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Wadden, J. J. (2021)。我们应该希望在医疗保健决策应用中使用哪种人工智能？加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，94–100。https://doi.org/10.7202/1077636ar
在医疗保健领域实施人工智能 (AI) 的想法越来越受欢迎，尤其是在决策和诊断领域。这是因为 AI 在速度和准确性方面都胜过人类。例如，Scott Mayer McKinney 及其同事展示了一个 AI 系统，它在预测乳腺癌方面的表现优于六名医生，并且该系统可以将第二位读者的工作量减少 88% (1)。如果这种表现表明 AI 在医疗保健领域的潜力，那么广泛的应用可能会彻底改变诊断和决策。对于 AI，没有统一的定义，每个人都可以可靠地同意，但通常有两三个高级区别来理解这些类型的技术。第一种是专为特定目的而构建的反应系统，有时称为“狭义”或“弱”AI。第二种是“通用”系统，它们能够在数据集上进行训练并自行学习（有时这些系统被归入“狭义”类别）。最后一种系统称为通用人工智能或“强”AI，目前完全是理论上的。这些系统可以复制自主的人类智能（2）。以下是公众可能熟悉的这些不同类型系统的一些示例：Stockfish（国际象棋游戏系统）、IBM 的 Watson（为 Jeopardy 构建，但现已应用于医学）和 HAL（2001：太空漫游中的流氓计算机助手）。在本文中，我重点介绍“通用”AI。然而，尽管“通用”AI 具有潜力，但它尚未广泛应用于医疗决策，至少在实验环境或创新医院环境之外。相反，该领域的大多数人工智能或多或少都属于“狭义”类别，因为它们被用作诊断工具，而不是决策者。我打算研究三种可用于医疗保健的高级“通用”人工智能类别：不透明系统（有时通俗地称为“黑匣子”），可解释的人工智能（有时通俗地称为“白匣子”）和半透明系统（“灰匣子”）。不透明系统是用户无法访问系统用于实现输出的底层过程的系统。这些通常被认为是高度准确的，但以牺牲问责制为代价（3）。可解释的人工智能是分配给那些允许用户清楚地解释行为、预测和影响变量的系统的一个类别。这些都是透明且可信赖的，但通常功能不足以做预测或模式匹配以外的更多事情。最后，半透明的“灰盒”是一个较少讨论的类别，它捕获了介于不透明和完全透明之间的系统。尽管存在这种中间类别，但辩论往往将半透明系统排除在讨论之外，而是在透明或不透明系统之间提出二分法选择。灰色系统的引入将讨论从二分法转变为一系列潜在工具。
出版详情：Shen, J., Chen, J., Zheng, Z., Zheng, J., Liu, Z., Song, J., Wong, SY, Wang, X., Huang, M., Fang, P.-H., Jiang, B., Tsang, W., He, Z., Liu, T., Akinwunmi, B., Wang, CC, Zhang, CJP, Huang, J., & Ming, W.-K. (2020)。一种用于诊断妊娠期糖尿病的创新型人工智能应用程序 (GDM-AI)：开发研究。医学互联网研究杂志，22(9)，文章 e21573。https://doi.org/10.2196/21573
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系，广州，中国 2 中山大学肿瘤防治中心，广州，中国 3 暨南大学信息科学与技术学院，广州，中国 4 暨南大学国际学院，广州，中国 5 中山大学国际关系学院，广州，中国 6 暨南大学新闻与传播学院，广州，中国 7 格罗宁根大学经济与商学院，格罗宁根，荷兰 8 布莱根妇女医院妇产科，波士顿，美国 9 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心，波士顿，美国 10 香港中文大学妇产科，香港，香港 11 香港大学公共卫生学院，香港，香港 12 香港中文大学流行病学与公共卫生系环境与健康多学科合作研究中心英国伦敦帝国理工学院圣玛丽校区公共卫生学院生物统计学专业 * 这些作者的贡献相同
引文 Zhou Z, Lin Y, Liu N, Zhang Y, Li B 和 Wang Y (2025) 内皮细胞衍生的细胞外基质在定向 PCL 上的梯度涂层
心血管疾病（CVD）是世界上最常见的疾病之一，具有高致病性和高死亡率的特点（Vong等，2018；Wang等，2022a；Qian等，2021）。CVD的临床治疗主要包括三种方式：药物治疗，这是最广泛的治疗方式，也是CVD治疗的基础；介入治疗，包括射频消融和心脏起搏治疗；外科治疗，包括搭桥治疗和心血管移植（Abdelsayed等，2022；Lunyera等，2023；Krahn等，2018）。血管移植主要用于恢复或建立新的血流通路，以维持或改善组织或器官某个区域的血液循环，例如因创伤或切除导致血管段缺损，或动脉栓塞或淋巴阻塞而需要“搭桥”形成循环系统的情况（Xing et al.，2021；Zhao et al.，2023）。血管移植要求供应血管具有与受体血管相同的外径和足够的长度。移植物也面临供区血液循环受损（缺血或淤滞）等问题。因此，迫切需要高性能的人工血管移植来替代自体血管进行血流重建。目前小口径人工血管（<6 mm）主要用于冠状动脉搭桥术、外周血管搭桥术、血管创伤（缺损≥2 cm）、血液透析的组织血管通路、器官功能恢复等（Asakura等，2019；Wang等，2021；Wu等，2018），但人工血管移植可导致吻合口血栓形成、内皮增生等严重并发症，影响管腔通畅性（Oliveira等，2020；Teebken和Haverich，2002；Zhuang等，2020）。此外，目前的人工血管支架虽然具备一定的力学性能和生物相容性或能提供血管再生所需的生化信号，但在模拟天然血管的结构和功能方面还存在明显的不足，现有的支架往往不能充分模拟天然血管网络的拓扑结构，并会诱导细胞爬行，从而影响血管支架在临床应用中的效果（Liang等，2016；Cheng等，2022）。因此，为提高小口径人工血管的通畅性，通过材料选择、表面改性等提高生物相容性/内皮化/力学性能成为重点研究方向。静电纺丝技术可以制备具有高比表面积和孔隙率的微/纳米纤维，可以模拟细胞外基质，促进细胞黏附、增殖和分化，为细胞提供良好的生长环境。该接收装置的设计可以制备不同直径的管状结构，是制备小直径人工血管支架的理想方法（姚等，2022；郭等，2023；宋等，2023；王等，2022b）。特别是利用该技术制备的血管支架可以负载生物因子，提高血管支架的生物相容性，促进血管快速内皮化。虽然目前的人工血管支架已经具备一定的力学性能、生物相容性或能提供血管再生所需的生化信号，但如何结合现有支架的优势，将生物因子负载于血管内，实现血管再生，是当前血管支架研究的热点。
Qianqian Wang
[20] Sida Peng，Yuanqing Zhang，Yinghao Xu，Qianqian Wang，Qing Shuai，Hujun Bao，Xiaowei Zhou，“ neu-ral身体：隐含的神经表现形式，具有结构性潜在的代码，具有结构性潜在的代码，用于动态人类的新型视图，用于动态人类的新型视图”，计算机视觉和模式认识<202122222222。（最佳纸决赛选手）
引用:廖丽英,王佩英,朱颖等.经颅磁刺激联合体外冲击波治疗颅脑损伤后疗效观察
摘要 引言 痉挛是中风后常见的并发症，与运动恢复不良和活动受限有关。经颅磁刺激 (TMS) 和体外冲击波治疗 (ESWT) 都是治疗中风后痉挛 (PSS) 的有效方法。但目前尚无研究探讨 TMS 联合 ESWT 治疗 PSS 的安全性和有效性。方法与分析本研究将是一项前瞻性、单中心、随机、析因、对照临床试验。在本试验中，136 名 PSS 患者将随机分为 4 组：实验组 1（TMS）、实验组 2（ESWT）、实验组 3（ESWT+TMS）和对照组，每组 34 名患者；所有患者均接受常规康复治疗。结果测量将通过 4 个时间点进行评估：基线（T0）、开始治疗后 2 周（T1）、开始治疗后 4 周（T2）和随访（治疗结束后 4 周，T3）。主要结果是 T2 时的改良 Ashworth 量表。次要结果包括改良 Tardieu 量表（用于评估痉挛程度）、Fugl-Meyer 量表和运动功能运动范围 (ROM)、卒中特定生活质量量表 (SS-QOL) 和改良 Barthel 指数（用于评估生活活动）、通过 TMS-表面肌电图 (EMG) 测量的皮质兴奋性、通过功能性近红外光谱 (fNIRS) 测量的大脑皮层氧浓度和通过 EMG 测量的 H max /M max 比率。伦理与传播 本研究方案已于2024年1月24日经解放军陆军医学中心伦理委员会批准（批准文号：2024-04）。本研究将通过同行评审的出版物和会议报告进行传播。 试验注册号 本研究已在中国临床试验注册中心注册（ https://www.chictr. org.cn/ ；唯一标识符：ChiCTR2400080862；数据：2024年2月9日；研究方案V. 2.0）。
用于材料模拟的 Wannier 函数软件生态系统
扩展系统（晶体和无序系统）并可用于理解化学键合；表征电极化、磁化和拓扑；并作为最佳基组，在倒易空间或实空间中提供精确插值。本综述总结了当前基于 Wannier 函数的技术、材料特性和模拟代码的概况，这些技术、材料特性和模拟代码已向研究界开放，现已很好地集成到所谓的 Wannier 函数软件生态系统中。首先，介绍 Wannier 函数的理论和实用性，从它们广泛的适用领域开始，适用于使用最大局部化以外的替代方法的高级最小化方法。然后定义了 Wannier 生态系统的概念及其与许多量子模拟引擎和后处理包的交互和互操作性。本评论重点介绍了这种生态系统所赋予的一些关键特性和功能（从带插值和大规模模拟到电子传输、浆果学、拓扑、电子-声子耦合、动态平均场理论、嵌入和 Koopmans 函数），最后总结了互操作性和自动化的现状。本评论旨在强调代码背后的基本理论和概念，同时提及更深入的参考文献。它还阐明了代码之间的关系和联系，以及在相关情况下，其开发策略背后的不同动机和目标。最后，展望了未来的发展，并对整个软件生态系统的生物多样性和可持续性目标发表了评论。
Yris Brice Wandji Piugie、Joël Di Manno、Christophe Rosenberger、Christophe Charrier。人工智能如何用于行为识别？2021 年网络世界国际会议 (CW)，2021 年 9 月，法国卡昂。�hal-03281104�
摘要 — 如今，用户与计算机系统交互。行为生物识别包括分析用户交互以进行识别和验证应用程序。这种方法对于增强安全性和改善用户体验非常有用，并且还涉及许多隐私问题。在本文中，我们解决了考虑用户行为的用户识别问题。经典机器学习方法对此类数据的效率如何？深度学习方法呢？我们在两种行为模式上说明了这项工作，即使用智能手机的人类活动和笔记本电脑上的击键动态。由于大多数行为生物识别模式的准确率低于形态学模式，我们考虑了两种可以表示为时间序列的这些模式的方法：经典机器学习和深度学习技术。我们打算表明，许多算法可以在不同模式下获得非常好的性能，而无需对所考虑的模式进行任何特定的调整。通过这种比较分析，我们可以表明行为生物识别技术可用于安全应用（即谁在访问公司信息系统），但可能会引起隐私问题，因为用户在浏览互联网时可能会被识别。
XiaoFeng Wang
• Paper reviewer for the IEEE/ACM Transactions on Networking, the ACM Transactions on Information and System Security, the IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, the IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, International Journal of Knowledge and Information Systems, the IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, Electronic Commerce Research Journal, ACM Conference on Computer and Communication Security, RSA CT, IEEE INFOCOM, IEEE Globecom，ACM国际信息安全会议，有关增强隐私技术的研讨会，网络安全与加密会议，IEEE国际通信国际通信会议，Pacific RIM Multiagent Systems，Pacific RIM国际人工智能国际会议和IFIP世界计算机代表大会。
Al TVal Sandres One - 一个Ordgvide？
tl; dr：为数据中每种类型的判别模式设计量身定制的学习策略（例如，，视觉中的低/高频模式和局部/全球模式），将它们组织成模仿人类学习的统一培训程序（例如，通过课程学习或神经科学启发的机制），因此更有效，稳定和有效地训练大型基础模型。
民间社会希望看到的电气化行动计划
要到 2040 年实现气候中和就需要过渡到 100％ 可再生电力，如图 1 所示。PAC 情景认为可再生电力生产将扩大以满足更高的电力需求，同时逐步淘汰不可再生能源电力，包括煤炭、天然气和核能生产的电力。目前，根据 EEA（2024 年）的数据，可再生能源在能源结构中的份额正在提高。然而，必须加快这一进程，以达到并超过欧盟的目标，即到 2030 年可再生能源占欧盟 27 国最终能源消费的 42.5%（目标是 45%），更重要的是，根据 PAC 情景，在 2030 年达到 50%。这一转变应以欧盟明确的化石燃料淘汰日期为指导，同时雄心勃勃的能源需求减少水平有助于可再生能源接管电力部门，防止不必要地延长化石燃料的使用。