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上下扩展：微生物的运动生态学
运动对于大小的生物的纯度至关重要。它决定了个人如何获得资源，逃避掠食者，交换遗传物质并对压力环境的反应。运动还影响了较高的组织层面（例如人口和社区）的生态和进化动态。但是，个人运动与产生和维持微生物多样性的过程之间的联系知之甚少。运动生态学是一个框架，将个人的生理和行为证明与跨时空，时间和生物组织范围的运动模式联系起来。通过综合细胞生物学，生态学和进化的见解，我们将理论从运动生态学扩展到预测微生物运动的原因和后果。
从妇产科到泌尿妇科的人工智能最新发展
在当今的医疗实践中，临床医生需要处理大量数据才能改善患者的治疗效果。有时，一名临床医生需要处理数千张超声图像或数百份实验室结果。为了克服这一短缺，计算机寻求人类的帮助，并接受了“人工智能”方面的教育。我们在日常生活中使用人工智能（例如 Google、Netflix 等），但在医学领域的应用相对较新。在妇产科，人工智能模型主要使用超声图像进行诊断，但如今，研究人员开始使用其他医疗记录（如无压力测试或尿动力学研究结果）来开发人工智能应用程序。泌尿妇科是妇产科的一个发展中的分支，关于泌尿妇科人工智能的文章有限，但在这篇评论中，我们旨在增加临床医生对这种新方法的了解。
博士职位：森林生态和气候变化适应
博士职位：森林生态学和气候变化适应完全资助的博士学位。在多伦多大学林业与保护研究所或艾伯塔大学可再生资源系的林业生态和气候变化适应位置。博士学位候选人将参加一项运营规模的造林实验，该实验将测试各种“气候智能”策略，以促进安大略省Petawawa研究森林中温带混合木森林的弹性。关键策略之一是辅助移民，在部分收获行动后，南方的证明将种植，并期望它们对全球变暖的反应比当地的证明能力更好。博士学位候选人将评估移植幼苗的生长和存活，检查物种和证明性的性能如何变化，并确定南方证据是否适应了当前的霜冻制度（尽管适应了未来的气候制度）。博士学位候选人还可以在实验上评估移植幼苗的霜冻，以及霜冻对不同证明性的长期增长的影响，使用了跨越从安大略省到美国南部的广泛纬度梯度的历史出处试验的树突年代学分析。资格：1）对森林生态学的真诚兴趣，2）强大的定量技能，3）英语中出色的口头和书面沟通技巧。申请人应在11月15日之前向约翰·卡斯珀森（John.caspersen@utoronto.ca）和nock@ualberta.ca的查尔斯·诺（Charles Nock）发送课程。将与竞争性申请人联系以安排面试（但请注意，竞争较少的申请人不会联系）。该位置将保持打开状态，直到选择合适的候选人为止。约翰·卡斯珀森多伦多大学约翰·caspersen@utoronto.ca
人工智能：妇产科新范式 人工智能：妇产科研究与临床实践新范式 妇科研究与临床实践
在此，我们将讨论目前妇产科中人工智能的使用情况，以及使用人工智能作为解释胎儿心率 (FHR) 和胎心监护 (CTG) 的工具，以帮助检测早产和妊娠并发症，并审查临床医生之间解释的差异，以降低产妇和婴儿的发病率和死亡率。人工智能系统可用作工具来创建算法，识别有早产风险的宫颈长度较短的无症状女性。此外，利用人工智能存储的巨大数据容量的好处可以帮助使用多组学和大量基因组数据确定早产的风险因素。在妇科手术领域，增强现实的使用有助于外科医生检测重要结构，从而减少并发症，缩短手术时间，并帮助受训外科医生在现实环境中练习。使用三维 (3D) 打印机可以提供模拟真实组织的材料，也有助于受训者在逼真的模型上练习。此外，3D 成像比二维 (2D) 成像具有更好的深度感知能力，使外科医生能够根据组织深度和尺寸制定术前计划。尽管人工智能存在一些局限性，但这项新技术可以改善患者的预后和管理，降低医疗成本，并帮助妇产科医生通过将人工智能系统纳入日常实践来减少工作量并提高效率和准确性。
城市生态系统中土壤微生物生态学的框架
会增强对微生物和生态系统对干扰的反应的基本理解（图1）。城市化对包括多种微生物组的地球化学，气候和生物群产生了巨大影响。尽管目前的城市地区占全球土地地区的0.5％（Schneider等，2009），但城市土地覆盖范围仍在不断扩大，这可能对环境健康和可持续性有很大的影响（Seto等，2012）。城市化会导致景观碎片，从而减少动植物的生物植物（Delaney等，2010; Liang等，2008; Su等，2011）。城市的光线和声音污染可以改变动物的行为，破坏物种的相互作用，并导致物种丰富度和成分的转变（Ciach＆Fröhlich，2017； Firbaugh＆Haynes，2016; Francis et al。，2009; Longcore＆Rich，2004）。城市中的土壤通常被有机污染物和重金属污染。这些污染物可以压力植物，污染植物组织，影响土壤和传粉动物群落，并为人类居民带来健康风险（Hern Andez＆Pastor，2008; Pan等，2018; Pavao-Zuckerman＆Coleman，2007; Wang等，2013）。通过温室气体排放（Pichler等，2017），大气氮的沉积（Fenn等，2003）和水污染（Overbo等，2021; Wright等，2011）。同时，城市环境维持关键的生态系统过程。昆虫的花粉可以在城市景观中壮成长，这使它们成为城市保护工作的重点（Baldock等，2019； Hall等，2017）。例如，庞大的城市地区继续提供足够的栖息地，资源和途径来支持高水平的生物多样性（Angold等，2006； Wenzel等，2020）。城市绿色空间可以通过过滤空气，调节气候和放缓径流来帮助抵消城市化的影响（Bolund＆Hunhammar，1999; McPhearson等，2015）。城市土壤支持养分循环过程，并使用适当的
人工智能在妇产科自动化领域的应用——现状评估
数字化期待已久的进展每天都会产生大量的医疗数据，而对这些数据进行手动分析和有针对性的、以患者为中心的评估变得越来越困难甚至不可行。这种状况以及个性化精准医疗日益复杂的相关要求，凸显了整个医疗保健系统对现代软件解决方案和算法的需求。过去几年，几乎所有医学领域都采用了最先进的设备和技术，确实已经使自动化流程至少部分进入了常规临床实践。这类系统利用了各种各样的人工智能 (AI) 技术，其中大多数已经开发用于优化医学图像重建、降噪、质量保证、分类、分割、计算机辅助检测和分类，以及新兴的研究领域放射基因组学。人工智能处理的任务完成得更快、更准确，这一点在 2015 年首次举办的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVCR) 的年度结果中得到了明确证明，错误率远低于人类。这篇评论文章将讨论人工智能在妇产科诊断中的潜在能力和目前可用的应用。本文将特别关注产前超声诊断中的自动化技术。
水到土地过渡的神经生态学和脊椎动物脑的演变
脊椎动物进化中的水对土地过渡提供了一个异常的机会，可以考虑计算大脑新生态的计算。所有的感觉方式都会改变，尤其是由于空气与水作为培养基而引起的大大扩大的视觉感官，并通过移动眼睛和颈部扩展。四肢的繁殖，随着进化为利用土地上生活方面的发展，是一项可比的计算挑战。由于土地上生物的总质量比质量水下大的一百倍，计算改进有望获得丰厚的回报。在水中，中脑底座坐标接近/避免通过水流和动物的身体状态和学习的情况进行决策。在土地上，必须解决感觉表面和效应子的相对运动，并增加了背骨的计算体系结构，例如顶叶皮层。对于大脑和悠久的土地居民来说，做出正确的决定时，做出了正确的决定，这意味着死亡可能是计划的基础，这使动物可以在颁布之前从假设的经验中学习。在基底神经节/额叶皮层电路中的价值加权，记忆全景的整合，以及海马及其相关皮质的同种中心认知图成为一种认知习惯习惯习惯性的过渡，与生态学的变化相同。
H＆F 2030气候与生态策略
••伦敦的夏季白天温度预计在本世纪中叶8•H＆F容易受到饮食的热量，其大部分地区的大部分地区都比海平面以上的FVE米小于FVE米•H＆F尤其容易受到“城市热岛”的影响，“城市热岛”的效果尤其容易受到“城市地区”的影响，而在哪个地区，与周围的地区相比，伦敦的风险范围很高。•伦敦的夏季白天温度预计在本世纪中叶8•H＆F容易受到饮食的热量，其大部分地区的大部分地区都比海平面以上的FVE米小于FVE米•H＆F尤其容易受到“城市热岛”的影响，“城市热岛”的效果尤其容易受到“城市地区”的影响，而在哪个地区，与周围的地区相比，伦敦的风险范围很高。
能量和对人类的恐惧限制了Pumas的空间生态
充满活力的需求和对捕食者的恐惧是塑造动物行为的主要因素，并且两者都可能是运动决策的驱动因素，最终决定了野生动植物的空间生态。对物理景观施加的运动对运动的限制仅与避免风险施加的局势分开考虑，这限制了我们对短期运动决策的理解，以影响长期的空间使用。在这里，我们将物理地形和捕食风险的成本整合到共同的货币，能源中，然后量化其对生活在人体统治景观中的大型食肉动物的短期运动和长期空间生态的影响。使用来自领pumas（puma concolor）的高分辨率GPS和加速度数据，我们计算了累积的物理地形和风险的短期（即5分钟）的能量成本（即5分钟）的成本（对我们的研究人群的主要酸味和恐惧）。物理和风险景观都影响了PUMA短期运动成本，风险通过诱导高能量但低效率的运动行为而产生相对较大的影响。短期运动成本的累积影响导致每日旅行距离和总房屋范围区域减少29％至68％。对于雄性pumas，长期使用空间的模式主要是由人类引起的风险的能量成本驱动的。这项工作表明，与物理地形一起，捕食风险在塑造动物的“能量景观”中起着主要作用，并表明对人类的恐惧可能是影响全球野生动植物运动的主要因素。
引用 (APA)：Tolsgaard, MG、Svendsen, MBS、Thybo, JK、Petersen, OB、Sundberg, KM 和 Christensen, AN (2021)。用于对超声成像进行分类的人工智能是否可以在不同人群和环境中推广？妇产科超声，57 (2)，342-343。https://doi.org/10.1002/uog.23546
在本期刊最近发表的一篇文章中，Drukker 等人 1 回顾了人工智能 (AI) 在妇产科超声成像中的作用。作者描述了 AI 算法在标准平面的自动检测和分类等应用中的应用。一个特别的挑战是，训练这些 AI 算法需要大量的超声图像。训练所得算法的方式存在引入偏差的风险。其次，在算法训练和验证的数据群体之外应用算法时会出现一个潜在问题。目前没有足够的证据表明 AI 算法可以从它们训练的群体推广到其他群体。如果 AI 算法无法在不同环境中推广，那么研究结果的普遍采用就会有问题。我们在此描述了在英国环境中开发的 AI 算法，并使用 2016 年英国人群的数据，与 2009 年至 2017 年期间在丹麦两个胎儿医学中心获得的图像相比如何。