器人 - IRIS Re.Public@polimi.it
软机器人技术是机器人技术的一个特定子领域，涉及使用与生物体中类似的高柔顺性材料构建机器人。软机器人技术很大程度上借鉴了生物体移动和适应周围环境的方式。与用刚性材料制成的机器人相比，软机器人可以提高完成任务的灵活性和适应性，并在与人类一起工作时提高安全性。这些特性使其在医学和制造业领域具有潜在的用途。为了了解软机器人技术在研究中的普遍性，截至 2021 年 4 月，在 Web of Science 数据库中对关键词“软机器人”进行简单搜索，结果超过 6.6k 个条目，自 2010 年代初开始激增，并且仍然受到越来越多的关注（图 1）。本书的目的是全面概述软机器人技术的广泛领域以及化学工程如何参与其中。读者将了解软机器人的基础知识，并了解软机器人在不同工业和研究领域最突出的应用。重要的是，本书还将强调在大型产品中实施软机器人所面临的挑战和问题。全书分为七章。第一章讨论软机器人的主要原理，特别是软微机器人。Bernasconi 博士（第 1 章）介绍了近年来实施的新功能和驱动策略。本章介绍了使用软物质制造的微型机器人的材料、制造技术、驱动策略和应用，重点关注一些特殊类型的材料，如生物实体和硬软混合物。Costa Angeli 博士（第 2 章）概述了可用于软机器人的打印技术和可打印材料。本文还重点介绍了这些技术在工业中的应用所需要解决的主要挑战。 Sacchetti 教授（第 3 章）进一步阐述了该领域中金属有机骨架 (MOF)。金属中心和有机骨架之间的配位产生了复杂的组装体，这些组装体可以从一维结构发展为配位聚合物。本章将简要说明 MOF 在化学物质传感中的应用。MOF 与
亲爱的作者 - IRIS Re.Public@polimi.it
3 意大利帕多瓦大学生物医学系 4 意大利比萨国家研究委员会 (CNR) 神经科学研究所 5 意大利比萨大学医学和外科转化研究和新技术系神经康复科 6 瑞士联邦理工学院 (EPFL) 神经修复中心 (CNP) 和大脑思维研究所 (BMI) 临床神经工程 Defitech 主席，瑞士日内瓦 1202 7 瑞士联邦理工学院 (EPFL Valais) 神经修复中心 (CNP) 和大脑思维研究所 (BMI) 临床神经工程 Defitech 主席，Clinique Romande de Re´ 改编，1951 锡永 8 日内瓦大学医学院临床神经科学，瑞士日内瓦 1202 9 米兰理工大学电子、信息和生物工程系神经工程和医疗机器人实验室 NearLab，意大利米兰 20133 *通信： silvestro.micera@epfl.ch https://doi.org/10.1016/j.neuron.2020.01.039
随机和基于无序的方法-IRIS
光谱应用的特征是将高光谱分辨率与大带宽相结合的持续努力。这两个方面之间通常存在权衡，但是超级分辨光谱技术的最新发展正在为这一领域带来新的机会。这与所有需要紧凑和具有成本效益的仪器（例如在感应，质量控制，环境监测或生物识别验证）中等待的所有应用尤其重要。这些非常规的方法利用了稀疏采样，人工智能或后处理重建算法等概念来利用光谱调查的几种策略。从这个角度来看，我们讨论了这些方法的主要优点和劣势，并追踪了未来的进一步发展和广泛采用的未来方向。
从艺术中学习-Iris
根据本许可的条款，您可以为非商业目的复制，重新分配和调整工作，前提是适当地引用了工作，如下所示。在任何使用这项工作时，都不应建议谁认可任何特定的组织，产品或服务。不允许使用WHO徽标。如果您适应了工作，则必须根据相同或同等的创意共享许可证许可您的工作。如果您创建了这项工作的翻译，则应添加以下免责声明以及建议的引用：“此翻译不是由世界卫生组织（WHO）创建的。谁不对此翻译的内容或准确性负责。原始英语版本应为绑定和真实版：谁在预防和控制非传染性疾病的专家会议上：从艺术中学习。歌剧院布达佩斯，匈牙利，2022年12月15日至16日：会议报告。哥本哈根：世卫组织欧洲地区办事处； 2023“。
人工智能 - Iris Paho
鉴于人工智能驱动的应用迅速普及，以及人们对其在公共卫生领域实施的期待、疑问和不确定性不断增加，泛美卫生组织 (PAHO) 自豪地推出了这一系列出版物，题为《支持信息交流和促进公开对话和辩论的参考工具》。主要目的是加深对人工智能 (AI) 在公共卫生领域的真正能力的理解，同时探索不当使用人工智能可能带来的风险。在本文件中，您将遇到一曲见解的交响乐——技术与人类专业知识和谐地融合在一起，塑造公共卫生的未来。每个问题都邀请您增强对人工智能在公共卫生领域潜力的知识和理解。所用方法如下：一组泛美卫生组织专家与国际知名人物一起召开会议，讨论文件的范围、问题表述、提示定义和科学来源，以支持问答过程，并最终编辑和整理通过他们与生成和其他 AI 工具之间的交互式“虚拟”对话生成的一些回复。在制定提示时，采用了“标准”风格，指示人工智能平台充当人工智能和公共卫生专家，担任科学作家和专业编辑。在就问题达成一致后，使用生成式人工智能工具和同行评审来源中的科学文献搜索来分析、整理、制作和编辑答案。在就初步答案达成一致并通过专家讨论审查信息来源后，一些问题被重新表述，重复构建答案的循环。本文件可作为生成式人工智能工具潜力辩论的参考工具。本文件并非旨在成为人工智能在公共卫生领域的详尽指南。相反，它为读者提供补充参考资料，以进一步探索该主题。
Iris AI 服务的安全性
1 https://www.iis.net/ 2 https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/sql-server-2019 3 https://visualstudio.microsoft.com/ 4 http://www.python.org/
思想实验 - Iris Publishers
海洋生物的漫长进化时期，早在大约 3.9 亿年前脊椎动物成功征服陆地之前，为陆地生物的许多生物学和生理学相似性奠定了基础。在哺乳动物中，仍然可以找到鳃动脉成对结构的遗迹，并证明其共同起源。对称性和二元性原则自进化早期以来就一直被观察到，并影响所有物理和功能结构。问题是，在一个充满复杂过程和混乱条件的世界中，像二分法这样的简单二元系统如何对大脑功能有用。事实上，当事物被简化为两个对比属性时，许多详细信息就会丢失。显然，仅比较两个相反的模式就可以快速辨别。当快速识别关键情况并迅速做出适当的反应至关重要时，这一点尤为重要。感官印象的抽象化加速了大脑的处理，并允许对有用信息进行优先排序。自我意识的外化有助于有意识地意识到自我的存在。
法医鸢尾花：评论，2022 年
如本文后面所述，虹膜识别已用于某些类型的调查工作。然而，据我们所知，截至 2022 年，此类应用尚未需要司法审查。虹膜识别已在 NIST IREX 计划中经过严格测试，例如 [7] [8] 和其他地方 [9]。其他信息来源可能没有虹膜识别经过严格测试，但也经常被接受用于调查目的。目击者陈述就是经常被接受用于调查目的的证据之一，但其可靠性受到质疑；最近的报告包括 Albright 在 PNAS (美国国家科学院院刊) 上发表的论文《目击者为何失败》[10] 和 Newirths 的论文《科学之眼：目击者身份识别证据的司法处理不断发展》[11]。
技术简报 - Iris Paho
流行病学调查正在进行中。迄今为止，已报告的病例尚未确定与流行地区的旅行联系。传播可能因一个或多个点源事件而加剧，回顾性调查仍在进行中。猴痘的突然和意外出现（在几个从未报告过这种疾病的非流行国家或仅与流行国家有关的病例）表明，一段时间以来一直存在未被发现的传播。
cgm induction.pdf -iris re.public@polimi.it
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