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Konstantinos Tsiakas 和 Dave Murray-Rust。2022 年。使用人机交互和可解释的人工智能设想新的未来工作实践。
[1] Imran Ahmed、Gwanggil Jeon 和 Francesco Piccialli。2022 年。从人工智能到工业 4.0 中的可解释人工智能：关于什么、如何和在哪里的调查。IEEE 工业信息学汇刊 (2022)。[2] Saleema Amershi、Dan Weld、Mihaela Vorvoreanu、Adam Fourney、Besmira Nushi、Penny Collisson、Jina Suh、Shamsi Iqbal、Paul N Bennett、Kori Inkpen 等人。2019 年。人机交互指南。在 2019 年计算系统人为因素 chi 会议论文集上。1–13。[3] ]castillo2019study José Castillo、Edith Galy、Pierre Thérouanne 和 Raoul Do Nascimento。[n. d.]。研究使用数字技术在工作场所产生的心理工作量和压力。在 H-Workload 2019：第三届人类心理工作量国际研讨会：模型和应用（正在进行的工作）中。105。[4] Chien-Chun Chen、Chiu-Chi Wei、Su-Hui Chen、Lun-Meng Sun 和 Hsien-Hong Lin。2022。AI 预测能力模型以最大化工作绩效。控制论与系统 53, 3 (2022), 298–317。
Niko Guskos，Grzegorz Zolnierkiewicz*，Aleksander Guskos，Konstantinos Aidinis，Agnieszka Wanag，Ewelina Kusiak-Nejman，Urszula Narkiewicz和Antoni
摘要：用氧化石墨烯（RGO）进行了整整一系列的二氧化钛纳米复合材料，以溶剂热方法进行了制备。与RGO的TITANIA进行了修改会导致光催化特性。 在600°C的钙化温度下获得最高的光催化性能。 氧缺陷的共振线线宽，随着钙化温度的增加，线性降低，高达600 c，并伴随着养生酶相的平均结晶石大小的伴随。 氧缺陷的综合共振线强度强度在钙化温度下降低，并导致源自氧缺陷的共振线的强度大大增加，因为石墨烯的存在增强了钙的惰性气氛。 通过改变氧缺陷的量，磁性排序系统的发生显着影响光催化过程的性能。与RGO的TITANIA进行了修改会导致光催化特性。在600°C的钙化温度下获得最高的光催化性能。氧缺陷的共振线线宽，随着钙化温度的增加，线性降低，高达600 c，并伴随着养生酶相的平均结晶石大小的伴随。氧缺陷的综合共振线强度强度在钙化温度下降低，并导致源自氧缺陷的共振线的强度大大增加，因为石墨烯的存在增强了钙的惰性气氛。通过改变氧缺陷的量，磁性排序系统的发生显着影响光催化过程的性能。
引用本文：Priyal Taribagil、HD Jeffry Hogg、Konstantinos Balaskas 和 Pearse A Keane (2023)：将人工智能融入 oph
摘要简介：预计未来几年眼科领域对临床服务的需求将会上升。人工智能，尤其是基于机器学习的系统，在优化医疗诊断、预测分析和临床状况管理方面表现出了巨大的潜力。眼科一直处于这场数字革命的前沿，为将这些系统整合到临床工作流程中开创了先例。涵盖的领域：本综述讨论了机器学习工具在眼科临床实践中的整合。我们讨论了围绕伦理考虑、监管和临床治理的关键问题。我们还强调了与临床采用和可持续性相关的挑战，并讨论了互操作性的重要性。专家意见：临床整合被认为是实施过程中最具挑战性的阶段之一。成功的整合需要多个利益相关者围绕结构化治理框架采取协作方式，并强调医疗保健提供者以及设备和软件开发商之间的标准化。
2021; 12（17）：5355-5364。 doi：10.7150/jca.60682研究论文的监测乙烯苯甲胺是晚期乳腺癌的出色且安全的治疗
Paul Zarogoulidis 1，Wolfgang Hohenforst-Schmidt 2，Haidong Huang 3*，Jun Zhou 4*，Qin Wang 3*，Xiangqi Wang 3*，Ying Xia 3*，Ying Xia 3*，Yinfeng 3* Konstantinos Sapalidis 1，Chrysanthi Sardeli 4，Kosmas Tsakiridis 5，Bojan Zaric 6，Tomi Kovacevic 6，Vladimir Stojsic 6 Athanasiou 8, Dimitrios Hatzibougias 8, Electra Michalopoulou-Manoloutsiou 8, Savvas Petanidis 9, Dimitris Drougas 10, Konstantinos Drevelegas 11, Dimitris Paliouras 12, Nikolaos Barbetakis 12, Anastasios Vagionas 13, Lutz 13, Lutz Freitag 14，Aimilios Lallas 15，Ioannis Boukovinas 16，Dimitris Petridis 17，Aris ioannidis 18，Dimitris Matthaios 19，Konstantininos Romanidis 20，Chrisanthi Karapantzou 21
2024年10月12日，瓦尔纳（技术大学
1.设计和开发3D打印的握把，Damjan Pecioski，Albion Shaipi和Dejan Shishkovski（78）2。对不同形式的磨床和媒体的比较分析，包括球磨坊中的创新型，包括球磨坊中的创新型，米格雷纳·帕内瓦，米格纳·帕内瓦，彼得·帕内瓦和尼基米诺夫（Perter Paneva and Nikolay stoimery and Nikolay stoemers and 102）。通过虚拟原型，Todor Todorov，Georgi Todorov和Yavor Sofronov（171）的精确指标（171）4。使用低代数开发平台对过程驱动的应用程序进行案例研究：来自希腊公共部门的案例研究，Marios Konstantinos gialitakis，Nikias and Nikolaos and George and George and tsidege and tsegore and tsegore nousid and tsidege， （74）
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1>用您的手稿ID编号（在此处双击以进行编辑）<以脑为工业故障诊断的尖峰神经网络：调查，挑战和机会Huan Wang，Yan-Fu Li，IEEE和Konstantinos Gryllias高级成员和Konstantinos Gryllias的这项工作已提交给IEE EEE，以供IEE EEE。版权可以在不通知的情况下传输，此后不再可以访问此版本。摘要 - 近几十年来，工业故障诊断（IFD）已成为与检测和收集有关工业设备健康状况的重要信息的关键纪律，从而促进了失败类型和严重性的识别。追求精确有效的故障识别引起了极大的关注，最终集中于自动化设备监控以防止安全事故并减少对人工劳动的依赖。人工神经网络（ANN）的出现在增强智能IFD算法方面发挥了作用，尤其是在大数据的背景下。尽管有这些进步，但ANN是一种简化的仿生神经网络模型，表现出固有的局限性，例如资源和数据依赖性以及受限的认知能力。为了解决这些局限性，建立在脑启发的计算原理的第三代尖峰神经网络（SNN）已成为有希望的替代方案。SNN的特征是其生物神经元动力学和尖峰信息编码，在表示时空特征方面具有出色的潜力。因此，开发基于SNN的IFD模型已获得动力，表现出令人鼓舞的性能。尽管如此，该领域缺乏系统的调查来说明当前情况，挑战和未来的方向。因此，本文系统地回顾了基于SNN的模型的理论进展，以回答SNN是什么问题。随后，它审查和分析了现有的基于SNN的IFD模型，以解释为什么需要使用SNN以及如何使用SNN。更重要的是，本文系统地回答了IFD中SNN的挑战，解决方案和机会。索引术语 - 智能诊断，工业健康监测，尖峰神经网络，深度学习。
太阳物理技术年度报告
TIMED/SABER 观测所需的 OH Meinel 波段发射产生途径 PI：Konstantinos Kalogerakis，SRI International 22-HTIDS22-0008 实验室中种子阿尔文波参数衰减不稳定性缩放研究 PI：Feiyu Li，新墨西哥州联盟 22-HTIDS22-0019 戈达德微型日冕仪 PI：Jeffrey Newmark，NASA GSFC 22-HTIDS22-0004 太阳中子跟踪仪（SONTRAC）后续 PI：Georgia de Nolfo，NASA GSFC 22-HTIDS22-0005 光片异常分辨率和碎片观测-神经形态（LARSDO-N） PI：Andrew Nicholas，NRL 22-HTIDS22-0006跨学科 HIRSL：莱曼阿尔法高分辨率光谱仪 PI：Majd Mayyasi，波士顿大学 22-HTIDS22-0007 测量地球电离层的等离子体参数和波 PI：Mihailo Martinovic，亚利桑那大学，图森 22-HTIDS22-0013
2025肾脏研究和患者护理的进步
SESSION VII 14:00 Integrating clinical care and research Chairs Hatem Amer, Mayo Clinic Birgit Sawitzki, Charité, BIH 14:00 Special lecture Transforming clinical care to translational science Vesna Garovic, Mayo Clinic 14:30 The human phenotype ontology Peter Robinson, Charité, BIH 14:55 The Tapestry Study – omics studies for individualized medicine Konstantinos梅奥诊所拉扎里迪斯（Lazaridis）15:20创建一个翻译生态系统Christopher Baum，Charité，Bih，Bih 15：45抽象奖和闭幕词Fernando Fervenza，Mayo Clinic Felix Knauf，Mayo Clinic Clinic Clinic Velic clinic Vesna Garovic，Mayo Clinic kai-uwe eckardt，Charite，Chanité
年度工作组报告表
- 今年出版：“老年高血压性心脏病：临床实践考虑”（正在接受） - 准备中：“心脏成像用于高血压心脏的鉴别诊断。实际考虑”（正在开发中） 今年组织/计划的会议： ESH 认可：是/否 参加 ESH 年会 WG 科学会议；主要计划 今年完成的科学项目：正在进行中：计划明年进行： 今年完成的教育项目：正在进行中：计划明年进行： 与其他 WG/科学协会的合作： 其他备注： 填写人（全名）：Konstantinos Tsioufis 日期：2024 年 12 月 3 日 附录：完整董事会组成。所有现任 WG 成员名单，包括全名、电子邮件和出生年份（如果有）。其他（非强制性）：WG 简史、会员标准、详细章程……
2024 年 ESC 指南中的重要信息
任务组成员 Konstantinos C. Koskinas（任务组协调员）（瑞士）、Xavier Rossello（任务组协调员）（西班牙）、Marianna Adamo（意大利）、James Ainslie（英国）、Adrian Paul Banning（英国）、Andrzej Budaj（波兰）、Ronny R. Buechel（瑞士）、Giovanni Alfonso Chiariello（意大利）、Alaide Chieffo（意大利）、Ruxandra Maria Christodorescu（罗马尼亚）、Christi Deaton（英国）、Torsten Doenst 1（德国）、Hywel W. Jones（英国）、Vijay Kunadian（英国）、Julinda Mehilli（德国）、Milan Milojevic 1（塞尔维亚）、Jan J. Piek（荷兰）、Francesca Pugliese（英国）、Andrea Rubboli（意大利）、Anne Grete Semb（挪威）、 Roxy Senior（英国）、Jurrien M. ten Berg（荷兰）、Eric Van Belle（法国）、Emeline M. Van Craenenbroeck（比利时）、Rafael Vidal-Perez（西班牙）、Simon Winther（丹麦）。