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工业中的人工智能和人类运动...
人体运动传感技术和机器学习的最新进展增强了人工智能改善我们的生活质量、提高生产力和重塑多个行业（包括文化和创意产业）的潜力。为了实现这一目标，人类必须始终处于人工智能的中心，人工智能应该向人类学习并与他们进行有效合作。以人为本的人工智能 (HAI) 有望在未来创造新的机遇和挑战，目前尚无法预见。任何类型的可编程实体（例如机器人、计算机、自动驾驶汽车、无人机、物联网等）将具有不同的感知层和复杂的 HAI 算法，这些算法将检测人类的意图和行为（Psaltis 等，2017）并不断从中学习。因此，每一个智能系统都将能够捕捉人类的动作，对其进行分析（Zhang 等人，2019 年），检测姿势并识别手势（Chatzis 等人，2020 年；Stergioulas 等人，2021 年）和活动（Papastratis 等人，2020 年；Papastratis 等人，2021 年；Konstantinidis 等人，2021 年），包括面部表情和凝视（Bek 等人，2020 年），从而实现与人类的自然协作。不同的传感技术，例如光学 Mocap 系统、可穿戴惯性传感器、RGB 或深度摄像头和其他模态类型传感器，用于捕捉场景中的人体运动并将这些信息转换为数字表示。大多数研究人员通常专注于使用单模态传感器（因为最终系统简单且成本低）以及设计传统的机器学习算法或复杂的深度学习网络架构来分析人体运动数据（Konstantinidis 等人，2018 年；Konstantinidis 等人，2020 年）。此类经济高效的方法已应用于广泛的应用领域，包括娱乐（Kaza 等人，2016 年；Baker，2020 年）、健康（Dias 等人；Konstantinidis 等人，2021 年）、教育（Psaltis 等人，2017 年；Stefanidis 等人，2019 年）、体育（Tisserand 等人，2017 年）、机器人（Jaquier 等人，2020 年；Gao 等人，2021 年）、艺术和文化遗产（Dimitropoulos 等人，2018 年），展示了 AI 技术的巨大潜力。综上所述，HAI 目前已成为科学辩论和技术展览的中心。更具体地说，Sakr 等人。两阶段开发和部署智能机器绝对是一项经济挑战（例如灵活性、简化、人体工程学），同时也是一项社会挑战（例如安全性、透明度），不仅从工厂角度如此，而且对于整个现实世界也是如此。本研究主题中的论文采用不同的传感技术，例如深度传感器、惯性服、IMU 传感器和力传感电阻器 (FSR) 来捕捉人体运动，同时它们提出了对时间数据进行建模的不同方法。研究使用佩戴在手臂上的 FSR 来测量力肌动图 (FMG) 信号以估计等长力/扭矩的可行性。
表面活性剂相关基因突变携带者患肺癌的风险较高
18. Manali ED、Kannengiesser C、Borie R、Ba I、Bouros D、Markopoulou A、Antoniou K、Kolilekas L、Papaioannou AI、Tzilas V、Tzouvelekis A、Daniil Z、Fouka E、Papakosta D、Xyfteri A、Karakatsani A、Loukides S、Korbila、Igosti AK、Konogo、Steusti、AK P、Papanikolaou IC、Bazaka C、Haritou A、Vassilakopoulos T、Maniati M、Kagouridis K、Markozannes E、Bouros E 等。遗传性特发性肺纤维化的基因型-表型关系：希腊国家队列研究。呼吸。他们。冻结。胸腔。这。 2022； 101：531–543。
EPA-UNEPSA科学活动（2021-2023）
Eli Somek- Mayeney Hayeshuah Medical Cente； Bnei Brak，以色列Terence Stephenson爵士 - 大学学院医院。大奥蒙德街医院。伦敦英国希拉里·霍伊（Hilary Hoey）， - 都柏林大学三一学院，都柏林，爱尔兰都铎王朝卢西安·普斯 - 克鲁伊大学；罗马尼亚Mehmet Vural -Cerrahpaşa大学Cluj；伊斯坦布尔，土耳其Leyla Namazova -Baranova-莫斯科大学；俄罗斯莫斯科，俄罗斯天使卡拉斯科 - 桑兹 - 法国里昂的初级保健儿科医生的欧洲联邦 - 法国罗伯特·科恩 - 巴黎大学，法国埃斯拉·埃斯拉·埃斯拉·埃斯拉·埃夫凯特洛克洛斯 - 卫生科学大学；土耳其伊斯坦布尔的培训医院，土耳其Georgios konstantinidis - 诺维·萨德大学，塞尔维亚版权所有©2024欧洲儿科协会保留的所有权利，欧洲国家欧洲国家儿科与协会联盟（EPA/UNEPSA）（EPA/UNEPSA）
系统和应用微生物学
最近，作为具有命名类型的原核生物的新的命名法守则已发表，因此随后已生效。系统和应用微生物学的编辑器（SAM）想概述日记本将如何处理所得的两个独立代码（ICNP和SEQCODE），以期在此期间将它们共存。sam都热衷于支持两种界限，因此提出了高质量，因此增加了耕种和未经培养的原核生物的分类价值。在这里，我们描述了将在SAM中发表的新分类单元描述手稿的最低要求和建议。分类学家和分子生态学家之间的最新辩论使微生物学带入了空前的十字路口，其中有两个独立的命名法规已生效。目前正在进行广泛修订的原核生物命名法（ICNP;（Parker等，2019））（Oren等，2021），一直是过去60年来命名原核生物的基础，自2001年以来，自2001年以来，仅在两种不同的过滤材料中沉积了纯纯培养物。 On the other hand, and after our sugges- tion to take action ( Konstantinidis et al., 2017 ), some microbiologists, including several molecular ecologists and taxonomists, created the new Code of Nomenclature of Prokaryotes Described from Sequence Data (SeqCode; ( Hedlund et al., 2022; Whitman et al., 2022 )), which considers genome sequences deposited in INSDC回购之一是类型材料。目前正在进行广泛修订的原核生物命名法（ICNP;（Parker等，2019））（Oren等，2021），一直是过去60年来命名原核生物的基础，自2001年以来，自2001年以来，仅在两种不同的过滤材料中沉积了纯纯培养物。On the other hand, and after our sugges- tion to take action ( Konstantinidis et al., 2017 ), some microbiologists, including several molecular ecologists and taxonomists, created the new Code of Nomenclature of Prokaryotes Described from Sequence Data (SeqCode; ( Hedlund et al., 2022; Whitman et al., 2022 )), which considers genome sequences deposited in INSDC回购之一是类型材料。这代表了一种直接的解决方案，用于推进有关以稳定命名法的未经文化类群分类法进行的科学沟通。ICNP和SEQCODE广泛重叠，但后者包括几种改进，使命名法更易于访问，更易于应用，并且更容易被启用（Whitman等，2022）。除了基因组序列作为类型材料的改进和实施外，Seqcode还包括一个在线自我注册系统（https://seqco.de/），该系统代表了生成官方记录并确定名称优先级的主要机制。名称的验证是通过注册表平台进行的，其中包括原始出版物的DOI，或者作者可以在获得DOI之前注册其名称，这将使他们能够在审查时收到反馈并在手稿中纠正术语。相比