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在再生骨科中利用人工智能和机器学习：患者护理的范式转变
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 融入再生骨科预示着临床方法和患者管理的范式转变。这篇综述文章仔细研究了人工智能在提高诊断准确性、改进预测模型和定制骨科医学患者护理方面的作用。我们重点关注 KeyGene 和 CellNet 等创新，展示了人工智能在处理复杂基因组数据集、细胞分化和支架生物降解方面的能力，这些都是组织工程的重要组成部分。尽管人工智能具有变革潜力，但它的临床应用仍处于起步阶段，面临着验证、伦理监督和临床相关性模型训练方面的挑战。这篇综述认为人工智能是人类智能 (HI) 的重要补充，提倡一种跨学科方法，将人工智能的计算能力与医学专业知识相结合，以实现精准医疗的承诺。通过分析人工智能的历史和当代发展，从麦卡洛和皮茨的基础理论到复杂的神经网络，本文强调了人工智能和 HI 之间需要协同合作。这种合作对于改善手术结果、简化治疗方式和提高患者护理质量至关重要。我们的文章呼吁制定强有力的跨学科战略来克服当前的障碍，并充分利用人工智能在彻底改变患者治疗结果方面的潜力，从而为再生骨科和更广泛的科学研究领域的进步做出重大贡献。
储存期对压缩储能系统地球化学演化的影响
人们正在考虑将地下多孔含水层用作可再生能源压缩能量储存的储层。在这些系统中，在产量超过需求时注入气体，在需求高峰或产量不足时提取气体用于发电。目前运营的地下能源设施使用盐穴进行储存，使用空气作为工作气体。二氧化碳可能是更受欢迎的工作气体选择，因为在储存条件下，二氧化碳具有高压缩性，可以提高运营效率。然而，二氧化碳和盐水在储存区边界的相互作用会产生化学活性流体，从而导致矿物溶解和沉淀反应，并改变储存区的性质。本研究旨在了解在注入、储存和提取流动周期中使用二氧化碳作为工作气体的地球化学影响。这里，根据 Pittsfield 现场测试的时间表，基于 7 小时注入、11 小时提取和 6 小时储层关闭开发了反应性传输模拟，以评估储层的地球化学演化，运行寿命为 15 年。将存储系统中的演化与 12 小时注入和提取的连续循环系统进行比较。运行时间表研究的结果表明，矿物反应发生在域的入口处。此外，在两个系统中，在 CO 2 酸化盐水循环过程中，内部域的孔隙度得以保留。
再贡献策略和机会
▪ 现金提取应支付到客户的个人银行账户（或联名账户），然后从该银行账户转回超级账户作为供款。 ▪ 如果产品提供商提供此功能，现金提取也可以以客户名义向非超级投资账户进行。然后，该金额将作为供款转回超级账户。客户必须填写非超级投资账户的申请表，然后在 14 天的免费查看期内取消。 ▪ 如果超级/养老金综合账户提供此功能，则从超级基金/养老金综合账户中提取的实物可以从超级基金转入以客户名义（或联名）开设的投资者导向投资组合服务 (IDPS) 账户。客户必须通过申请开设 IDPS 账户，即使 IDPS 账户可能只开设很短时间，并且投资在同一天转入和转出该账户。即使投资资产在 IDPS 账户中只停留很短时间，也没有关系（Pitts v FCT (2017) AATA 685）。▪ 类似规则适用于自管养老金 (SMSF) 的实物转出和转回。如果 SMSF 通过综合平台进行投资，资产可以从 SMSF 的 IDPS 账户转出到同一平台上的个人 IDPS 账户。如果投资由 SMSF 直接持有（而不是通过 IDPS），则必须明确地将法定所有权转入和转出成员，才能使再投资有效。资产的实物转移可能是一个复杂的过程，顾问应留出足够的时间来处理提款和缴款。
公园 - NPS 历史
财务主管 Aubra Anthony, Jr.，阿肯色州埃尔多拉多 Victor Ashe，田纳西州诺克斯维尔 Edward A. Blackburn, Jr. 夫人，德克萨斯州休斯顿 Eugene D. Brown，堪萨斯州肖尼传教团 Virdin C. Brown，维吉尼亚州圣托马斯夏洛特阿马利亚Dorothy Canter，马里兰州贝塞斯达 Thomas Cavanaugh，佛罗里达州雷迪克 Donald R. Field，威斯康星州麦迪逊 C ilenn E. Haas，科罗拉多州柯林斯堡 *Augustin Mart 夫人，伊利诺伊州尤伊克森林 Charles A. Howell III，田纳西州纳什维尔 Neil Johannscn，阿拉斯加州安克雷奇 W. Boulton Kelly 夫人，马里兰州巴尔的摩 Robert Kerr，亚特兰大。佐治亚州 Betty Lilienthal，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 Thomas Markosky，佛罗里达州迈阿密 'Antonio Marquez，马里兰州罗克维尔 * Robert Mendelsohn，加利福尼亚州旧金山 Robert B. Millard，纽约州纽约市 F. I. Nebhut, Jr.，田纳西州纳什维尔 John B. Oakes，纽约州纽约市 Jerome Paige，华盛顿特区。Toby Pitts，马里兰州巴尔的摩 Virgil G. Rose，加利福尼亚州希尔斯伯勒 Alfred Runte，华盛顿州西雅图 Marian Albright Schenck，新墨西哥州阿尔伯克基 M. H. Schwartz，马里兰州银泉 Dolph G Simons, Jr.，堪萨斯州劳伦斯 Lowell Thomas, Jr.，阿拉斯加州安克雷奇 \anc\ Wheal。圣马力诺。加利福尼亚州 Fred C. Williamson, Sr.，罗德岛州普罗维登斯 Robin Winks，康涅狄格州诺斯福德
企业人工智能指南
法国哲学家和数学家勒内·笛卡尔，以及 18 世纪牧师和数学家托马斯·贝叶斯。 • 现代计算机的兴起通常可以追溯到 1836 年，当时查尔斯·巴贝奇和洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·艾达·拜伦发明了第一种可编程机器的设计。一个世纪后，在 20 世纪 40 年代，普林斯顿大学数学家约翰·冯·诺依曼构思了存储程序计算机的架构：这个想法是计算机的程序及其处理的数据可以保存在计算机的内存中。 • 第一个神经网络数学模型，可以说是当今人工智能最大进步的基础，由计算神经科学家沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨于 1943 年在他们的里程碑式论文“神经活动中内在思想的逻辑演算”中发表。 • 著名的图灵测试由阿兰·图灵于 1950 年开发，该测试主要测试计算机是否能够欺骗询问者，让询问者相信计算机对他们问题的回答是人类做出的。 • 1956 年夏季达特茅斯会议由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 赞助，人工智能先驱马文·明斯基、奥利弗·塞尔弗里奇和约翰·麦卡锡参加了会议，后者被认为是“人工智能”一词的创造者。计算机科学家艾伦·纽厄尔和经济学家、政治学家兼认知心理学家赫伯特·A·西蒙也出席了会议，他们展示了开创性的逻辑理论家——一个能够证明某些数学定理的计算机程序，被称为第一个人工智能程序。 • 达特茅斯会议结束后，领导者预测，能够像人类一样学习和理解的思考机器即将问世，并吸引了政府和工业界的大力支持。近 20 年的资金充足的基础研究在人工智能方面取得了重大进展。示例包括通用问题求解器 (GPS) 算法
JABSOM 的 R01 资助研究人员
邓幼平博士 - 综合补充医学系 循环脂质和miRNA标记物在乳腺钼靶X线异常女性乳腺癌早期检测中的应用 (CA230514) 大多数乳腺钼靶X线异常结果均为假阳性，需要活检和其他影像学检查。邓博士的研究将识别循环脂质和miRNA标记物，并将其用作诊断工具，以减少不必要的后续检查。他和他的团队正在测试脂质和miRNA的比例，以区分早期乳腺癌和良性样本，准确率超过90%。他们的研究结果将对乳腺癌的早期检测具有重要意义。 Claire Townsend Ing，公共卫生博士 - 夏威夷原住民健康部 PILI 'ĀINA 项目 (HL168858) 在这项为期五年的研究中，Townsend-Ing 博士及其团队将调整并测试 PILI 'Āina 项目。PILI 'Āina 项目是他们开发的一项循证多层次干预方法，旨在促进超重/肥胖的夏威夷原住民成年人的健康饮食、减肥和心血管健康。该团队将与社区成员合作，在夏威夷原住民家园推广传统饮食和社会凝聚力，以降低饮食相关疾病的风险因素，并改善社区中普遍存在的心脏代谢疾病的自我管理。 Marjorie K. Mau，医学博士（多位首席研究员）——夏威夷原住民健康部 I KUA NA'U“让我实现您的遗愿”夏威夷原住民长者预先照护计划（编号 NR018400，授予塔夫茨医学中心）尽管预先照护计划 (ACP) 服务在医疗保健系统中迅速扩展，但夏威夷原住民的 ACP 率始终微乎其微，姑息治疗和临终关怀服务的使用率也较低。为了解决这些问题，我们的多学科社区和研究小组携手合作，制作了 I kua na'u“让我实现您的遗愿”ACP 视频干预项目。 Alika Maunakea 博士 - 解剖学、生物化学和生理学系，《土著社区糖尿病风险免疫表观遗传特征的社会生态决定因素》(MD016593) 我们提出一个假设：社会环境决定着表观基因组格局和肠道菌群组成，而这些因素又调节着糖尿病背后的炎症和代谢途径。我们将利用一组新的非居民健康保险计划 (NHPI) 及其社会网络，采用横断面研究设计，探讨其与邻里和人际层面社会因素的关联，并探索该特征可能构成先天性糖尿病相关特征的机制基础，以确定该特征在多大程度上可以前瞻性地预测糖尿病的结局。 Jesse B. Owens 博士 - 解剖学、生物化学和生理学系 定向进化序列特异性靶向技术，用于将治疗基因递送至人类基因组 (EB031124) 目前插入基因的工具存在一些缺点，例如免疫反应、基因大小有限、并且不受控制的插入可能导致癌症。该项目旨在开发一种新工具，能够将灵活大小的治疗基因插入人类基因组中的安全位置。将测试血友病 B 的治疗方法，以展示这种新技术的治疗相关应用。Matthew W. Pitts，博士 - 细胞和分子生物学系评估甲基汞和硒对出生后大脑发育和精神疾病风险的联合影响（ES035851）Pitts 博士和他的团队正在进行一项基础研究，以了解青少年时期长期低汞暴露可能导致精神疾病发展的分子和细胞机制。他们假设汞会抑制硒蛋白抵御大脑氧化应激的能力，特别是在快速放电、表达小清蛋白的中间神经元（PVI）中。在系统层面上，由此产生的大脑兴奋-抑制失衡可能导致行为改变和精神问题风险增加。
2024-哈利法克斯地区城市道路安全策略
Contributors Sam Trask - Supervisor, Road Safety & Transportation Lucas Pitts - Director, Traffic Management Roddy MacIntyre - Manager, Traffic Services & Road Safety Julia Mills - Program Engineer, Road Safety & Transportation Matt Hamer - Engineer in Training, Road Safety & Transportation Daniel Prest – Transportation Engineer, Traffic Services & Road Safety Jill Morrison - Supervisor, Traffic Services Anne Sherwood - Director, Transportation Design & Construction Services Mike Connors - Manager, Transportation Planning David MacIsaac - Manager, Active Transportation Michaelyn Thompson - Marketing Manager, Corporate Communications Liam Mather – Senior Client Strategist, Corporate Communications Melissa Myers – Accessibility Advisor, Office of Diversity & Inclusion Tamar Pryor Brown - Senior Advisor, African Nova Scotian Affairs Integration Office Erin Allison - Supervisor, Transit Infrastructure Scott Ramey – Assistant Chief, Halifax Regional Fire &紧急紧急克里斯蒂娜·马丁（Christina Martin） - 哈利法克斯地区警察萨尔吉特（Sargeant），哈利法克斯（Halifax）警察埃里卡·普林（Erica Pynn） - 萨尔吉亚特（RCMP Halifax）地区区域支队卡维塔·卡纳（Kavita Khanna） - 哈利法克斯地区教育中心迈克尔·克罗夫特（Michael Croft）的运营总监迈克尔·克罗夫特（Michael Croft Coordinator, Nova Scotia Health Ben Lemphers - Healthy Built Environment Coordinator, Nova Scotia Health Valarie Blair - Manager Healthy Communities, Nova Scotia Health Erica Siba - Health Promoter, Nova Scotia Health Morgane Stocker - Health Promoter, Nova Scotia Health Natasha Warren - Physical Activity Consultant, Nova Scotia Health Samantha Noseworthy – Health Promotion Specialist, IWK Health Centre
人工智能在设计行业中的作用
理由。在过去的几年里，神经网络已经学会了生成图像、创作音乐以及编写小说和科学文本。神经网络在不久的将来真的会取代艺术家吗？这种分析将有助于回答所提出的问题，并从定性上理解用机器计算取代创作过程的问题。目标是确定人工智能在当今艺术行业中的作用并分析其未来发展的可能性。方法。首先，值得分析一下神经网络的出现历史及其发展趋势。创建人工智能的科学设想最早出现于20世纪中期。早在1943年，沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）就开发了神经元的数学模型。后来，在1960年，Frank Rosenblatt提出了感知器（Perceptron）的想法，这是一种基于对各种数据的分析而让计算机进行学习的模型。弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 发明了 Mark 1 电子机器，这是第一台神经计算机。后来，人们发明了更有效的“反向传播方法”，加速了神经网络的训练，并显著扩展了其能力。如今，神经网络不仅能够执行与特定动作序列相关的各种明确任务，而且还能够完全“模拟”创作过程，分析全球网络上数十万件艺术家的作品[1]。例如，2022 年《Cosmopolitan》杂志的封面完全由 DALL-E 2 神经网络创建（图 1）。现在与神经网络相关的重要问题之一是版权问题。在俄罗斯联邦，目前的立法还没有对此类问题进行规范，但俄罗斯的立法程序已经在考虑有关神经网络开发和使用问题的类似方面[3]。美国最近就神经网络作品的版权所有权展开了全面的法律诉讼。 Z.A. 写过这篇文章。 Dyatlov 在他的文章“作品版权，
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
PDP-A 研究中人工智能 (AI) 应用的使用
人工智能是一场革命。它在各个领域的发展被视为一种优势，即机器或技术可以像人类思维一样行事。在教学（PdP）领域，基于人工智能（AI）的系统已被广泛应用，以提高教育质量。本文旨在从文献综述的角度评估人工智能应用在教育领域的使用情况。我们还希望通过了解 PdP 对使用该应用程序的教师和学生的有效性和益处来提高 PdP 的质量。还谈到了教师在教学方面和学生在学习方面面临的挑战，包括政府对实施人工智能技术的支持。这篇概念性论文将全面概述与 PdP 中使用的人工智能应用相关的现有研究论文。对未来的影响以及对未来详细研究的建议。人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）的历史始于20世纪40年代。Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 建立了人工神经元模型来研究大脑神经元的心理基础和功能。20 世纪 50 年代初，Clude Shannon (1950) 和 Alan Turing (1953) 制作了国际象棋游戏程序。普林斯顿大学数学系毕业生 Marvin Minsky 和 Dean Edmonds (1951) 建造了第一台网络计算机，称为 SNARC。由此可见，自动机理论、神经网络和智力研究是普林斯顿大学毕业生约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 研究的领域，他在达特茅斯学院继续深造。“人工智能”一词源于约翰·麦卡锡的思想，于1956年的一次学术会议上诞生，并沿用至今。[1] “人工智能”有多种解释或定义。Stuart J. Russell 将其定义为一个寻求构建智力实体并同时理解它的系统。人工智能的基础由哲学、数学、心理学、计算机工程甚至语言组成[1]。Ronal Chandra 的著作《人工智能定义：回顾》总结称，人工智能可以定义为机器像人类一样思考的能力 [2]。Stefan A. D. Popenici 和 Sharon Kerr 将人工智能定义为模仿人类特征的系统，例如学习、适应情况、综合、纠正错误以及使用数据处理复杂任务 [3]。