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莎莎酱： 4 个中等大小番茄，冲洗后切丁（约 2 杯） ½ 杯红洋葱，切丁 1 个中等大小墨西哥辣椒，冲洗后纵向切开——去掉籽和白膜，切碎（约 2 汤匙）；如果不太辣，可使用青椒 2 汤匙酸橙汁（或大约 4 个酸橙） 2 汤匙新鲜芫荽，冲洗并切碎（或用 2 茶匙干芫荽代替） 1 茶匙孜然 制作玉米饼： 12 盎司去骨去皮鸡胸肉，切成细条 4 个（10 英寸）全麦玉米饼 ¼ 茶匙盐 ½ 茶匙辣椒酱 2 盎司胡椒杰克奶酪，切碎（约 ½ 杯） 1 汤匙松子，烤过（可选） 烹饪喷雾 制作方法 • 制作莎莎酱时，将所有材料混合搅拌均匀。在冰箱中冷藏至少 15 分钟。（莎莎酱可以提前 1 天制作并冷藏。） • 将烤箱烤架调至高温，烤架距离热源 3 英寸。 • 将鸡肉切成薄片，放在涂有烹饪喷雾的烤盘上。烤 8-10 分钟。 • 制作玉米饼，在工作台或桌子上放四个全麦玉米饼。每个上面放四分之一切好的熟鸡肉、盐、辣椒酱、奶酪和松子（可选）。 • 将玉米饼对折，小心地转移到铺有羊皮纸或蜡纸的烤盘上。 • 在 350°F 下烘烤玉米饼 5-10 分钟或直到奶酪融化。 • 上桌时，配上一个玉米饼，旁边放半杯莎莎酱。 可供 4 人食用 每份含有 339 卡路里、11 克总脂肪、3 克饱和脂肪、62 毫克胆固醇、453 毫克钠、26 克蛋白质、32 克碳水化合物更多信息请访问：https://www.nhlbi.nih.gov/resources/week-dash-eating-plan
出版详情：Du, H., Dai, W., Zhou, Q., Li, C., Li, SC, Wang, C., Tang, J., Wu, X., & Wu, R. (2023)。人工智能辅助系统提高了工作效率
由于细胞学家的短缺，资源匮乏地区的妇女无法平等地获得宫颈细胞学检查，而宫颈细胞学检查是宫颈癌筛查中的关键作用。新兴研究表明人工智能辅助系统在资源有限的情况下促进细胞学检查实施的潜力。然而，在评估人工智能对提高细胞学家工作效率的帮助方面还存在不足。本研究旨在评估人工智能排除细胞学阴性玻片的可行性，并提高玻片解释的效率。纳入了带有良好注释的玻片，以开发分类模型，该模型用于对验证组的玻片进行分类。近 70% 的验证玻片被人工智能系统报告为阴性，并且这些玻片均未被专家细胞学家诊断为高级别病变。在人工智能系统的帮助下，每张玻片的平均解释时间从 3 分钟减少到 30 秒。这些发现表明人工智能辅助系统在加速大规模宫颈癌筛查中的幻灯片解释方面具有潜力。
出版物详情：Yang, Y., Siau, K., Xie, W., & Sun, Y. (2022)。智能健康：元宇宙、人工智能和数据科学时代的智能医疗系统。《组织与最终用户计算杂志》，34(1)，第 14 篇文章。https://doi.org/10.4018/joeuc.308814
近几十年来，世界各地的医疗保健组织越来越认识到信息技术在各种应用中的价值。影响智能健康的三大新技术进步是元宇宙、人工智能 (AI) 和数据科学。元宇宙是三大技术——人工智能、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的交汇点。元宇宙提供了仍在不断涌现的新可能性和潜力。人工智能和数据科学提高了医院的工作效率，不仅改善了患者护理，还降低了医疗保健提供者的成本和工作量。人工智能与机器学习相结合，正在改变医疗保健行业。大数据的可用性使数据科学家能够使用数据进行描述性、预测性和规范性分析。本文回顾了多个案例研究以及有关医院管理中人工智能和数据科学应用的文献。本文还提出了元宇宙、人工智能和数据科学在智慧健康领域应用中尚未解决的研究问题和挑战。对于研究人员来说，除了提供元宇宙、人工智能和数据科学在医疗领域的发展和应用的良好概述外，本文还确定了未来可能的研究方向，并讨论了元宇宙、人工智能和数据科学在智慧健康领域的可能性。对于从业者来说，本文为医院决策者和医护人员提供了实用指南和智慧健康管理模型。
出版详情：Hsu, P.-N.、Shie, K.-C.、Chen, K.-P.、Tu, J.-C.、Wu, C.-C.、Tsou, N.-T.、Lo, Y.-C.、Chen, N.-Y.、Hsieh, Y.-F.、Wu, M.、Chen, C. 和 Tu, K.-N. (2022)。人工智能深度学习用于 3D IC 可靠性预测。科学报告，12，第 6711 篇文章。https://doi.org/10.1038/s41598-022-08179-z
由于 2D IC 的摩尔定律即将终结，三维集成电路 (3D IC) 技术最近备受关注。然而，3D IC 的可靠性受制造过程中互连中的空洞和故障的影响很大，通常需要缓慢测试并依赖于人的判断。因此，对 3D IC 的不断增长的需求引起了人们对可靠性分析和故障预测重要性的极大关注。本研究结合基于卷积神经网络 (CNN) 的 AI 深度学习，对 3D X 射线断层扫描图像进行无损分析。通过使用可靠的收集图像数据库训练 AI 机器，AI 可以根据无损 3D X 射线断层扫描图像快速检测和预测焊点的互连操作故障，准确率高达 89.9%。还揭示了决定回流微凸块“良好”或“故障”条件的重要特征，例如中间横截面的面积损失百分比。
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Xie, Y., Tian, K., Huang, F., Chen, Y., Lau, O., Feng, G., Du, J., Chu, B., Shi, T., Zhao, J., Cai, Y., Hu, X., Akinwunmi, B., Huang, J., Zhang, CJP, & Ming, W.-K. (2021). 新冠疫情前和疫情期间人工智能临床医生的偏好：离散选择实验和倾向得分匹配研究。医学互联网研究杂志，23(3)，文章 e26997。https://doi.org/10.2196/26997
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系，广州，中国 2 暨南大学国际学院，广州，中国 3 南安普顿大学社会科学学院，南安普顿，英国 4 香港理工大学应用数学系，香港，香港 5 河南理工大学计算机科学与技术学院，河南，中国 6 北京师范大学（珠海）应用数学学院，珠海，中国 7 布莱根妇女医院妇产科，马萨诸塞州波士顿，美国 8 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心，马萨诸塞州波士顿，美国 9 伦敦帝国理工学院公共卫生学院流行病学与生物统计学系，伦敦，英国 10 香港大学公共卫生学院，香港，香港 * 这些作者的贡献相同
出版详情：Gao, Z., & Lin, L. (2021). 基于人工智能与无线网络通信的交互式装置艺术的智能集成。无线通信和移动计算，2021 年，文章 3123317。https://doi.org/10.1155/2021/3123317
随着科技与时代的发展，新媒体技术与互动装置艺术的发展也慢慢走入了我们观众的视野。它简直就是“无声的艺术”。公众不再像传统那样“隐退”，而是参与其中，与艺术家一起畅游在艺术的世界里。本文旨在研究人工智能与无线网络通讯在互动装置艺术中的应用。通过各种通讯设备的优化，各种算法的不断进步，加强我们互动装置艺术之间的沟通与联系。本文提出，随着人工智能与无线网络通讯的加入，艺术家与观众之间的互动可能会更加有趣，让我们的生活更加丰富多彩。本文的实验结果表明，在进行无线网络通信时，加入人工智能的智能算法的通信延迟率比不加入人工智能的智能算法低很多，说明它们能够更好的将信息传递到控制端。当受到外界影响时，无线网络通信的误码率会上升，但是加入人工智能算法在他的影响范围内，他的误码率上升明显没有那么高。在无线网络通信过程中，改进后的算法在能耗、通信延迟、误码率等方面肯定要优于未改进的算法。通过信号的增强、通信设备材料的选择，这些都是在不断进步，在这方面也在不断探索。与其他算法相比，ML算法的定位精度提升了70%、65%、30%左右。增加传输信号的节点数量，可以大大减少节点间的跳数，相应减少跳距误差，相应减少距离估算误差，提高定位精度。可以更快解决互动装置艺术的技术壁垒。
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
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
与会话明智的详细信息和会话名称
1。“多语言应用中的变压器模型” 2。“ NLP用于社交媒体中的实时情感分析”3。“用于电子商务和客户支持的对话AI” 4。“知识管理系统的语义搜索模型” 5。“使用深神经网络的语音识别” 6。“自动文本中的道德问题”7。“通过增强学习的文本摘要”8。“用于实时转录和翻译的AI”