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社论：新兴SARS-COV-2变体
该研究主题的重点是诸如跟踪新兴的SARS-COV-2变体，新兴变体的检测，隔离和基因组表征，传播，发病机理，变体的临床效果，评估COVID-19疫苗接种和治疗效果的效果和治疗效果的效果，对SARS-COV-2基因组合数据的比较分析，以及其他公共生命值数据，以及其他数据，以及其他数据，以及其他。该研究主题有27篇文章，介绍了Omicron变体及其在全球范围内的次级及其临床表现的出现，特定的无症状感染，与199相关的肝损伤以及相关性，以及诸如高血压，糖尿病和凝发炎等合并症。此外，一些研究报告了治疗药物在减少病毒载量和疫苗接种的显着性和对Omicron变异剂的促进剂量方面的效率。此外，关于基因组监测和进化分析的研究表明，Omicron及其亚线及其特征突变的出现。所有这些深入的研究都探索了Omicron的各种元素，从而对该变体有全面的理解。
社论短 - 肥胖症 - 野性高血压
动脉高血压（AH）和肥胖症是最常见的两种疾病，通常可以相互关联，从而造成严重的心血管损伤。体重过剩通常会升高血压，体重减轻通常会降低血压。〜除了增加高血压，超重和肥胖的风险外，还会通过对脂质的影响，心脏纤维化，心力衰竭，中风，胰岛素抵抗以及其他心脏病的核心过程来增加心血管的风险。 Santos等。3提出了一项针对减肥手术指示患者的实验室和临床标记的研究。
研究主题社论社论：碳基材料：为未来能源和环境进步提供动力
- 哈萨克斯坦 Supiyeva 等人的储能论文介绍了使用环保型水性电解质开发可在 -40°C 至 +60°C 的宽温度范围内工作的超级电容器。主要思想是提出一种下一代解决方案，用于在纳米多孔碳电极中快速储能，成本低且安全。多孔碳网络可以保持本体电解质的液态并防止其冻结。此外，由于水的电还原而导致的水性电解质中的氢气释放会因甲醇的添加而改变，所有这些电解质的微调可使超级电容器在低温和高温下完全运行。 - 在智能纺织品领域，Albargi 等人使用石墨烯/硅氧烷复合导电油墨应用于股线 (PAY) 开发了新型压阻应变传感器，标志着可穿戴传感器技术的重大进步。莱卡和棉纱的混合，编织芯纺，涂有硅氧烷聚合物树脂，提高了机械耐用性和使用寿命。创新设计提高了负泊松比，灵敏度提高了 2.5 倍，应变范围提高了五倍。该传感器可有效地将机械应变转化为
编者按：特刊“深度学习在电气电子工程中的应用”
电气电子工程学习 (DL) 是人工智能 (AI) 领域的一项新兴技术，通过该技术，机器可以学习如何以类似于人脑的方式处理数据。近年来，基于 DL 的方法和算法引起了广泛关注，并在机器学习的许多领域取得了重大成功，例如图像处理、语音识别和脑模式识别 [1]、[2]、[3]。由于它们在识别和分析复杂模式方面取得了成功，因此它们正在进入几乎所有领域。电气和电子工程 (EEE) 领域是分配大量 DL 算法的领域之一。尽管存在一些基本挑战，例如需要大量数据来训练深度网络系数以及为各种应用设计不同结构的复杂性，但它已在该领域得到广泛应用。
社论：保险和金融中的人工智能
人工智能 (AI) 已成为一种现象，其压倒性成功和前所未有的准确性令几乎所有领域的研究人员都感到惊讶，有时甚至超越了人类专家。金融和保险行业也不例外，尤其是考虑到大多数金融和保险公司都拥有大量结构化和非结构化的历史数据。另一个激励因素是客户对无摩擦和按需服务的期望不断变化，这不仅带来了挑战，也为应用 AI 带来了重大机遇。在保险领域，AI 有望重塑索赔、承保、分销和定价。在金融领域，AI 正在对机器人咨询、欺诈预测、交易策略、风险评估和聊天机器人等产生巨大影响。在此背景下，本研究课题汇集了 11 篇论文，这些论文开发了将人工智能应用于各种金融和保险问题的新理论或应用模型。我们按照第一作者姓氏的顺序进行介绍。
社论：人工智能在人体生理学中的应用
尽管人工智能 (AI) 作为一门学科已成立 60 多年，但由于计算机技术的进步、机器学习算法的改进、图形处理单元通用计算的发展、大数据访问的增加以及云计算的兴起等诸多原因，人工智能在二十一世纪的前二十年取得了迅速发展。人工智能已被用于解决生活中各个方面的各种挑战性问题，例如商业、教育、安全、医学（Topol，2019 年；Rajpurkar 等人，2022 年）以及本合集感兴趣的人体生理学。本合集的目的是广泛介绍人工智能应用于人体生理学各种生物系统，特别是心血管、呼吸和内分泌系统所取得的最新进展。四篇文章极大地展示了人工智能在解决先前已知的心血管系统诊断局限性方面的应用。在缺血性心肌病领域，Zhao 等人。提出了几种基于支持向量机的模型，使用计算出的样本熵、心电图 (ECG) 和心向量图的 ST-T 段的空间异质性指数和时间异质性指数作为输入特征，组合模型作为检测心肌缺血的非侵入性工具具有最佳分类器性能。在将人工智能应用于结构性心脏病的解释时，Bailoor 等人使用基于心音主成分和瓣膜状态的健康和狭窄主动脉瓣的“声学特征”训练了线性判别分类器，以检测主动脉瓣异常。在心电图诊断和心律失常解释的道路上，Brisk 等人展示了波分割如何成为一种有用的心电图表示学习形式，从而提高模型在下游任务上的性能。最后，Cámara-Vázquez 等人讨论了深度卷积神经网络和体表电位映射在确定心房颤动患者消融目标区域方面的潜力。
社论：机器学习和人工智能......
农用无人机集机器人、人工智能、大数据、物联网等技术于一体，被广泛应用于播种、地块监测、作物病虫害检测、农药化肥喷洒等各类农业作业，大大提高农业生产效率、解放劳动力（Kim et al.，2019），正在成为精准农业航空领域的一股生力军（Wang et al.，2019）。与传统农业机械相比，农用无人机具有体积小、重量轻、便于运输，飞行控制灵活等特点，具有作业精准、高效、环保、智能、使用方便等特点。但很多时候，飞行过程中农用无人机载荷的实时变化会影响其速度、精度和飞行轨迹稳定性。徐建军等（2019）指出，农用无人机在作业过程中应时刻保持良好的飞行姿态，提高作业效率。魏等提出了一种使用 PID 控制器和鲁棒 TS 模糊控制方法实现 AUAV 飞行轨迹稳定性的飞行动力学模型。对于不同的飞行条件，该模型可以在飞行路径中实现一定的稳定性，以抵抗负载扰动。
社论：金融和工业领域的人工智能
本研究主题包含六次关于金融和工业领域人工智能 (AI) 的研究会议的成果。这些会议自 2016 年起在瑞士苏黎世应用科学大学 1 举办，吸引了来自工业界和学术界的大量参与者。我们举办系列会议的初衷是，只有通过自下而上的方法，才能理解人工智能在现实世界中应用的可能性和挑战，即通过考虑尽可能多的案例研究，从尽可能多的不同经济部门进行研究。此外，鉴于现在几乎所有经济部门都声称自己是以技术为基础的，迫切需要了解在实际实施抽象人工智能理念时遇到的具体挑战。金融和工业领域的人工智能引起了工业界和学术界的极大兴趣。本系列会议可以看作是人工智能各种研究主题的延续和延伸。
社论：迈向并超越人类水平的人工智能
目前，人类水平的人工智能 [也称为“强人工智能”、“通用人工智能 (AGI)”等] 是科学界和公众最感兴趣的问题之一。然而，由于许多客观和主观原因（Bostrom，2014），该领域的具体研究和工程工作很少。下面回顾了我们研究主题中发表的四篇论文，然后简要概述了 AGI 的最终发展。本主题的第一篇文章（Karimpanal 和 Bouuffanais）重点关注强化学习算法中改进经验重放技术的问题。为了更有效地学习，作者提出了一种选择合适的转换序列来加速学习的方法。新方法结合了跟踪和存储、构建和重放与更高幅度的时间差异误差相关的合适转换序列。该方法在离策略环境中针对诸如水坑世界和山地车等任务进行了评估，结果表明，通过可控记忆参数，学习速度显著提高。Tapia 等人的论文与我们的大脑通过观察与环境有效互动所需的运动主题来构建和学习的能力有关。作者开发了一种基于动作语义知识、利用神经网络动态构建随时间变化情况下的行为的模型。他们的研究结果指出，在认知层面存在某种形式的静态内部表征机制，涉及构建广义地图的决策和战略规划。在虚拟击剑（防守和进攻）战斗游戏的任务中报告了认知运动技能的结果，并使用真实机器人进行了实验验证。在简要概述中，Bac 和 Zinovyev 描述了将多维空间投影到类比蜥蜴脑任务指定的低维空间的现代方法。他们的评论基于数学投影理论的概念，提供了关于局部固有维数的见解，有助于在实际中选择提取和检测 AI 应用中有用的低维表示的方法。他们列出了 100 篇参考文献，展示了几种以相似性或不相似性为特征的注入、投影和多重流形技术。因此，开发新的数学数据分析方法是现在和不久的将来创建学习系统的最重要任务之一。最后，Tyukin 等人开发了一个框架，用于知识在 AI 系统中传播的过程，而无需大量计算资源。他们展示了 AI 系统如何使用预训练的卷积神经网络为独立的 AI 代理创建训练环境。作者使用了两种学习算法来完全自动化知识和经验的传递，其中一个算法充当“老师”，另一个算法充当“学生”。该框架用于视频流中的自动行人检测，并表现出对过滤假阳性和假阴性错误的极高选择性。