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TechDispatch 关于 Neurodata 的报道
I. 用于各种目的的监测脑电活动的技术，包括神经监测（实时评估脑功能）、神经认知训练（使用某些频带来增强神经认知功能）和设备控制。
考试日期日期4块4，研究年度2024/2025
n re-exam nbib14001 u nanobio2书面测试19/6-2025 21/8-2025 NIGB19002 u自然平均平均值20/8-2025 NGEA0903 4U自然地理野外课程（NGFELT）课程（ngfelt）书面考试16-20/6-20/6-20/6-2025周自然NPLB17001 u自然基础2B蔬菜和生态书面样本20/6-2025 22/8-2025 NFYK13021 U中子散射Oreal样品
考试日期1，研究年度2024/2025
口服测试（课程）7/11-2024 30/1-2025 NNEK2000U运动心理学口腔测试书面通行证4-5/11-2024周44 29/1-2025 NPLK19000U BIOTECHNOLOGE in BIOTECHNOLOGE in BIOTECHNOLOGE in BIOTECHNOLOGE TEST TEST（ITX）6/11-2024 29/1-2025 NBIADIAS中的大数据（ITX）6/11-2024 29/1-2025 NIGK18000U生物多样性中的生物多样性在托管ORDS订购样本签名速度7-8/11-2024周44 31/1-2025 LNAK10099U BIODOVITY在Urban Natural Natural Natur 30/1-2025 NBIK10005U SUBISECTION中的生物多样性44 44 44 4. 27/1-2025 NBIK10008U生物信息学项目2书面命令试用样本样本4-5/11-2024周44 27/1-2025 NBIK10009U生物信息信息信息项目口头测试4-5/11-2024周44 27/1-2025 NBIK10010U BIOBIK100100 44 4 4日4 4日44 4日44 4日44 4日40 3日。 27/1-2025 NPLB24004U生物信息学：方法和使用书面测试（ITX）7/11-2024 30/1-2025生物化学1书面样本（ITX）9/11-2024 30/1-2025 NBIA05008U N NBIA05008U生物学序列分析4-7/11-2024 30/1-2555 nbib1-2025 nbib1-2025 nbib nbib nbib nbib nbib nbib nbib nbib 1-255 nbib nbib nbib nbib nbib nbib nbib 1-2525：nb。 （生物体验）口服测试6-7/11-2024 30/1-2025
人工智能对个人数据保护和信息获取的影响
4 OA Mendoza Enríquez，“人工智能系统中个人数据保护权”，《普埃布拉法学研究所期刊》，第 15 卷，第 48 期，墨西哥，2021 年 12 月，第页。 180. 5 联合国，人工智能、电子治理和信息获取，联合国，2022 年。6 OA Mendoza Enríquez，“人工智能系统中个人数据保护权”，《普埃布拉法学研究所刊》，第 15 卷，第 48 期，墨西哥，2021 年 12 月，第 6 页。 180. 7 联合国，《人工智能对隐私的风险需要紧急采取行动——巴切莱特》，联合国，2021 年，网址：https://www.ohchr.org/en/press-releases/2021/09/artificial-intelligence-risks-privacy-demand-urgent-action-bachelet
John Soldatos 编辑 - 制造业中的人工智能
© 编辑（如适用）和作者 2024。本书是开放获取出版物。开放获取 本书根据知识共享署名 4.0 国际许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）的条款获得许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可证的链接并指明是否进行了更改。本书中的图像或其他第三方材料包含在本书的知识共享许可证中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在本书的知识共享许可证中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。本出版物中使用一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等。即使没有具体声明，也不意味着这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以自由使用。出版商、作者和编辑可以放心地认为，本书中的建议和信息在出版之日是真实准确的。出版商、作者或编辑均不对此处包含的材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图和机构隶属关系中的司法管辖权主张保持中立。
现代加密算法的分析及其在保护个人数据方面的有效性
密码学已成为保护个人数据的关键工具以及当前数字世界中信息的重要性。 div>在这篇科学文章中，对密码学在保护个人数据方面提供的优势进行了传记回顾，重点是加密和使用访问密钥。 div>描述了用于书目审查的方法，并提出了获得的结果。 div>可以证明，密码学允许确保个人数据的完整性和冲突，从而阻止未经授权的第三方访问它们。 div>此外，还提到数据加密是保护个人信息的有效措施，因为它使未经授权的人很难阅读数据。 div>还讨论了密码学在保护个人数据中的某些局限性和缺点。 div>总而言之，密码学的重要性被强调为保护数字时代个人数据的隐私和安全性的一种工具，建议将其使用作为预防措施，以避免违反隐私和信息安全。 div>
神经技术：欧盟个人数据处理背景下的脑机接口和脑数据或神经数据的保护
神经技术的发展极大地促进了健康研究。基于脑电图分析的BCI研究是治疗医学和神经科学领域最有前景的。神经技术和人工智能的最新进展使我们能够更多、更快地获取人类大脑中积累的信息，使机器能够读取我们的心理冲动，对其进行处理、解释和操纵，甚至可能改变我们对人类的概念。这个新的神经技术生态系统为获取大量敏感信息、与健康相关的神经数据以及人们最私密的想法创造了完美的场景。
引用：Cooray SD，Boyle JA，Soldatos G等。开发和验证临床预测模型的不良怀孕结果
摘要简介妊娠糖尿病（GDM）是一种常见但高度异质的疾病。能够计算出患有GDM的个体女性的不良怀孕结局的绝对风险，这将使预防性和治疗性干预措施可以在高危妇女中以不必要的护理而在低风险中保留妇女。针对GDM（个人GDM）研究女性的风险分层护理的预测将开发，验证和评估GDM女性不良怀孕结果预测模型的临床实用性。方法和分析我们进行了形成性研究，以概念化和设计预测模型。在这些发现的情况下，我们将使用回顾性队列设计进行模型开发和验证研究，并与参与者数据一起收集，作为三家医院常规临床护理的一部分。该研究将包括所有怀孕，从2017年7月1日到2018年12月31日出生，编码为GDM的诊断（估计样本量2430妊娠）。我们将使用时间分式样本开发和验证策略。将拟合一个多变量逻辑回归模型。将评估该模型的性能，并将使用决策曲线分析评估经过验证的模型。最后，我们将探索适合临床使用的模型表现模式，包括电子风险计算器。伦理和传播这项研究得到了莫纳什健康研究伦理委员会（RES-19-0000713 L）的批准。我们将通过在同行评审期刊中的科学会议和出版物中的演讲来传播结果。试用登记详细信息系统审查该工作在Prospero（CRD42019115223）上进行了注册，该研究已在澳大利亚和新西兰临床试验注册表（ACTRN12620000915954）上进行了注册；预兆。
引用：Cooray SD、Boyle JA、Soldatos G 等。不良妊娠结果临床预测模型的开发和验证方案
摘要 简介 妊娠期糖尿病 (GDM) 是一种常见但高度异质性的疾病。如果能够计算出单个 GDM 女性发生不良妊娠结局的绝对风险，就可以对高危女性实施预防和治疗干预，从而使低风险女性免于不必要的治疗。GDM 女性风险分层护理预测 (PeRSonal GDM) 研究将开发、验证和评估 GDM 女性不良妊娠结局预测模型的临床效用。 方法与分析 我们进行了形成性研究来概念化和设计预测模型。基于这些发现，我们将采用回顾性队列设计进行模型开发和验证研究，参与者数据作为三家医院常规临床护理的一部分收集。该研究将包括 2017 年 7 月 1 日至 2018 年 12 月 31 日期间所有诊断为 GDM 的妊娠（估计样本量为 2430 例）。我们将使用时间分割样本开发和验证策略。将拟合多变量逻辑回归模型。将评估此模型的性能，并使用决策曲线分析评估经过验证的模型。最后，我们将探索适合临床使用的模型呈现方式，包括电子风险计算器。 伦理与传播 本研究已获莫纳什健康人类研究伦理委员会批准 (RES-19–0000713 L)。我们将通过在科学会议上的演示和在同行评审期刊上发表来传播结果。 试验注册详情 系统评价程序这项工作已在 PROSPERO（CRD42019115223）上注册，该研究已在澳大利亚和新西兰临床试验注册中心（ACTRN12620000915954）上注册； 前期结果。