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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。
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。