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肾脏疗法中细胞外囊泡的方法
在PTND大会的第二天，举行了11次科学会议，其中包括针对年轻的Neuro日志的竞争演讲。科学课程涉及儿科神经外科，其中讨论了癫痫的手术治疗，即立体定位在诊断OUN疾病中的作用。平行疗程涉及头痛 - 头痛，月经偏头痛，轻度颅内高血压的鲸鱼眼睛。下一届会议涉及对SMA和NMOSD治疗的突破。在Neuroimmu会议上，讨论了自身免疫性脑炎，SM和Mogad的识别。在有关血管疾病的会议上，TIA在儿童和青少年，WA Skuluulatie和中风，儿童和青少年的静脉血栓形成中呈现。在“ onasemnogenaqueparwówek-未来的疗法？”会议上迪拜顾问儿科神经科医生Vivek Mundada博士和SMA儿童中使用基因治疗的讲座进行了题为“基因治疗现实世界经验”的讲座。
基于量子的医疗物联网安全可信隐私保护技术：深入分析
量子密钥分发 (QKD) 和基于量子的隐私保护技术的出现为保护医疗物联网 (IoMT) 系统内的通信通道开启了一个新时代。在这项深入的调查中，我们将研究量子密码学在医疗数据安全方面的基本原理、用途和影响。旅程从对量子密码学的深入概述开始，揭示叠加、纠缠和量子门的概念，这些概念构成了量子计算的基础。在此过程中，我们将研究量子密码学的用途，重点介绍其对解决 IoMT 系统数据密集型和网络化特性所带来的特定问题的贡献。我们细致地剖析了 QKD 在确保 IoMT 内安全通信方面的相关性，并通过案例研究和实验证明了基于量子的隐私保护技术的实用性和有效性。从远程医疗网络到可穿戴健康设备，每个案例研究都为量子安全加密的应用提供了宝贵的见解，展示了其加强数据完整性和机密性的能力。对现有研究的细致调查，加上对量子密码学进展的分析，提供了当前形势的全景。从硬件限制到距离限制，这项研究探索了挑战和突破，为未来将量子技术集成到 IoMT 系统中提供了路线图。将基于量子的方法与传统密码学进行比较，揭示了计算复杂性、密钥分发方法和实时加密考虑因素的细微差别。这种比较分析可作为医疗从业者和技术人员在 IoMT 环境中采用基于量子的隐私保护技术方面做出明智决策的指南。案例研究和实验共同描绘了基于量子的隐私保护技术在 IoMT 场景中的实用性和前景。展望未来的发展，探索范围延伸到量子硬件改进、标准化工作以及量子技术与边缘计算和区块链等新兴趋势的融合。随着医疗保健行业站在量子革命的风口浪尖，本文提供的全面见解为通过量子密码学的视角理解、实施和塑造安全医疗保健通信的未来奠定了基础。
呼吁“值得信赖的人工智能：意大利-英国研究人员短期交流计划 (TAI ShortStay)”
提案可从 2023 年 8 月 1 日至 2024 年 10 月 1 日连续接收。提案应在一份两页的文档（加上参考文献）中描述，其中包含 PI、Co-PI 和相关机构的姓名、主题、动机、对项目主题的遵守情况以及预期结果。结果可以是 – 例如 – 一个共同的项目、一个共同的实验或研究、一篇共同的科学论文或原型。还需要 PI 简历。提案必须在预计旅行期前至少两个月提交。
CHATGPT 和值得信赖的人工智能
如果这篇文章的标题是诱饵，那么它可能会这样写：“ChatGPT 表示它不能像人一样值得信任。”然而，就像所有诱饵标题一样，这个标题缺乏重要的细微差别。2022 年 12 月，像世界各地无数的研究人员和用户一样，我们与人工智能聊天机器人 ChatGPT 进行了“互动”，该机器人在第一周就风靡全球，用户超过一百万——ChatGPT（Mollman，2022 年）。根据 Scharth 的说法，ChatGPT 之所以如此令人印象深刻，是因为“ChatGPT 可以构建训练数据中知识的复杂而抽象的表示，并利用这些知识来产生输出。这就是为什么它写出相关内容，而不仅仅是说一些语法正确的废话。”（Scharth，2022 年）。人们对这个大型语言模型的反应是怀疑和担忧的混合（Piper，2022 年；Peterson，2022 年；Biddle，2022 年）。就学术界而言，ChatGPT 是否标志着大学论文的终结（Stokel-Walker，2022 年）还有待观察，但随着人工智能的快速发展，也许我们所有人——教师、研究人员、创作者和开发者——可能很快就会感受到李世石在一场令人紧张的围棋比赛中，在他的人工智能对手 AlphaGo 走第 37 步后所面临的生存焦虑（Metz，2016 年；Shead，2017 年）。但是，随着 ChatGPT 的公开发布，人工智能对我们组织社会的方式的影响再次变得清晰起来。它凸显了许多学者和政策制定者近年来一直在争论的问题的重要性：是什么让人工智能值得信赖？在一次引人入胜的“对话”过程中，我们的目标不是拟人化 ChatGPT（Shanahan 2022 年），而是专注于收集有关 ChatGPT 是否基于其自身分析值得信赖的信息，我们还关注了有关值得信赖的人工智能的更大问题。 1
nhs-stw-Interim融合策略 -
•NHS Shropshire，Telford和Wrekin•Shropshire Council（我们的Shropshire Place）•Telford and Wrekin Council（我们的Telford and Telford and Wrekin Place）•Shrewsbury and Telford NHS Trust（SATH）救护车服务NHS FT•初级保健网络 - 8个PCN（4 PCN的Telford and Wrekin，4 PCN的Shropshire）
ICMR标准治疗工作流（STW）白内障
*如果视力无法通过折射来改善，则必须进行临床评估，以评估这纯粹是由于白内障或眼科疾病，例如角膜病理学，青光眼，视网膜疾病，视神经病理学或弱视。必须根据历史和临床特征做出决定，并在必要时进一步推荐给更高中心。•任何患有视力障碍的白内障患者和BCVA <6/12的患者应受到视力障碍，应进行手术。•白内障患者和BCVA≥6/12的患者也可以根据症状和视觉需求进行手术。**根据历史记录评估的风险评估，并审查可能可传播疾病的任何风险因素，例如HIV/HBSAG/HCV，如果确定任何危险因素，则可以进行血清学测试。通常，在所有情况下，必须采取标准通用预防措施。
ICMR标准治疗工作流程（STW）肺癌
ALK：肿瘤淋巴瘤激酶EBUS：支撑型超声PFT：肺功能测试SMLND：系统淋巴结解剖ATT：抗结核疗法EGFR EGFR：表皮生长因子受体PN2：病理学node t，n，n，m：n，m：m：n，m：tumor（t） NACT扫描术：新辅助化学疗法RFA：射频消融TKI：酪氨酸激酶抑制剂COPD COPD：慢性阻塞性肺疾病NGS：下一代测序ROS：ROS Proto-Codogene：ROS Proto-Cogene 1 CT SBRT：立体定向身体放射疗法
ICMR标准治疗工作流程（STW）糖尿病脚
印度国家专家已经准备了这一STW，并考虑了该国各种医疗体系的可行性考虑。这些广泛的准则是咨询的，并且基于专家意见和可用的科学证据。根据治疗医师的决定，基于他/她的特定疾病的个人患者的管理可能会有所不同。直接或间接后果将没有赔偿。请访问DHR的网站以获取更多信息：（stw.icmr.org.in）以获取更多信息。©印度政府卫生与家庭福利部卫生研究系。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。