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范围审查和道德清单
定量医学中心（Y ning PhD，S Teixayavong BSS，Y Shang MSC，D Miao MSC，D S W Ting Phd，M Liu MSC，R Vaughan Prof Prof r Vaughan Phd，N Liu Phd，N Liu Phd）和健康服务和系统研究计划（R Vaughan，Prof R vaughan，Prof Rof Me on G ong Mph，N Liu）新加坡国立大学的Yong Loo林林医学院生物医学伦理中心（J Savulescu Pr.牛津大学实践伦理中心，英国牛津牛津大学哲学学院（J Savulescu教授）；英国伦敦帝国学院医学院，英国伦敦（v nagaraj）；比利时安特卫普大学安特卫普大学哲学系伦理中心（M Mertens博士）；比利时安特卫普大学安特卫普大学的安特卫普责任AI中心（M Mertens）；新加坡新加坡国家眼中中心的新加坡眼科研究所（D S W Ting）；新加坡新加坡卫生服务的Singhealth AI办公室（D S W Ting）；新加坡新加坡综合医院的药房（J C L ONG PharmD）和急诊医学系（M e H Ong教授）；中国吉安省（J CAO PhD）和人工智能研究所（J CAO教授）的机器学习和I-Health国际合作基地，中国郑迪亚齐大学；新加坡南南技术大学的Lee Kong Chian医学院（J J-y Sung教授）； Scripps研究翻译
开发“ LVL UP 1.0”：一种基于智能手机的，基于智能的对话代理，以预防非传染性疾病和常见精神障碍的整体生活方式干预
1未来的健康技术，新加坡 - ETH中心，研究卓越和技术事业校园（创建），新加坡，新加坡，2看到Swee Hock公共卫生学院，新加坡国立大学，新加坡，新加坡，新加坡，新加坡大学，3 Neuroscience and Imparty Health，3 Neuroscience and Impartion Health瑞士圣加伦大学，圣加伦大学，管理，技术和经济学系5个数字健康干预中心，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士6号运动与营养科学系，米尔肯学院公共卫生学院，乔治华盛顿大学，华盛顿特区，乔治华盛顿大学，乔治华盛顿特区，美国哥伦比亚特区7号新加坡，伦敦帝国帝国医学院，新加坡8初级保健和公共卫生系，新加坡，伦敦帝国健康学院，新加坡，新加坡10和精神病学系的精神健康研究所9研究院德国，13瑞士苏黎世大学卫生保健实施科学研究所，瑞士圣加伦大学医学院14
人工智能研究前景建模...
1 阮必成大学循证医学卓越中心，胡志明市 700000，越南；giang.coentt@gmail.com 2 河内医科大学预防医学与公共卫生研究所，河内 100000，越南；bach.ipmph@gmail.com 3 约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院，美国马里兰州巴尔的摩 21205；carl.latkin@jhu.edu 4 多伦多大学医学科学研究所，加拿大安大略省多伦多 M5S 1A8； roger.mcintyre@uhn.ca 5 加拿大多伦多大学健康网络心境障碍精神药理学部，安大略省 M5G 2C4 6 加拿大多伦多大学精神病学系，安大略省 M5T 1R8 7 加拿大多伦多大学毒理学和药理学系，安大略省 M5S 1A8 8 越南岘港维新大学全球健康创新研究所；qhai.ighi@gmail.com (H.Q.P.); haipt.ighi@gmail.com (H.T.P.)9 新加坡国立大学杨潞龄医学院心理医学系，新加坡 119228，新加坡；e0012499@u.nus.edu (K.K.G.); pcmrhcm@nus.edu.sg (R.C.M.H.)10 阮达成大学行为医学卓越中心，胡志明市 700000，越南 11 新加坡国立大学健康创新与技术研究所 (iHealthtech)，新加坡 117599，新加坡 12 新加坡国立大学医院心理医学系，新加坡 119074，新加坡；cyrushosh@gmail.com * 通讯地址：giang.ighi@gmail.com；电话: + 84-869548561
生成式人工智能需要信用与责任不对称
生成式人工智能需要信用与指责不对称 Sebastian Porsdam Mann，1，* Brian D. Earp，2，* Sven Nyholm，3 John Danaher，4 Nikolaj Møller，2 Hilary Bowman-Smart，5，6 Joshua Hatherley，7 Julian Koplin，6 Monika Plozza，8 Daniel Rodger，9，10 Peter V. Treit，11 Gregory Renard，12，13，14 John McMillan，15 Julian Savulescu 16 1. 牛津大学法学院博纳韦罗人权研究所 2. 牛津大学上广实践伦理中心 3. 慕尼黑大学哲学、科学哲学和宗教研究学院 4. 戈尔韦大学法学院 5. 牛津大学 Ethox 中心 6. 莫纳什大学莫纳什大学生物伦理中心 7. 莫纳什大学哲学、历史和国际研究学院 8. 卢塞恩大学法学院 9. 伦敦南岸大学联合与社区健康学院健康与社会保健研究所 10. 伦敦大学伯贝克学院心理科学系 11. 马克斯普朗克生物化学研究所蛋白质组学和信号转导系 12. 旧金山应用人工智能公司 13. 美国国家航空航天局 SETI 前沿发展实验室 14. 加州大学伯克利分校 15. 奥塔哥大学生物伦理学系 16. 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物医学伦理中心
大数据与人工智能在人类生物医学领域的应用...
大数据与人工智能评审小组 主席 Patrick Tan Boon Ooi 教授 杜克-新加坡国立大学医学院癌症与干细胞生物学项目教授；新加坡基因组研究所执行所长；新加坡保健集团杜克-新加坡国立大学精准医学研究所 (PRISM) 所长 联席主席 Ngiam Kee Yuan 副教授 国立大学医疗系统集团首席技术官；新加坡国立大学医院及亚历山大医院甲状腺和内分泌外科部高级顾问 Chin Jing Jih 教授 医学委员会主席 陈笃生医院老年医学部高级顾问 Michael Dunn 副教授 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物医学伦理副教授兼本科教育中心主任 关爱莲教授 杜克-新加坡国立大学医学院兼职教授 Pavitra Krishnaswamy 博士 机器智能部高级科学家兼首席研究员 资讯通信研究所医疗保健和医疗技术部副主任 新加坡科学技术研究机构 Graeme Laurie 教授（国际专家组） 苏格兰爱丁堡大学法学院教授级研究员 Lee Eng Hin 荣誉教授 新加坡国立大学骨科外科系荣誉教授；国立大学医院荣誉顾问
2025/26 收费方案
如果您发现房屋内或室外供水管漏水，您可以索取漏水期间损失的水费。您只能就房屋内漏水和室外供水管漏水各索取一次。但是，如果您将来再次发生漏水，并且能够证明漏掉的水是漏入河道而不是公共下水道，我们可能会多次降低您的排污费。只要是第一次漏水，并且在发现后 30 天内修好，我们将退还因供水管漏水而损失的任何水费。我们还可以为您提供废水处理费的补贴。家庭漏水的主要原因之一是现代按钮式马桶，因为如果水箱出现故障，水就会溢流到马桶里，在您不知情的情况下浪费大量的水。为了帮助您了解您的厕所是否在浪费水，请访问 unitedutilities.com/leakyloo 观看视频，了解如何检查。家中漏水的另一个常见原因是水龙头或淋浴喷头滴水，因此如果您的厕所不是问题所在，请也检查一下这些。
基于生成对抗网络的数据增强......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统中分类器的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。通常，训练数据是在实验室中收集的，用户在受控环境中执行任务。然而，在现实生活中的 BCI 应用中，用户的注意力可能会分散，这可能会降低分类器的性能。为了提高分类器的鲁棒性，可以在这种情况下获取额外的数据，但在几个长时间的校准会话中记录脑电图 (EEG) 数据是不切实际的。一种潜在的省时省钱的解决方案是人工数据生成。因此，在本研究中，我们提出了一个基于深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 的框架，用于生成人工 EEG 来扩充训练集，从而提高 BCI 分类器的性能。为了进行比较研究，我们设计了一个具有分散和集中注意力条件的运动任务实验。我们使用端到端深度卷积神经网络，利用 14 名受试者的数据对运动意图和休息进行分类。在没有数据增强的情况下，留一法 (LOO) 分类的结果显示，注意力转移的基线准确率为 73.04%，集中注意力的基线准确率为 80.09%。使用所提出的基于 DCGAN 的增强框架，结果显著提高了注意力转移 7.32%（p < 0.01），集中注意力 5.45%（p < 0.01）。此外，我们在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上实现了该方法，以区分不同的运动想象任务。所提出的方法将准确率提高了 3.57%（p < 0.02）。这项研究表明，使用 GAN 进行 EEG 增强可以显著提高 BCI 性能，尤其是在现实生活中的应用中，用户的注意力可能会被转移。
考虑风的高透明
摘要 - 大脑 - 计算机界面（BCI）系统中分类器的性能高度取决于培训数据的质量和数量。通常，培训数据是在用户在受控环境中执行任务的实验室中收集的。但是，用户的注意力可能会在现实BCI应用中转移，这可能会降低分类器的性能。为了提高分类器的鲁棒性，可以在这种情况下获取其他数据，但是在几个长期校准过程中记录脑电图（EEG）数据是不切实际的。潜在的时间和成本效益的解决方案是人工数据生成。因此，在这项研究中，我们建立了一个基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的框架，用于生成人工脑电图以增加训练集，以提高BCI分类的性能。为了进行比较研究，我们设计了一个运动任务实验，并具有转移和集中注意力的条件。我们使用14个受试者的数据使用了端到端深卷积神经网络进行运动意图与休息之间的分类。放出一个主题（LOO）分类的结果得出了分离注意力的基线精度为73.04％，而没有数据扩大的集中注意力为集中注意力为80.09％。使用拟议的基于DCGANS的框架进行增强，结果显着提高了7.32％的转移注意力（P <0。01）和5.45％的集中注意力（p <0。01）。提出的方法将精度提高了3.57％（p <0。02）。此外，我们在BCI竞争III的数据集III上提出了该方法，以区分不同的运动成像任务。这项研究表明，使用gans进行脑电图增强可以显着提高BCI的性能，尤其是在现实生活中，可以将用户的注意力转移。
氮化硼集成锂电池
于2023年10月25日收到； 2024年1月30日接受；于2024年2月15日发布作者隶属关系：昆士兰州昆士兰州大学的化学与分子生物科学学院1，澳大利亚昆士兰州圣卢西亚； 2昆士兰大学临床研究中心，皇家布里斯班和妇女医院，澳大利亚昆士兰州赫斯顿； 3澳大利亚昆士兰州大都会北部健康局的赫斯顿传染病研究所； 4昆士兰州的病理学，中央实验室，皇家布里斯班和妇女医院，澳大利亚昆士兰州赫斯顿； 5昆士兰州昆士兰州昆士兰州昆士兰州昆士兰州昆士兰州昆士兰州免疫和感染控制中心； 6 Advance ID，看到新加坡新加坡国立大学的Swee Hock公共卫生学院； 7传染病转化研究计划，新加坡新加坡国立大学Yong Loo -Lin医学院； 8澳大利亚昆士兰州大学澳大利亚澳大利亚传染病研究中心，澳大利亚昆士兰州圣卢西亚。*信函：Brian M. Forde，b。Forde@uq。Edu。Au; Scott A. Beatson，S。Beatson@uq。Edu。Au关键词：基因组流行病学；与医疗保健相关的感染；病原体基因组监测；可视化工具。缩写：CSV，逗号分开值； HAI，医疗保健相关的感染； ICU，重症监护室； JPEG，联合摄影专家小组； PNG，便携式网络图形； SNP，单核苷酸多态性； ST，序列类型； UI，用户界面； WGS，整个基因组测序； XML，可扩展的标记语言。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。001200©2024作者补充材料可与本文的在线版本一起使用。
脑网络交互的动态基元
a 柏林夏里特医学院柏林健康研究所，柏林夏里特广场 1，柏林 10117，德国 b 柏林夏里特医学院神经病学与实验神经病学系，柏林自由大学和柏林洪堡大学的企业成员，柏林夏里特广场 1，柏林 10117，德国 c 伯恩斯坦学习状态依赖性重点和伯恩斯坦计算神经科学中心，柏林，德国 d 爱因斯坦柏林神经科学中心，柏林夏里特广场 1，柏林 10117，德国 e 爱因斯坦数字未来中心，柏林 Wilhelmstraße 67，柏林 10117，德国 f 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡 g 杨潞龄医学院、睡眠与认知中心和转化磁共振研究中心，新加坡新加坡，新加坡 i 综合科学与工程项目 (ISEP)，新加坡国立大学，新加坡，新加坡 j Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心，麻省总医院，查尔斯顿，美国 k 信息和通信技术系，大脑与认知中心，计算神经科学组，庞培法布拉大学，巴塞罗那，西班牙 l Institució Catalana de la Recerca i Estudis Avançats，巴塞罗那，西班牙 m 神经心理学系，马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所，莱比锡，德国 n 心理科学学院，特纳大脑与心理健康研究所，莫纳什大学，墨尔本，克莱顿，澳大利亚