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基于常见空间模式和机器学习技术的癫痫发作预测新方法
癫痫是最常见的神经系统疾病之一，其特征是由大脑电功能短暂紊乱引起的反复发作。在30%的病例中，这种疾病无法通过药物或切除成功治疗，直接影响患者的生活质量。因此，人们对开发可靠的工具来预测癫痫发作、帮助做出决策、或至少在癫痫发作时提醒患者做好准备有着浓厚的兴趣。所提出的癫痫发作预测方法基于头皮脑电图 (EEG) 的时频分析和使用空间滤波技术提取能够区分发作间期和发作前活动的特征。通过离散小波变换分解获得的脑电图的 theta、alpha 和 beta 节律系数受到常见空间模式滤波技术的影响。提取统计和熵相关属性，然后选择特征并将其应用于具有高斯核的 SVM 分类器，以区分大脑状态为发作前或非发作前。对来自波士顿儿童医院和麻省理工学院 (CHB-MIT) 数据库的 17 名难治性癫痫患者的多通道表面记录进行了评估。在后处理步骤中还比较了卡尔曼滤波器和中值滤波器两种技术，以平滑分类器结果。每个 EEG 时期的最终决定都是在经过平衡过程后做出的。最佳结果显示样本分类的平均准确率为68.8%。警报生成器报告的误报率为每小时0.334。
欧盟大战略与危机论文
2 Julian Lindley-French，“在洛迦诺的阴影下：欧洲防务为何失败。”《国际事务》78，第4期（2002 年）：789–811；Asle Toje，“欧盟作为一个小国：后冷战时代。”伦敦：Palgrave，2010 年；Cameron Vaske，“完善战略自主：呼吁欧洲大战略”，卡内基伦理在线月刊专栏，2018 年 12 月 5 日。 3 G. John Ikenberry，“自由主义利维坦：美国世界秩序的起源、危机和转型”，普林斯顿大学出版社，2012 年。 4 例如，参见：欧盟，“更美好世界中的安全欧洲：欧洲安全战略”，2003 年 12 月；欧盟，“共同愿景、共同行动：更强大的欧洲：欧盟外交与安全政策全球战略”，2016 年 6 月。5 Mai’a K. Davis Cross，《欧洲危机政治》，剑桥大学出版社，2017 年。
2015 年至 2019 年人道主义危机中疫苗的使用情况
背景：人道主义危机爆发和持续过程中出现的风险因素使人们面临疫苗可预防疾病 (VPD) 过高发病率和死亡率的风险。目前尚不清楚世界各地的危机中使用了哪些疫苗，以及疫苗接种决策是否与当地疾病威胁相对应。本综述旨在收集和分析此类信息。方法：我们审查了 2015 年 1 月至 2019 年 6 月期间所有 25 个人道主义响应的疫苗接种服务，这些响应在此期间已启动协调机制。我们咨询了人道主义部门内的各种在线来源和线人，以汇编有关每次危机中提供哪些疫苗以及疫苗提供方式和时间的数据。然后将每次危机开始以来的疫苗接种服务包与当地疾病负担（基线 + 危机出现的风险因素导致的过高）进行比较。结果：人道主义危机中使用的疫苗范围似乎有限。疫苗接种时主要通过预先存在的常规计划进行，很少采取补充措施，以认识到需要迅速提高人群免疫力。疫苗包大多没有解决可能导致重大疾病风险的实际 VPD 范围。结论：本综述表明，向受危机影响的人群提供疫苗存在不一致和不公平现象。需要在危机中使用一致、标准化和更广泛的疫苗使用方法。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
发展中国家的企业应对危机并建立…… - 国际劳工组织
几个世纪以来，企业一直受到各种冲击和破坏的影响，从经济衰退和战争到自然灾害、疾病和政治危机。这些冲击虽然种类繁多，但可以分为三大类，频率和对小企业的影响各不相同：经济周期冲击、灾难性事件和市场混乱趋势。金融危机或信贷违约等经济周期冲击以及全球或地区经济衰退可能导致原材料短缺、市场准入中断、财政和货币不稳定或过度通胀。自然灾害和流行病等灾难性事件往往造成生命和生计损失，并摧毁生产性资产。由技术创新或全球化推动的市场混乱趋势直接扰乱了经济部门和企业，尤其是规模较小、适应性较差的部门和企业。但无论来源如何，冲击往往会直接损害原本可以生存的小企业，降低就业水平，并减少获得体面工作条件的机会。
数字病理学和人工智能将成为在 COVID-19 和未来危机中支持临床和学术细胞病理学的关键：PathLAKE 联盟观点
摘要 在找到合适的疫苗或治疗方法之前，控制 COVID-19 疫情的措施很可能仍将是我们工作生活的一部分。疫情对临床服务产生了重大影响，包括癌症途径。在许多情况下，病理学家都在远程工作，以保护自己、同事、家人和临床服务的提供。COVID-19 对研究和临床试验的影响也很大，包括方案的改变、研究的暂停和对 COVID-19 的资源重新部署。在本文中，我们探讨了 COVID-19 对临床和学术病理学的具体影响，并探讨了数字病理学和人工智能如何在当前和未来的环境下发挥关键作用，以保障临床服务和基于病理学的研究。
重新思考面对 21 世纪危机的防御
如果今天的注意力集中在公共卫生上，那么就必须不要忽视影响法国和欧洲安全的其他风险来源。暴力的增加以及为遏制暴力而制定的原则和机构的瓦解给他们带来了沉重打击。要确信这一点，只要注意到与疫情同时发生的国际环境的深刻恶化就足够了：美国和中国的全球对抗；俄罗斯帝国主义以其军事力量的重建为后盾；土耳其加大对地中海、叙利亚和高加索地区的干预力度；圣战主义从尼日利亚扩展到菲律宾，并以恐怖社会网络的形式在发达国家重新部署。
环境危机的经济，政治和社会影响
ide，T.，Fröhlich，C。和Donges，J。F.（2020）。环境危机的经济，政治和社会影响。美国气象学会的公告，101（3），E364 – E367。https://doi.org/10.1175/bams-d-19-0257.1
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
数字病理学和人工智能将成为支持临床和学术细胞病理学度过 COVID-19 和未来危机的关键 Browning, L., Colling, R., Rakha, E., Rajpoot, N., Rittscher, J., James, JA, Salto-Tellez, M., Snead, DJ, & Verrill, C. (2020)。数字病理学和人工智能将成为支持临床和学术细胞病理学度过 COVID-19 和未来危机的关键：PathLAKE 联盟观点。临床病理学杂志。提前在线出版。https://doi.org/10.1136/jclinpath-2020-206854
摘要 在找到合适的疫苗或治疗方法之前，控制 COVID-19 疫情的措施很可能会继续成为我们工作生活的一部分。这一流行病对临床服务产生了重大影响，包括癌症治疗途径。在许多情况下，病理学家都在远程工作，以保护自己、同事、家人和临床服务的提供。COVID-19 对研究和临床试验的影响也很大，包括方案的改变、研究的暂停和资源的重新部署。在本文中，我们探讨了 COVID-19 对临床和学术病理学的具体影响，并探讨了数字病理学和人工智能如何在当前和未来的环境下发挥关键作用，以保障临床服务和基于病理学的研究。
PathLAKE 联盟的观点：数字病理学和人工智能将成为支持临床和学术细胞病理学应对 COVID-19 和未来危机的关键
摘要 在找到合适的疫苗或治疗方法之前，控制 COVID-19 疫情的措施很可能会继续成为我们工作生活的一部分。这一流行病对临床服务产生了重大影响，包括癌症治疗途径。在许多情况下，病理学家都在远程工作，以保护自己、同事、家人和临床服务的提供。COVID-19 对研究和临床试验的影响也很大，包括方案的改变、研究的暂停和资源的重新部署。在本文中，我们探讨了 COVID-19 对临床和学术病理学的具体影响，并探讨了数字病理学和人工智能如何在当前和未来的环境下发挥关键作用，以保障临床服务和基于病理学的研究。