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第 1 卷 - ISICAM 2024
在苏门答腊室举行的“通过血管内成像优化 PCI”研讨会是一次非凡的学习体验，它结合了技术和技巧，彻底改变了 PCI 优化。研讨会由杰出的教师阵容授课——Dafsah A. Juzar 医学博士、Dian Larasati Munawar 医学博士、Pannipa Suwannasom 医学博士和 William Hau 医学博士，其先进的病变评估、支架选择和程序策略方法吸引了与会者。研讨会首先由 Dafsah A. Juzar 医学博士概述将血管内超声 (IVUS) 整合到现代 PCI 中的重要性。接下来是 Dian Larasati Munawar 医学博士关于病变评估的精彩讲座，为与会者提供了对斑块形态的深入了解，以改进 PCI 策略。随后，Pannipa Suwannasom 医学博士登台，深入探讨支架选择的技术细节，使与会者能够做出明智的决定，获得最佳结果。会议在 William Hau 医学博士的演讲中达到高潮，他探讨了支架优化的关键步骤，指导参与者如何预先解决潜在的并发症。
创意经济2030：包容且有韧性的创意经济，促进可持续发展和复苏
Nicolas JA Buchoud 大巴黎可持续投资联盟 Onur Eryuce 伊兹密尔大都会市市长顾问 Carla Gebetsberger 阿根廷国际关系委员会（CARI）学术助理 John Newbigin 国际创意产业政策与证据中心咨询委员会 合著者： Enrique Avogadro 布宜诺斯艾利斯市文化部长 Yose Rizal Damuri 战略与国际研究中心（CSIS） Angelika Frei-Oldenburg 德国国际合作机构全球文化与创意产业项目 Marisa Henderson 联合国贸易和发展会议（UNCTAD）创意经济计划 Neil Khor 联合国人居署执行主任特别顾问 Tita Larasati 印度尼西亚创意城市网络（ICCN） Ilya Myasnikov 托木斯克国立大学高等新闻学院新闻系
Larasati, Retno；De Liddo, Anna 和 Motta, Enrico (2021)。人工智能医疗保健系统界面：非专家用户信任的解释设计。在：ACMIUI-WS 2021：ACM IUI 2021 研讨会联合论文集（Glowacka、Dorota 和 Krishnamurthy、Vinayak 编辑），CEUR 研讨会论文集，2903。
摘要研究表明，非专家用户倾向于过度信任或不信任人工智能系统。当人工智能应用于医疗保健时，这引起了人们的担忧，患者信任不可靠系统的建议或完全不信任可靠系统的建议可能会导致致命事故或错过医疗保健机会。先前的研究表明，解释可以帮助用户对人工智能系统的信任做出适当的判断，但如何在医疗支持场景中为非专家用户设计人工智能解释界面仍然是一个悬而未决的研究挑战。本文探讨了一个基于阶段的参与式设计过程，以在人工智能医疗支持场景中为非专家开发一个值得信赖的解释界面。值得信赖的解释是一种帮助用户对医疗保健是否信任人工智能系统做出深思熟虑的判断的解释。本文的目的是确定可以有效地为值得信赖的解释界面的设计提供信息的解释组件。为了实现这一目标，我们进行了三次数据收集，研究了专家和非专家对人工智能医疗支持系统解释的看法。然后，我们开发了一个用户心理模型、一个专家心理模型和一个目标心理模型，描述了非专家和专家如何理解解释，他们的理解有何不同，以及如何将它们结合起来。基于目标心理模型，我们提出了一套 14 条解释设计指南，用于可信的人工智能医疗系统解释，这些指南考虑到了非专家用户的需求、医疗专家的实践和人工智能专家的理解。
印度尼西亚尼罗罗非鱼优良种群形态特征和遗传多样性比较分析
摘要 。通过选择性育种而产生的优良品种对提高养殖生产力起着至关重要的作用。本研究旨在评估和建立几种印度尼西亚优良罗非鱼品种的基线遗传信息。对育种产生的四个优良尼罗罗非鱼种群进行了形态特征和遗传多样性观察，作为继续形成国家优良品种的重要基线数据。使用的四个尼罗罗非鱼品种是 Nilasa（日惹）、Sultanaa（苏加武眉）、Srikandi（苏卡曼迪）和 Larasati（克拉登）。测量的形态特征是体重 (BW)、头长 (HL)、体深 (BD)、体厚 (BT) 和标准长度 (SL)。以形态特征与标准长度、体面积 (BA) 和体体积 (BV) 的比率形式分析数据。使用的 DNA 分析是随机扩增多态性 DNA，引物为 OPA-01、OPA-05 和 OPA-16。观测参数包括种群的遗传多样性值，即等位基因多态性和杂合度值。品种间的系统发育关系用 Nei 遗传距离表示。品种对 BD/SL、BT/SL 和 HL/SL 比率值的影响存在统计学上的显著差异（P<0.05），但对 BW/SL、BA 和 BV 值的影响不显著。雄性和雌性个体之间的 BW/SL、BD/SL、BA 和 BV 参数也存在显著差异。尼拉罗非鱼的平均 BA 和 BV 值最大。杂合度值范围从尼拉罗非鱼的低（0.090）到拉拉萨蒂罗非鱼的中等（0.1227）。基因座多态性范围为 21.05% 至 34.21%。Nei 遗传距离值范围为 0.2658 至 0.4011。 Nilasa 和 Larasati 品种之间的遗传距离最近。杂合度值的波动与形态特征变异系数值的波动相似。Nilasa 和 Sultana 罗非鱼是建立优良罗非鱼种群的最佳候选者。关键词：衰退、多样性、应用、养殖、罗非鱼。介绍。罗非鱼是世界上第二大养殖鱼类，仅次于鲤鱼（Miao 等人，2020 年）。尼罗罗非鱼（Oreochromis niloticus）的水产养殖在许多国家稳步增长（El-Sayed 和 Fitzsimmons，2023 年），目前在包括印度尼西亚在内的 140 多个国家开展（Zhang 等人，2020 年）。2023 年上半年，印度尼西亚成为全球第二大罗非鱼生产国。然而，现在大部分产量都用于满足国内需求。在此期间，印度尼西亚以冷冻鱼片的形式出口了 4,700 吨罗非鱼（粮农组织，2023 年）。通货膨胀加剧、饲料成本上升和罗非鱼供应减少等预期因素可能会导致这种情况的恶化。此外，全球变暖的影响日益增大且不可否认，令人担忧，Khallaf 等人（2020 年）发现全球变暖会加速性成熟并降低生殖能力。
2017 年国际教育研究会议
Yansen Marpaung、Halil Ibrahim Avci、Stephani Rangga Larasati、Catharina Mara Apriani、Zeny Ernaningsih、Bella Wicasari、Tea Tasia Wiwin 和 Yustina Mogi，第 1 章Erlin Disasmitowati、Anisa Suba Utami、Maria Suci Apriani、Rostamaji Korniawan、Olfiana Dapa Kambu 和 Yuliana Ina Kii、Jonhsen Harta、Albertus Hariwangsa Panuluh、FX Catur Supadmono、Yulius Keremata Lede、Luky Tiasari、Mariani Dian、Catharina Mara Apriani、安娜·伊斯蒂·拉哈尤·玛雅·萨里，Archangelia Maria Lelu、Chintya Kurniawati、Yanto Sidik Pratignyo、Brigitta Erlita Tri Anggadewi、Dewa Putu Wiadnyana Putra、Yosep Dwi Kristanto、Febi Sanjaya、Mesak Ratuanik、Florianus Nay、Sri Adi Susilowati、Novanolo C. Zebua、Wike Ellissi、Auxilia Maria Aroran、Ju'苏拜迪、雷特纳·维迪亚宁西、 Almu Noor Romadoni、Yohanis Catur Utomo、Nazla Maharani Umaya、Ika Maryani、Laila Fatmawati、Vera Yuli Erviana、Dewi Kartika、Muhammad Nur Wangid 和 Ali Mustadi