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审查文章的人工智能（AI）技术在电池管理系统（BMS）中的雇用（EV）：问题和Challen
可充电锂离子电池已广泛用于包括电动汽车（电动汽车）（电动汽车）的各种流动性应用中，由于其高能量密度和寿命延长。但是，这些电池的性能特征在稳定性，效率和生命周期方面极大地影响了EV的整体性能。因此，需要电池管理系统（BMS）来管理，监视和增强电动汽车电池组的性能。为此，文献中已经提出了各种人工智能（AI）技术来增强BMS功能，例如监视，电池状态估计，故障检测和细胞平衡。本文探讨了应用于EV BMS的AI技术的最新研究。尽管对AI驱动的BMS的兴趣越来越大，但现有文献中仍然存在显着差距。我们的主要输出是根据其目标，应用程序和性能指标对这些AI技术进行全面分类和分析。此分析解决了这些差距，并为选择最合适的AI技术提供了有价值的见解，以开发具有有效能源管理的电动汽车的可靠BMS。
气候适应与国际灾难管理
Through a combination of lectures, case stu dies , in teractive d isc ussions, and practi cal e xercises, th is program wil l empower pa rticipants to e ffectively lead and ad voca te for clima te adaptatio n and develop re sili ence in their resp ective fields and com munities.一起，我们可以解决c lima te cha nge的Challen ges，并为所有人提供了更加可观且具有弹性的未来。
生活的心理和社会方面...
本文旨在回顾年轻人患糖尿病 (DM) 的相关风险，这些风险导致糖尿病患者自诊断以来就经历糖尿病特有的痛苦、个人和人际困难，以及需要将心理学家纳入负责糖尿病患者护理的多学科团队。为此，我们将对美国国家医学图书馆的 MEDLINE 和 PUBMED 数据库进行分析。糖尿病的诊断会带来巨大的心理负担，影响个人和家庭。管理糖尿病需要进行大量的生活方式调整，这常常会导致抑郁、焦虑和情绪退缩。尽管存在心理挑战，但糖尿病患者的心理支持并未得到充分利用。认识到寻求帮助的障碍并倡导多学科干预是至关重要的步骤。本综述强调迫切需要开展研究和干预，以提高糖尿病患者的心理健康和生活质量。
医疗相关人工智能论文作者的最佳实践
自 2017 年成立以来，npj 数字医学吸引了大量关于人工智能应用的报告手稿。过去几年，该领域发展迅速。最初人们对算法本身（机器学习、深度学习、卷积神经网络）很着迷，并使用这些算法做出的预测往往超越了现行的基准。随着学科的成熟，人们开始关注这些算法输出中的异常现象。具体来说，人们广泛批评称，算法开发的模型可能由于对训练数据的过度拟合而具有有限的通用性，并且可能系统地延续训练数据中固有的各种形式的偏见，包括种族、性别、年龄和健康状况或体能水平（Challen 等人，BMJ Qual. Saf. 28:231 – 237，2019 年；O'neil，数学毁灭性武器：大数据如何加剧不平等并威胁民主，Broadway Book，2016 年）。鉴于我们对发表最高质量论文的兴趣以及使用 AI 算法的投稿数量的不断增长，我们提供了一份标准列表，作者在向 npj Digital Medicine 提交论文之前应考虑这些标准。
策略培训
获得应用严谨的系统思维方法成功实施战略计划举措的知识和技能 您已经制定了一项伟大的战略计划，但现在真正的挑战来了：将想法付诸行动。许多组织发现自己陷入了关键的实施阶段，不确定从哪里或如何开始。我们的战略实施培训旨在帮助您弥合战略与结果之间的差距。加入我们，获得工具、见解和信心，将您的计划转化为切实的成功。理解如何建设组织成功实施战略所需的能力，以及维持所实施战略的利益和目标；获得应用严谨的系统思维方法成功实施战略计划举措的知识和技能；理解战略计划和举措中必须具备的关键要素，以便有效实施；理解如何建设组织成功实施战略所需的能力，以及维持所实施战略的利益和目标；学习如何利用智能启动计划“预先设计成功”
确保关键救护车服务响应中的安全人工智能：研究方案
然而，有人担心在医疗保健领域采用人工智能技术可能会带来负面影响 (Coiera, 2018; Yu & Kohane, 2019)，因为很难预见人工智能的变革范围和广泛使用的影响，这可能会影响医疗保健的各个方面，包括生物医学科学和发展（例如疫苗）、医疗服务运行方式的基础业务流程的变化以及人们每天做出的与健康相关的决策 (Coiera, 2019)。表 1 总结了在医疗保健中使用人工智能的一些挑战 (Challen et al., 2019; Jeter et al., 2019; Ross & Spates, 2020; Saria et al., 2018)。许多关于医疗保健领域 AI 的研究重点是算法的性能，而不是使用 AI 的服务的安全性和保证（Sujan 等人，2019 年）。丹麦的一项回顾性研究评估了一种用于识别 OHCA 的 AI 系统。评估发现，与人类操作员相比，AI 系统的曲线下面积 (AUC) 性能明显更高，并且能够更快地识别 OHCA（Blomberg 等人，2019 年）。这些发现在随后的瑞典研究（Byrsell 等人，2021 年）中得到证实，该研究还研究了不同假阳性率阈值的使用。然而，丹麦最近的一项前瞻性研究发现，虽然人工智能决策支持系统在识别OHCA方面比人类操作员更好，但由人工智能支持的操作员的表现并没有显着提高（Blomberg 等人，2021 年）。该研究仅考虑了结果（就OHCA识别的准确性和及时性而言），并没有调查为什么联合系统的性能没有改善。造成这种情况的两个原因可能是 (1) 本研究中算法的假阳性率阈值太高，导致操作员对算法失去信心，以及 (2) 由于其高识别率，对丹麦 EMS 的识别受到天花板效应的影响。迫切需要进一步开展前瞻性研究，包括小规模评估研究，为临床试验中更昂贵、更严格的 AI 评估奠定基础 (Vasey 等人，2021)。在这项研究中，我们旨在构建一个用于识别 OHCA 的 AI 系统，作为救护车服务更广泛临床系统的一部分。该研究的目的有两个：（1）探索救护车服务利益相关者对呼叫中心 OHCA AI 决策支持安全性的看法，以及（2）为 OHCA AI 决策支持制定临床安全案例（Sujan 等人，2016 年）