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本文引用：本文引用：Morgenstern, Jason D.；Rosella, Laura C.；Daley, Mark J.；Goel, Vivek；Schünemann, Holger J.；以及 Piggott, Thomas，“人工智能将对社会中的一切产生影响，因此它必然会对公共健康产生影响”：一项关于人工智能对公共健康影响的基础定性描述性研究”（2021 年）。大脑与心智研究所研究人员出版物。736。https://ir.lib.uwo.ca/brainpub/736
结果：我们制定了 137 个代码，从中得出了 9 个主题。这些主题包括机遇，例如利用大数据和改进干预措施；采用障碍，例如对 AI 适用性的困惑、容量有限和数据质量差；以及风险，例如偏见的传播、不平等的加剧、炒作和监管不力。结论：专家们对 AI 对公共卫生实践的影响持谨慎乐观的态度，特别是对改善疾病监测的影响。然而，他们认为存在重大障碍，例如缺乏可用的专业知识，以及风险，包括监管不力。因此，对公共卫生实践 AI 的投资和研究可能会带来益处。然而，要实现这些好处，必须增加获取高质量数据的渠道、关于 AI 局限性的研究和教育，以及制定严格的监管规定。
向两位BEA研究人员致敬
Grimm与BEA领导力合作，于1991年建立了第一个研发（R＆D）卫星帐户。BEA行业经济账户前副主任他和Carol E. Moylan和Carol E. Moylan加入了国民账户系统（SNA）集团，并向当时的BEA董事Carol S. Carson报告。“布鲁斯在帮助该帐户的设计方面发挥了作用，”莫伊兰说。“他对美国国民账户和国际SNA都有很好的了解，并且知道可以为我们提供帮助的研发领域的学术领导者，” Moylan补充说。
PreDefense：保护服务不足的人工智能学生和研究人员免受掠夺性会议的侵害
人工智能社区的导师制对于保持和增加多样性至关重要，特别是在促进弱势学生的学术成长方面。虽然研究过程本身很重要，但对提交、演示和出版过程的重视程度不够，这是一个令人担忧的问题，因为掠夺性科学会议的迅速崛起，这些会议只以盈利为目的，几乎没有同行评审。这些会议推广几乎没有科学价值的工作，对科学的诚信构成了直接威胁。然而，它们也威胁到人工智能社区的多样性，因为它们以便利和电子邮件邀请等定位机制为由，将代表性不足的群体边缘化，使其无法参加合法的会议。由于会议演示在人工智能研究中的重要性，这个非常具体的问题必须通过直接指导来解决。在这项工作中，我们提出了 PreDefense，这是一项指导计划，旨在指导代表性不足的学生完成科学会议和研讨会过程，重点是选择与学生所关注的具体工作相符的合法场所，并为各种背景的学生做好未来成功、诚信的人工智能研究职业的准备。关键词：掠夺性会议、人工智能、科学诚信
与美国能源部合作简介：为学生、研究人员和教师深入了解水电和海洋能源机会
更多的研究人员和组织。示范：资助水力和海洋能源研究的水下示范。降低部署技术的风险，并了解这些技术在现场的运作方式。环境评估：支持推进河流和海洋水力发电所需的分析、技术开发和伙伴关系。解决监管障碍：与联邦和州政府的合作伙伴一起了解部署的复杂性。伙伴关系和社区参与：确定对工作至关重要的合作伙伴，促进私营和公共部门的伙伴关系以确保成功，资助创新生态系统和社区伙伴关系，并引入新的人才和组织，包括多元化、有代表性的投资组合和计划。
AIX-MARSELILLE UNIXPORITER大学研究人员的人力资源战略（HRS4R）
此咨询过程强调了AMU关于研究的主要优势和缺点。由于其规模（8090名员工，5个主要校园）及其合作伙伴关系的深度，AMU为研究人员提供了跨广泛学科的科学合作的出色机会，并具有强大的专业支持服务的专业知识。IDEX卓越标签和欧洲大学Civis的位置AMU是法国研究大学的国际吸引力的先驱。此外，AMU的研究人员从一个有吸引力的当地环境中受益，因为马赛和普罗旺斯地区经常被评为法国最有吸引力的城市之一。但是，HRS4R流程还表明，AMU可以而且必须仍然有所改善，例如，为了进一步国际化招聘程序，简化研究人员的行政程序，增强对国际研究人员的支持并促进科学领导职务的性别平衡，…
iii。年轻研究人员关于药物的研讨会...
个性化医学将成为预防和治疗方面最有效，最可持续的实践方式。如今，个性化医学的关键促进技术是3D打印或添加剂制造（AM），如今较为众所周知。在概念上简单但根本上扎根的方法在构建对象中，即来自数字蓝图的层层。根据所使用的AM技术，物体的材料可以是塑性，金属甚至某些人体组织。Szeged大学（3DC）的3D打印中心最近被推出，以合并和增加大学内相关研究团队的了解，并向那些新手解决AM的潜力的人开放机会。3DC的主要重点是生命科学，并配备了高端成像和3D打印仪器。我们的金属打印机能够在广泛的高科技材料组合中打印，但也可以使用医学级钛和不锈钢合金运行，适合植入物和医疗仪器。我们有两台专业的高分辨率树脂3D打印机，能够打印甚至生物相容性材料。3DC正在用机械和气动打印机来解决生物打印，而我们的几台SLA和FDM技术的台式打印机都在教学方面进行了教学。最后但并非最不重要的一点是，也可以使用其他几种辅助仪器，例如3D光学显微镜，一种动态的机械测试仪，但要提到一些。
顶级人工智能研究人员的移民偏好：新调查证据
本论文由牛津大学人类未来研究所人工智能治理中心和宾夕法尼亚大学佩里世界之家联合发表，并得到乔治城大学安全与新兴技术中心的机构支持。该项目得到了人工智能伦理与治理基金的支持，Michael Horowitz 在该项目上的工作部分得到了美国政府拨款 FA9550-18-1-0194 的支持。作者要感谢 Catherine Aiken、Zachary Arnold、Tessa Baker、James Dunham、Melissa Flagg、Charlie Giattino、Roxanne Heston、Igor Mikelic-Torreira、Dewey Murdick 和 Helen Toner 对人工智能专家调查和分析的反馈。我们还感谢 Noemi Dreksler、Emmie Hine、Lauren Kahn、Will Marks、Kwan Ye Ng 和 Sacha Zimmerman 的研究协助和编辑支持。
使用环境DNA的研究人员必须在道德上与土著社区互动
环境DNA（EDNA）的分析是一个快速发展的研究领域，其生态学和保护生物学1 - 4。从环境样本（例如水，土壤，空气或沉积物）中提取遗传物质，可以提供有关人，环境以及与其他物种的相互作用的当前和历史信息。许多环境样本是从土著土地上的沉积物，水和其他材料中合法收集的，没有广泛考虑这些发现可能影响土著传统所有者和知识持有人的情况。考虑到可以在某些环境样本中保存EDNA的数千年5 - 7，这些考虑可能尤其至关重要。土著人民经常被排除在遗传研究之外，部分原因是道德犯罪的历史以及与研究人员缺乏信任关系9 - 11。尽管土著社区与遗传学家之间的合作正在以增强的道德监督发展，但这并未扩展到源自Edna的新颖道德，法律和社会含义上。由于环境样品可能包含来自许多不同生物体的DNA，因此研究人员选择范围或广泛地瞄准其测序工作。越来越多地，埃德纳（Edna）的研究正在摆脱针对特定有机体的靶向和扩增子研究，而朝向全基因组或shot弹枪测序方法，这些方法可以揭示样品8中存在的DNA的总多样性。这种不加区分的方法提出了关键的道德问题，尤其是在土著环境中。在澳大利亚等定居者的环境中，土著人民被边缘化，被剥夺和
Oracle Cloud 研究人员积分 — 申请表
电压门控钠通道异构体 Na v 1.6 是一种遍布全身的蛋白质，在中枢神经系统 (CNS) 中表达丰富。在 SCN8A 脑病中，SCN8A 基因的功能获得导致 Na v 1.6 通道过度兴奋。鉴于 Na v 1.6 遍布全身，SCN8A 脑病中这些功能获得突变的结果对患者来说是毁灭性的。患者在 0-18 个月大时开始癫痫发作，这些癫痫发作通常对治疗无效。此外，患者通常患有严重的认知障碍、发育迟缓、胃肠道/呼吸功能障碍以及轻度至重度运动障碍。大约 10% 的 SCN8A 患者还患有癫痫猝死 (SUDEP)。我们目前对 SCN8A 脑病中 SUDEP 的了解不足。我们使用 SCN8A 脑病小鼠模型的脑电图记录，旨在通过实验室开发的一种新型机器学习算法分析小鼠随时间发生的癫痫发作。我们的目标是尝试更好地了解小鼠模型中 SUDEP 发生的时间和原因，以及任何现有或实验性抗癫痫药物是否可以预防或延迟此事件的发生。首先，我们将使用之前的脑电图记录来训练我们的机器学习模型，以检测和分析 SCN8A 小鼠模型中的自发性癫痫发作。我们的机器学习算法将在癫痫发作时在我们的文件上进行注释，并且还将提供发作事件的功率谱分析。除了我们的脑电图数据外，我们的新算法还将结合 MouseTrakr 软件的数据来研究小鼠行为的变化以及导致 SUDEP 的癫痫发作活动的变化。
NIH-NSF 康复研究人员之间的分歧
• 生物力学和机械生物学 (BMMB) • 认知神经科学 (CogNeuro) • 计算神经科学合作研究 (CRCNS) • 通信、电路和传感系统 (CCSS) • 网络人类系统 (CHS) • 网络物理系统 (CPS) • 残疾和康复工程 (DARE) • 生物医学系统工程 (EBMS) • 理解神经和认知系统的综合策略 (NCS) • 思维、机器和运动联系 (M3X) • 感知、行动和认知 (PAC) • 智能互联健康 (SCH)