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von Krusenstiern L，Liu J，Liao E，Gow JA，Chen G，Ong T，Lotery AJ，Jalil A，Lam BL，Maclaren RE，Xirius Part 1研究小组Xolaris研究小组。与X连锁性视网膜炎与RPGR基因变异的X连锁性视网膜炎相关的视网膜敏感性变化。PMID：36757689 PMCID：PMC9912164）。JAMA Ophthalmology，2023，141（3）：275-283 Valastro A，Romano F，Salvetti AP，Choroideremia中的黄斑新生血管化。（PMID：36997407）。眼科。视网膜，2023，7（7）：604 Romano F，Boon CJF，Invernizzi A，Bosello F，Casati S，Casati S，Zaffalon C，Riva E，Bertoni AI，Agarwal A，Agarwal A，Kalra G，Cozzi M，Cozzi M，Staurenghi G，Salvetti G，Salvetti AP。在广泛的黄斑萎缩中具有伪曲霉样外观（EMAP）中的微量精度和成像之间的相关性。（PMID：37824814）。视网膜（宾夕法尼亚州费城），2023年Romano，Francesco MD *； Cozzi，Mariano MSC *;戴维德（Davide）MD *的Monteduro *; Oldani，Marta MD *; Boon，Camiel J. F. MD，博士，FEBO†，‡;乔瓦尼（Giovanni）医学博士Staurenghi，Farvo *;萨尔维蒂（Anna Paola）医学博士。 自然过程和类似伪曲鲁森的外观的广泛黄斑萎缩的分类。 视网膜43（3）：P 402-411，2023年3月。视网膜（宾夕法尼亚州费城），2023年Romano，Francesco MD *； Cozzi，Mariano MSC *;戴维德（Davide）MD *的Monteduro *; Oldani，Marta MD *; Boon，Camiel J. F. MD，博士，FEBO†，‡;乔瓦尼（Giovanni）医学博士Staurenghi，Farvo *;萨尔维蒂（Anna Paola）医学博士。自然过程和类似伪曲鲁森的外观的广泛黄斑萎缩的分类。视网膜43（3）：P 402-411，2023年3月。
社论：生物启发的医学机器人技术的最新趋势
在过去的几十年中，机器人技术已被广泛引入到不同的医疗应用中，例如手术操作和康复工程，以提高医疗的效率和质量。但是，这些机器人通常需要与人类相互作用，并通过小开口操纵其复杂的结构和内部器官，这对当前的感应，驱动和控制策略带来了巨大的挑战（Muscolo和Fiorini，2023； Sun and Lueth，2023b）。为了解决这些问题，许多研究人员已将以生物学启发的技术引入医疗机器人。For example, snake-like soft robots are used to achieve flexible bending motions in minimally invasive surgery ( Burgner-Kahrs et al., 2015 ; Lin et al., 2024 ; Cianchetti et al., 2018 ; Ashuri et al., 2020 ; Sun et al., 2020 ; Sun and Lueth, 2023a ), while insect-inspired exoskeleton robots can provide walking assistance to patients残疾人（Shi等，2019； Yang等，2023； Liao等，2023）。在本研究主题中，我们旨在介绍以生物启发的技术的最新发展和成就，以支持医学机器人技术领域的未来研究方向，包括结构性设计，建模，制造，制造，传感，促进和控制。由于呼吁参与，最终在本研究主题中接受并收集了七篇论文。
通过教学法-空间-技术框架考察主动学习课堂中的社会学习
人们对设计技术增强的主动学习教室 (ALC) 以提高学生学习的兴趣日益浓厚 (Kim & Hannafin, 2010)。通常，ALC 包括可移动的圆桌、教室周围的白板、教师使用的计算机和大屏幕 Beichner 等人，2007 年；Parsons，2016 年；Walker、Brooks 和 Baepler，2011 年；Whiteside、Brooks 和 Walker，2010 年)。ALC 的设计促进了以学生为中心的学习的互动学习环境，其中教师的角色从传递信息转变为促进课堂活动 (Ge、Yang、Liao 和 Wolfe，2015 年)。空间设计影响学生的学习和教师的教学。 ALC 对学习成果 (Brooks, 2011; McArthur, 2015; Walker et al., 2011; Whiteside et al., 2010)、学习态度 (Baepler, Walker, & Driessen, 2014)、满意度 (Yang, Becerik‐Gerber, & Mino, 2013)、学习者的动机 (Beichner et al., 2007; Dori et al., 2003) 以及空间设计支持的创新实践的使用 (Baepler & Walker, 2014; Walker et al., 2011; Whiteside et al., 2010) 产生积极影响。例如，Beichner (2014) 和 Freeman et al. (2014) 发现，在被动讲座环境中学习不如在主动学习环境中学习有效。
2024-sid-congress-report.pdf
4 Microbiome和Coriasis Wilson Liao，医学博士，IPC议员5 TCR分析使用基因组学数据Emanual Maverakis，MD 6统计基因组学和多摩变方法，用于推进牛皮癣的遗传研究，用于推进牛皮癣的遗传学研究 IL-23 Secretion and Keratinocyte Proliferation in Psoriasis Katlyn Richardson 9 Prevalence and Association of Psoriasis in Patients with Seborrheic Dermatitis: A Systematic Review and Meta-Analysis Christy Chang 10 Comparing Itch in Psoriasis, Atopic Dermatitis, and Chronic Idiopathic Urticaria: A Meta-Analysis Julia L. Gao, MD 11牙周炎是牛皮癣Rudolf E. Schopf的危险因素，MD 12牛皮癣皮肤病变的异质性，由新型基于转录组的牛皮癣细胞和免疫评分Peter Lipsky，MD（代表Sneha Shrotri代表）13个皮肤脂肪的双重作用，在调节中的均匀性和回归作用。牛皮癣患者和健康个体Britta de Pessemier的宏观组测序分析15炎症性皮肤疾病的比较多组学研究，发现皮肤常存的髓样细胞Mehdi Rashighi，MD的新型疾病特异性异质性（医学博士
MSI 网络研讨会：人工智能如何以及何时增强员工创造力
演讲者：罗学明 - 查尔斯·吉利兰杰出市场营销学教授、战略与管理信息系统教授、天普大学福克斯商学院全球人工智能与商业分析研究所创始人/主任。概述：罗学明与南加州大学贾楠、方政（四川大学）和廖程程（四川大学）合作开展了一项研究，以确定人工智能 (AI) 是否可以帮助人类员工提高员工创造力。为了获得洞察力，研究人员在一家电话营销公司进行了一项实地实验，并通过一项定性研究补充了他们的研究结果，该研究涉及对员工进行半结构化访谈。研究结果表明，人工智能支持通过增加员工与更重要客户的互动来改变工作角色。这反过来又使高技能员工能够创建创新脚本并在工作场所培养积极情绪，从而促进创造力。相反，研究表明，技能水平较低的员工在脚本开发方面取得的进步有限，并且在使用人工智能协助时往往会产生负面情绪。这意味着，虽然员工可以通过人工智能获得创造力，但这一结果受到技能水平的影响，有利于拥有高级工作技能的专家。要点：
Q1期刊中的出版物列表
122。deepak s gavali，ranjit thaapa，局部和离域π电子对Si/c Haterostructs LI储存特性的协同作用，碳，2020年。https://do.org/10.10.1016/j.carbon.2020.08.076 121。Sabathainam Shammugam，Anjana Hari，Deepak Kumar，Karthik Rajendran，Tangavel Mathimani，A.E。Atabani，Kathirvel Brindhadevi，Arivalagan Pugazhendhi。基因组工程和综合效应方法的最新发展和策略，用于从2020年的微藻生产，燃料，燃料，刚被接受。120。Geetanjali Yadav，Sabarathinam Shanmugam，Ramachandran Sivaramakrishnan，Deepak Kumar，Kathihimani，Kathihvel Brindhadevi，Arivalagan Pugazhendi，Karthik Rajendran。藻类背后的机制和挑战是生物能源生产及其他地区的废水处理选择，燃料，2020年，刚刚接受。119。Nasrallah Iyad，Mahesh Kumar Ravva，Katharina Broch，John Novak，John Armitage，Guilume Schweer，Adanya Sadhanala，John E. Anthony，Jean -Luc Bredas和Henning Sirringhaus。“一种11月的缓解机制，用于使用添加剂捕获芳族噻吩衍生物中的捕获。”高级电子材料，2020年。https://doo.org/10.1002/aelm.202000250。118。Chokshi，Kummeel，Imran Pancha，Khanjan Trivedi，Rahulkumar Maurya，Aru Ghosh和Sandhya Mishra。“绿色Microalga acutodesmus dimorphus对温度敏感性氧化应激条件的生理反应。” Phartiologia Plantarum，2020年。https://doo.org/10.1111/ppl.13193。 117。 116。 115。 112。https://doo.org/10.1111/ppl.13193。117。116。115。112。V. M. Manikandan和Masilamani Vedhanayagam。“用于安全医疗图像传输的新型基于图像缩放的可逆水印方案。” ISA交易，2020年，S0019057820303426。https://doi.org/10.1016/j.isatra.2020.08.019。 Sankar，Velayudham，Murugavel Kathiresan，Bitragunta Sivakumar和Subramaniyan Mannathan。 “芳香胺的锌催化N-烷基化：一种无配体方法。”高级合成与催化，2020年。 https://doi.org/10.1002/adsc.202000499。 k Hemant Kumar Reddy，Ashish K Luhach，Buddhadeb Pradhan，Jatindra Kumar Dash，Diptendu Sinha Roy，一种用于上下文感知的智能城市，可持续性城市和社会的遗传算法，用于节能雾气层资源，2020年。 https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102428 114。 Nilanjon Naskar, Martin F. Schneidereit, Florian Huber, Sabyasachi Chakrabortty , Lothar Veith, Markus Mezger, Lutz Kirste, Theo Fuchs, Thomas Diemant, Tanja Weil, R. Jürgen Behm, Klaus Thonke and Ferdinand Scholz, Impact of Surface Chemistry and Doping Concentrations on gan/ga = n量子井的生物功能化，传感器，2020。 https://doi.org/10.3390/s20154179 113。 Soumyajyoti Biswas，David F. Castellanos和Michael Zaiser，使用机器学习的蠕变失败时间的预测，Scientific Reports，2020年，刚刚接受。 Luo，Yige，Liping Yao，Wen Gu，Chengyi Xiao，Hailiang Liao，Mahesh Kumar Ravva，Yanfei Wang等。 “对Aza-Octacenes特性的卤代取代基的影响。”有机电子学，2020年。 https://doi.org/10.1016/j.orgel.2020.105895。 111。https://doi.org/10.1016/j.isatra.2020.08.019。Sankar，Velayudham，Murugavel Kathiresan，Bitragunta Sivakumar和Subramaniyan Mannathan。“芳香胺的锌催化N-烷基化：一种无配体方法。”高级合成与催化，2020年。https://doi.org/10.1002/adsc.202000499。 k Hemant Kumar Reddy，Ashish K Luhach，Buddhadeb Pradhan，Jatindra Kumar Dash，Diptendu Sinha Roy，一种用于上下文感知的智能城市，可持续性城市和社会的遗传算法，用于节能雾气层资源，2020年。 https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102428 114。 Nilanjon Naskar, Martin F. Schneidereit, Florian Huber, Sabyasachi Chakrabortty , Lothar Veith, Markus Mezger, Lutz Kirste, Theo Fuchs, Thomas Diemant, Tanja Weil, R. Jürgen Behm, Klaus Thonke and Ferdinand Scholz, Impact of Surface Chemistry and Doping Concentrations on gan/ga = n量子井的生物功能化，传感器，2020。 https://doi.org/10.3390/s20154179 113。 Soumyajyoti Biswas，David F. Castellanos和Michael Zaiser，使用机器学习的蠕变失败时间的预测，Scientific Reports，2020年，刚刚接受。 Luo，Yige，Liping Yao，Wen Gu，Chengyi Xiao，Hailiang Liao，Mahesh Kumar Ravva，Yanfei Wang等。 “对Aza-Octacenes特性的卤代取代基的影响。”有机电子学，2020年。 https://doi.org/10.1016/j.orgel.2020.105895。 111。https://doi.org/10.1002/adsc.202000499。k Hemant Kumar Reddy，Ashish K Luhach，Buddhadeb Pradhan，Jatindra Kumar Dash，Diptendu Sinha Roy，一种用于上下文感知的智能城市，可持续性城市和社会的遗传算法，用于节能雾气层资源，2020年。https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102428 114。Nilanjon Naskar, Martin F. Schneidereit, Florian Huber, Sabyasachi Chakrabortty , Lothar Veith, Markus Mezger, Lutz Kirste, Theo Fuchs, Thomas Diemant, Tanja Weil, R. Jürgen Behm, Klaus Thonke and Ferdinand Scholz, Impact of Surface Chemistry and Doping Concentrations on gan/ga = n量子井的生物功能化，传感器，2020。https://doi.org/10.3390/s20154179 113。 Soumyajyoti Biswas，David F. Castellanos和Michael Zaiser，使用机器学习的蠕变失败时间的预测，Scientific Reports，2020年，刚刚接受。 Luo，Yige，Liping Yao，Wen Gu，Chengyi Xiao，Hailiang Liao，Mahesh Kumar Ravva，Yanfei Wang等。 “对Aza-Octacenes特性的卤代取代基的影响。”有机电子学，2020年。 https://doi.org/10.1016/j.orgel.2020.105895。 111。https://doi.org/10.3390/s20154179 113。Soumyajyoti Biswas，David F. Castellanos和Michael Zaiser，使用机器学习的蠕变失败时间的预测，Scientific Reports，2020年，刚刚接受。Luo，Yige，Liping Yao，Wen Gu，Chengyi Xiao，Hailiang Liao，Mahesh Kumar Ravva，Yanfei Wang等。“对Aza-Octacenes特性的卤代取代基的影响。”有机电子学，2020年。https://doi.org/10.1016/j.orgel.2020.105895。 111。https://doi.org/10.1016/j.orgel.2020.105895。111。Siarhei Zhuk，Terence Kin Shun Wong，MilošPetrović，Emmanuel Kymakis，Shreyash Sudhakar Hadke，Stener Lie，Lydia Helena Wong，Prashant Sonar，Sathek Dey，Sathek Dey，Sathek Krishnamurty，Goutam Kumar。 Dalapati，溶液使用超薄CUO中间层处理纯硫化物CZCTS太阳能电池，效率为10.8％，太阳RRL，2020。https://doi.org/10.1002/solr.1229333
人工神经网络在边坡稳定性分析中的应用
BP神经网络隐层节点确定方法. 计算机技术与发展 2018; 28(4): 31-35. doi: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.04.007。 2. 温疆, 廖建忠. 岩质边坡稳定性分析方法综述. 西部探矿工程 2012; 24(6): 153-155. doi: 10.3969/j.issn.1004-5716.2012.06.053。 3. 毛江, 赵洪达, 姚建军. 人工神经网络的应用及展望. 电子设计工程 2011; 19(24): 62-65。 4. 李红莲, 柴庆元. 人工神经网络与神经网络控制(NNC)的发展与展望。河北科技图文信息技术有限公司. 2009; 26(5): 44-46. doi: 10.3969/j.issn.1008-6129.2009.05.012。 5. 姚建国. 人工神经网络在岩土力学与工程中的局限性及对策. 中国岩石力学与工程学会. 第八届全国岩石力学与工程学术会议论文集. 2004;385-388。 6. 张建平, 陈倩. BP网络在边坡稳定性分析中的应用. 西南交通大学学报. 2001; 36(6): 648-650。 7. 杨晓峰, 陈天洪. 人工神经网络的优缺点. 计算机科学. 1994; 21(2): 23-26。 8. 冯晓霞, 周林伟, 曾绍琪, 李伟昌. 边坡岩体稳定性分析. 工程与建设 2017; 31(2): 244-247. doi: 10.3969/j.issn.1673-5781.2017.02.032.
schram-ena-2023-lirafugrainib-Oral-presentation.pdf
Alien M. Schram 1; Subbbiah bive 2*; yi（安迪）撒谎3;维克多·莫雷诺（Victor Moreno）4； Roda 5分歧； Mariano Ponz-Sarvise 6; Dotan Efrat 7;菲利普·亚历山大·卡西尔（Philippe Alexandre Cassier）8;艾琳·莫雷诺（Irene Moreno）9; Andreas Varkaris 10;理查德·金11； Elena Garralda 12;法国Opdam 13;大卫太极14;意大利Antoine 15; do-youn哦16; Goyal 10*; Eliza Fontan 17; Jia Liu 18; Myrto Boukovala 19; FrançoisGrinder20; Medish J. Borad 21; Hani Babyer 22; Zhaohui Jin 23;迈克尔·米尔沃德（Michael Millward）24； Jeffrey Jeshnin 25; SUNEELAK KAMATH 26;书I. co夫27; Yoo的Changhoon 28；凯特·凯特·凯特（Kate Kate Kate）29; Vaibhav Sahai 30;约翰·布里奇沃特31;克里斯托夫·斯普林菲尔德32; VAIA面粉33;安东尼运输34;渡轮卓越35;林的布鲁斯36；斯科特·鲍尔森（Scott Paulson）37;当前38;墨菲·梅雷迪思（Murphy Meredith）39; Deary 39; Fabien Ricard 39; Kai Yen 39;拉米雷斯39;里克·布莱克斯利（Rick E. Blakesley）39; Oleg Schedul-Christ 39;布伦顿·G·39； Joon Oh Park 40;安托万随后41
王-37-899-907-2022.pdf
卵巢癌死亡率居妇科恶性肿瘤之首（Li et al., 2019a,b），晚期卵巢癌五年生存率仅为20%-25%（Torre et al., 2015）。2018年，美国约有22,240例新发卵巢癌病例，其中半数以上患者死亡（Torre et al., 2018）。尽管手术联合化疗对卵巢癌有一定疗效，但50%的患者会出现复发并最终死于该恶性肿瘤（Liao et al., 2016）。化疗是临床治疗卵巢癌的关键，但化疗耐药性成为该疗法的主要障碍。因此，影响卵巢癌化疗疗效的因素目前已得到广泛研究和考虑（Bandera et al.，2015；Kanlikilicer et al.，2018；Zuo et al.，2020）。此外，分子靶向治疗多年来也得到了广泛的研究和应用，一些靶向药物如贝伐单抗、奥拉帕尼和尼拉帕尼已被证明可用于治疗卵巢癌（Tomao et al.，2013；Walsh，2018）。研究指出，化疗和分子靶向药物的疗效与卵巢癌中某些基因的表达密切相关（Shaw and Vanderhyden，2007；Li et al.，2019a,b；Hao et al.，2021），但关于这一现象的许多内容仍不清楚。
重要的信息
对人民做出决定的每个AI系统都有一群受这些决定个人影响的利益相关者。但是，对AI系统的解释很少解决这个经常是AI新手的利益相关者群体的信息需求。这在传达的信息和信息之间造成了对受系统决策影响的人（例如领域专家和决策主题）至关重要的信息。为了解决这个问题，我们提出了“ Xai新手问题库”，这是Xai问题库的扩展（Liao等，2020），其中包含两个用例中AI新手的信息目录：就业预测和健康监测。目录涵盖了数据，系统上下文，系统使用和系统规范的类别。我们通过基于任务的访谈收集了信息需求，参与者在其中询问了两个AI系统以决定其采用并收到口头解释的问题。我们的分析表明，参与者在收到解释后的信心增加，但他们的理解面临挑战。这些包括在定位信息和评估自己的理解以及尝试外包理解方面遇到困难。此外，参与者对系统风险和利益的先前看法影响了他们的信息需求。认为高风险的参与者寻求解释系统部署背后的意图，而那些认为低风险的人却询问了系统的操作。我们的工作旨在通过强调其信息需求，目标和挑战来支持AI新手的解释性努力。我们将发现总结为五个关键含义，可以为未来利益相关受众的未来解释设计。