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欧盟需要采取有效措施，引领数字医疗革命性解决方案的发展和广泛实施，并确保在此过程中保持竞争力，造福患者和医疗系统。人工智能和数据科学方法的使用对整个医疗保健领域都至关重要：推动新的医学发现、为患者提供有针对性的治疗、优化组织流程和降低开支。虚拟人体双胞胎和针对个人需求的精准治疗可以为癌症或罕见疾病患者带来巨大的希望。数据链接有助于在人口层面识别生物途径的共性，从而提高预防、诊断和治疗方法的效率。在健康物联网的支持下，远程医疗和混合（临床和远程）医疗解决方案的更广泛采用将提高患者获得医疗保健的可及性、支持预防措施并实现真实世界证据 (RWE) 的生成。
商业竞争对数字化构成威胁
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1将数字技术整合到农业中的数字技术...
由Elsevier出版。这是作者接受的手稿：创意共享归因许可证（CC：BY 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1016/j.compag.2024.109412。请参考任何适用的发布者使用条款。
早期的法国数字密码：
路易斯·德·冈萨古（Louis de Gonzague），诺斯公爵（Duk of Nevers）在法国早期的现代历史上发挥了重要作用，尤其是因为他在法国宗教战争期间的政治和外交活动（Boltanski，2006年）。此外，他是16世纪过去二十年来加密实践中的主要参与者之一：数十个手稿（现在保留在BNF）包含了诺斯公爵（Nevers of Nevers）或其中之一的加密信件（BNF，fr。3995）甚至包含68个密码桌。While the letters of the Duke of Nevers are well known to historians (Boltanski, 2006; Le Person, 2002; Le Roux, 2000; Wolfe, 1988), and the majority of these letters has been deciphered as soon as they were received by the recipient (see for instance the interlinear decipherment in the letter from Henri IV to the Duke of Nevers (19 April 1591) at BnF, fr.3615，fol。52），亨利四世给《诺斯公爵》写的一封信在这个语料库中脱颖而出。不仅没有这封信被解密（或者至少没有与信件一起保存其原始解密），而且最重要的是，密码不匹配法国国王的另一个加密信件中使用的密码。
数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
数字经济会减少与运输相关的污染吗？
与运输相关的活动引起的空气污染对港口城市的公共卫生和环境质量产生了不利影响。但是，应用数字技术提供了减轻这种污染的新途径。基于2016年至2020年中国52个沿海港口城市的面板数据，该研究采用了双向固定效应模型来分析数字经济对运输相关PM 2.5污染的影响。此外，使用面板阈值模型来检查端口大小在数字经济与运输相关污染之间关系中的阈值效应。异质性分析是从二维（血管类型和PM 2.5组件）进一步进行的，以探索数字经济减排效果的变化。结果表明，数字经济的发展显着降低了与运输相关的PM 2.5污染水平，并且随着港口规模的扩大，这种减少效应的效果会增强。此外，不同容器类型和PM 2.5组件的排放效应效应存在显着差异。这些发现有助于理解数字经济减轻与运输相关污染的机制，并为促进港口城市和运输行业的绿色发展提供科学基础和政策支持。
迈向值得信赖的数字服务AI
数字服务提供商需要了解，AI系统带有附加的生命周期，如上所示（10）。数字服务提供商可能不会沿着这一生命周期同样参与，因此可以具有不同的角色和职责。例如，您可能是一家IT公司，专门从事商业用途的模型（例如大型语言模型（LLM）），或者您可能是依靠商业可用AI系统作为您服务的一部分的组织，例如通过聊天机器人。对于数字服务提供商来说，重要的是要了解其AI系统来自何处，产生的依赖性以及他们可以和应该控制的AI生命周期的哪一部分。
开发空间探索漫游车数字双胞胎损坏检测
近年来，太空探索工作越来越集中于对火星和月球等行星和卫星的表面探索。这是通过使用流浪者来实现的，流浪者能够跨天体旅行并进行研究活动。但是，完成任务可能具有挑战性，必须及时解决问题，以避免丢失Sciminific Data甚至Rover本身。鉴于与火星（Olson，Matthies，Wright，Li，＆di）的有限通信能力，必须迅速检测到异常，因为没有现场人工干预的可能性。要面对这个问题，NASA分别开始开发其漫游者的物理双胞胎，例如对好奇心和毅力的乐观情绪（Cook，C。，Johnson和Hautalu-Oma）（Castelluccio，）。同时，NASA和西门子研究了一个好奇的数字双胞胎，以使用SIM-DIOSOTOPE热电学发电机（MMRTG）使用SIM-Center 3D（M.I.T.，M.I.T.，）分析和解决由多损耗ra-Dioasotope热电学发电机（MMRTG）引起的散热问题。同样，欧洲航天局
从私法角度的摘要中，在元法中对化身的法律地位 - 化身或我们自己的数字表示
从私法角度的摘要中，化身的法律地位 - 化身或我们在荟萃分析中的数字表示形式通常被视为虚拟世界的有趣而独特的方面，但是它们使用的法律含义以及潜在的滥用 - 仍然很大程度上没有探索。在本文中，我解决了个人在在线虚拟平台中利用化身有关的各种问题，强调了它们的潜在收益优势和潜在问题。在这种情况下，我非常需要澄清元评估的内容，并提出了一个以私人法律为导向的框架来思考和调节数字化头像的某些方面，以合法的可行方式进行思考。Sumario - Los Avatares, o las representaciones de nosotros mismos en el Metaverso, con frecuencia son vistos como aspectos divertidos y únicos de los mundos virtuales, no obstante, las implicaciones jurídicas de su uso —y abuso— aún son un área mayormente inexplorada.En este artículo presento varias de las dificultades jurídicas que plantea el uso de los avatares en el en las plataformas del Metaverso, resaltando tanto sus potenciales beneficios como problemas.Para ello, ofrezco una muy necesaria aclaración de lo que es el Metaverso, y propongo un marco para analizar lo que podría ser una regulación de los Avatares de forma jurídicamente viable, especialmente desde el punto de vista del Derecho Privado.标题：UnRégimenJurídicopara los avatares en el Metaverso desde la Perspectiva del derecho privado。- 关键字：元文书，化身，私法，民事责任，法定人格，数字资产，NFT，产品责任，人工智能。关键字：元弗罗索，阿凡达，私法，法律人格，民事责任，数字资产，NFT，对产品有缺陷的责任，人工智能。 div>- doi：10.31009/indret.2024.i2.03
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术