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锂电池储能SOC估算方法。第二部分：应用和准确性
摘要：气候变化正在推动能源系统从化石能源向可再生能源的转变。在工业、供电系统和电动汽车领域，对电能存储的需求急剧上升。锂电池是最广泛使用的技术之一。必须确定操作参数以将存储系统控制在批准的操作限制内。超出限制的操作，即超过或低于允许的电池电压，会导致电池更快老化或损坏。准确的电池信息是实现最佳和高效的系统运行所必需的。关键是高精度测量、足够准确的电池单元和系统模型以及高效的控制算法。对更好系统的效率和动态性的日益增长的需求要求在确定健康状态和充电状态 (SOC) 时具有很高的准确性。这些对上述主题的科学贡献分为两部分。在本文的第一部分，对主要的 SOC 评估方法进行了全面概述。本文讨论并阐述了物理测量方法、电池建模以及将模型用作电池数字孪生的方法。此外，本文还介绍了对 SOC 计算很重要的自适应方法和人工智能方法。本文的第二部分介绍了应用领域的示例并讨论了它们的准确性。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
面向高精度偏振不敏感二维传感器的石墨烯超表面连续体中准束缚态引起的等离子体杂化
1 天津市成像与传感微电子技术重点实验室，天津大学微电子学院，天津 300072 2 天津大学电气与信息工程学院，天津 300072 3 东南大学信息科学与工程学院，毫米波国家重点实验室，南京 210096 4 西安电子科技大学电子工程学院，高速电路设计与电磁兼容教育部重点实验室，西安 710071 5 华为技术有限公司，上海 518129 6 伦敦大学学院电子与电气工程系，伦敦 WC1E7JE，英国 7 浙江大学信息与电子工程学院，浙江省微纳电子器件与智能系统重点实验室，杭州 310027
人工智能在公共部门审计中的伦理影响作者 Ahmed Eltweri 博士 利物浦约翰摩尔斯大学会计学助理教授 摘要 人工智能 (AI) 是一种大趋势技术，旨在模仿人类的智能和认知技能。此外，这项技术进步旨在为其用户提供竞争优势。因此，由于大多数司法管辖区的法律要求公共部门的审计公司和组织在资源使用和分配方面比私营公司更高效、更有效，从而实现物有所值，鉴于上述情况，许多会计师事务所宣布将人工智能纳入其审计和咨询职能，倾向于影响审计质量和费用的若干影响，例如数据分析、时间管理、准确性、对商业环境的透彻了解，从而增强客户服务 (Munoko 等人，2020 年)。然而，全球审计行业都面临着额外的要求，需要特别注意考虑尽管增加了好处，但这种采用可能仍会出现的其他后果。因此，监管机构、政策制定者和政府不断被提醒对这种新兴技术负有的责任。关键词技术、会计和审计职能、审计专业、道德参考文献
人工智能在公共部门审计中的伦理影响作者 Ahmed Eltweri 博士 利物浦约翰摩尔斯大学会计学助理教授 摘要 人工智能 (AI) 是一种大趋势技术，旨在模仿人类的智能和认知技能。此外，这项技术进步旨在为其用户提供竞争优势。因此，由于大多数司法管辖区的法律要求公共部门的审计公司和组织在资源使用和分配方面比私营公司更高效、更有效，从而实现物有所值，鉴于上述情况，许多会计师事务所宣布将人工智能纳入其审计和咨询职能，倾向于影响审计质量和费用的若干影响，例如数据分析、时间管理、准确性、对商业环境的透彻了解，从而增强客户服务 (Munoko 等人，2020 年)。然而，全球审计行业都面临着额外的要求，需要特别注意考虑尽管增加了好处，但这种采用可能仍会出现的其他后果。因此，监管机构、政策制定者和政府不断被提醒对这种新兴技术负有的责任。关键词技术、会计和审计职能、审计专业、道德参考文献
SSA 位置和尺寸精度要求
航天器运营商在确定是否有必要采取防撞机动时，会采用不同的近距离指标和防撞距离。通常，航天器处于低风险轨道状态的运营商可能会以很少的燃料或运营成本实施极其保守的防撞策略，而航天器在高风险轨道状态运行的运营商则被迫采取经济的防撞策略，以避免耗尽燃料预算并给飞行动力学团队带来过重负担。不幸的是，虽然存在许多防撞机动“通过/不通过”标准，但运营商通常无法获得 SSA 信息和 SSA 精度，而这些精度对于填充最适合他们的标准是必不可少的。此外，用于填充这些标准的算法有时包含无效假设，例如在需要更复杂的公式时使用线性碰撞概率和球形物体形状近似值。虽然存在一些估计卫星物体尺寸的来源，但会合时的相对姿态可能不确定甚至不可用，特别是对于所谓的“次要”或会合物体。空间数据协会 (SDA) 是一个由全球卫星运营商组成的协会，致力于确保可控、可靠和高效的空间环境，该协会已在其成员中开展了一项调查，以收集有关其会合评估运营概念的数据。这些包括防撞通过/不通过指标、防撞目标和运营约束。任何试图向运营商提供有意义的会合评估服务的实体都可以使用这些数据来设计服务要求。本文评估了与这些不同的“通过/不通过”指标相关的空间态势感知 (SSA) 数据的各种定位精度要求，这些指标用于空间交通协调 (STC) 和空间交通管理 (STM) 的会合缓解过程。这些指标包括最接近时 (TCA) 的错失距离、组件化错失距离（例如，TCA 径向分离，即使在轨道内或轨道外分离或不确定性未知的情况下也能防止碰撞），以及最大碰撞概率和估计的真实概率。需要探讨的另一个关系是碰撞概率对 TCA 处卫星方向和配置/形状的依赖关系。由于不了解方向，计算碰撞概率时必须做出某些假设。一种常见的做法是用一个封装球体来近似航天器的硬体。这种一刀切的方法无需确定方向，但会导致物体体积被高估，概率被高估，除非两颗卫星实际上都是球体。为了产生更具代表性的概率，我们使用卫星的尺寸来定义一个包围的矩形框。通过投射比球体更小的区域，这种方法可以更准确地描绘实际的碰撞威胁，但缺点是必须在一定程度上准确了解盒子的方向。但即使选择产生最大可能覆盖范围的方向，盒子形状的概率也会低于球体。为了解决这个问题，我们估计了一系列对应于一系列方向的碰撞概率值，从中我们可以探索给定碰撞概率阈值所需的态度知识和位置精度之间的相互关系。
在 AI 决策中权衡准确性和可解释性
1 英国曼彻斯特大学曼彻斯特学术健康科学中心健康信息学中心、信息学、成像和数据科学部、2 英国曼彻斯特大学曼彻斯特学术健康科学中心健康科学学院 NIHR 大曼彻斯特患者安全转化研究中心、3 英国曼彻斯特大学健康科学学院药学和验光部、4 英国曼彻斯特大学健康科学学院人口健康、卫生服务研究和初级保健部、5 美国明尼苏达州圣保罗杰斐逊中心、6 英国威姆斯洛信息专员办公室、7 英国曼彻斯特大学法学院、人文学院、8 英国曼彻斯特公民陪审团 CIC
乳腺癌筛查项目中人工智能图像分析的应用：测试准确性的系统评价
回顾性研究将人工智能系统与原始放射科医生的临床决策进行了比较，包括 79 910 名女性，其中 1 878 名在筛查后 12 个月内检测到癌症或间期癌症。在这些研究评估的 36 个人工智能系统中，有 34 个（94%）比单个放射科医生的准确度低，并且所有系统的准确度都低于两名或两名以上放射科医生的共识。五项规模较小的研究（1 086 名女性，520 例癌症）存在较高的偏倚风险，且对临床的普遍性较低，报告称，所有五个评估的人工智能系统（作为独立的系统来替代放射科医生或作为阅读辅助工具）都比单个放射科医生在实验室中阅读测试集更准确。在三项研究中，用于分类的人工智能筛查出了 53%、45% 和 50% 的低风险女性，但也筛查出了 10%、4% 和 0% 的放射科医生发现的癌症。
提高量子的准确性和效率...
仍在成熟的噪声中尺度量子 (NISQ) 技术在可有效实施的算法方面面临严格的限制。在量子化学领域，变分量子本征解 (VQE) 算法已经变得无处不在，并且有许多变体。或者，基于哈密顿矩展开的技术的量子变体开辟了一条有前途的新途径，特别是连通矩展开 (CMX) 和 Peeters-Devreese-Soldatov (PDS) 能量函数。这些方法的共同点是，在准备用于计算必要矩的近似基态后，估计基态能量的准确性取决于准备状态和真实基态之间的重叠程度。因此，我们使用 ADAPT-VQE 算法来测试浅电路构造策略，以增加与精确基态的重叠，并通过本文报告的 PDS 和 CMX 基态能量的显着准确性改进得到验证。我们还表明，我们可以利用要测量的项在不同时刻高度重复这一事实，从而大幅减少必要的测量次数。通过将此测量缓存与阈值相结合，该阈值根据其相关的标量系数确定是否要测量给定项，我们观察到电路实现的数量进一步减少，同时允许可调精度。
通过检查胃粘膜模式评估幽门螺杆菌状态：白光内窥镜和窄带成像的诊断准确性
抽象目的幽门螺杆菌感染是全球慢性胃炎的常见原因，也是发展胃恶性肿瘤的确定危险因素。预测幽门螺杆菌状况的内窥镜外观以及其诊断精度也是一个持续的研究领域。这项研究旨在建立几种粘膜特征的诊断精度，可预测幽门螺杆菌负面状态，并在内窥镜检查时为使用一个简单的预测模型。设计接受高清上胃肠道（GI）内窥镜检查而无需放大的患者。在内窥镜检查过程中，注意到存在或不存在特定的内窥镜检查结果。悉尼方案活检被用作诊断参考标准，如果采取了尿布测试。结果告知了用于产生简单诊断方法的逻辑回归模型。随后使用30例患者的同类队列对该模型进行了验证。结果招募了153名患者并完成了研究方案。活性幽门螺杆菌感染的患病率为18.3％（28/153）。简单预测模型的总体诊断准确性为80.0％，有效的幽门螺杆菌感染患者中有100％正确分类。定期安排收集静脉（RAC）的存在表现出幽门螺杆菌状态的正预测价值为90.7％，60岁以下患者的幽门螺杆菌状态上升到93.6％。结论一个简单的内窥镜模型可能是预测患者幽门螺杆菌状况的准确性，并且需要基于活检的测试。NCT02385045。RAC在胃中的存在是幽门螺杆菌阴性状态的准确预测指标，尤其是在60岁以下的患者中。试验注册号这项研究已在临床检查中注册。
模拟空战的团队态势感知精度测量技术 - 感知与性能之间的曲线关系
态势感知 (SA) 已经取代传统的“方向舵和操纵杆”技能，成为空战中取胜的主要因素 (Endsley，1995；Svenmarckt 和 Dekker，2003)。态势感知通常被定义为一个人对当前状况的感知 (SA 级别 1)、对当前状况的理解 (SA 级别 2) 和对近期事件的预测 (SA 级别 3) 的三级结构 (Endsley，1995)。态势感知作为一个概念可能是有争议的。例如，Dekker 和 Hollnagel (2004) 将该概念描述为“民间模型”，并采用还原论方法，认为态势感知可以分解为可测量的具体组成部分 (例如决策、感知、理解和长期记忆)。他们还认为，态势感知不容易被证伪 (另见 Flach，1995)。即使承认 SA 确实存在，该概念的科学性仍有待商榷。例如，它存在于用户的认知中，还是更广泛系统的突发属性，以及最合适的测量方法是什么（有关更多详细信息，请参阅 Salmon 等人，2008 年；Endsley，2015 年；Stanton 等人，2017 年；Nguyen 等人，2019 年的广泛评论）？尽管如此，很明显，SA 的概念已成为评估系统和人类表现的重要指标。正如 Wickens (2008) 指出的那样“……人们可以说，该构造在理论和应用中的使用增加证明了