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有效实施数据主体的权利
AI系统经过经常被模型记忆的数据培训（Carlini等，2021）。机器学习模型的行为就像训练数据的有损压缩机一样，这些模型基于深度学习的性能进一步归因于这种行为（Schelter，2020； Tishby＆Zaslavsky，2015年）。换句话说，机器学习模型是培训数据的压缩版本。此外，AI模型还容易受到会员推理攻击的影响，这些攻击有助于评估有关某人的数据是否在培训数据集中（Shokri等，2017）。因此，实施擦除和纠正的权利需要通过模型逆转个人数据的记忆。这涉及删除（1）用作培训输入的个人数据，以及（2）训练有素的模型中特定数据点的影响。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
欧洲职场中的人工智能 从招聘广告中洞察
一种基于机器的系统，旨在以不同程度的自主性运行，部署后可能表现出适应性，并且为了明确或隐含的目标，根据收到的输入推断如何生成输出，例如预测、内容、建议或可以影响物理或虚拟环境的决策。
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马哈拉施特拉邦能源发展署（MEDA）
7 EA-12 M/s Vedant Energy Solutions LLP I-2 Udyogpushpa 公寓，地块编号。先生 230, Ulkanagari, 奥兰加巴德 - 431005 9922994991, 7774037481 Rahul Deshpande rahul@vedantenergysolutions.co m, sales@vedantenergysolutions.com
准确、高效地重建右心室形状和
从时间分辨的医学图像中精确重建右心几何形状和运动可增强基于图像可视化的诊断工具以及通过计算方法进行的心脏血液动力学分析。由于右心形态和运动的特殊性，常用的分割和/或重建技术仅采用短轴电影 MRI，在右心相关区域（如心室底部和流出道）缺乏准确性。此外，重建过程非常耗时，并且在生成计算域的情况下需要大量的人工干预。本文提出了一种从时间分辨 MRI 中精确高效地重建右心几何形状和运动的新方法。具体而言，所提出的方法利用表面变形来合并来自多系列电影 MRI（如短/长轴和 2/3/4 腔采集）的信息并重建重要的心脏特征。它还通过利用合适的图像配准技术自动提供完整的心脏收缩和放松运动。该方法既适用于健康病例，也适用于病理（法洛四联症）病例，并且比标准程序产生更准确的结果。所提出的方法还用于为计算流体动力学提供重要输入。相应的数值结果证明了我们的方法在计算临床相关血液动力学量方面的可靠性。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。
2024-11-07 CCIA 关于人工智能和版权的立场文件
直接的后果是，作者身份不能归于人工智能系统本身。授予人工智能系统自主生成的内容版权违背了版权保护的初衷，版权保护的目的是奖励和激励人类的创造。这一评估与欧洲议会 2020 年 10 月 20 日关于人工智能技术发展知识产权的决议一致，该决议指出“试图赋予人工智能技术法人资格是不恰当的”，并指出“这种可能性会对人类创造者的激励产生负面影响。”17 我们告诫不要探索改变当前人工智能自主生成输出的版权制度，因为该领域的政策变化既不可取，也没有证据支持 18 。
深入了解口腔链球菌作为机会性病原体在传染病中的作用
口腔链球菌属于草绿色链球菌群 (VGS)，被认为是主要栖息在口腔中的正常菌群的一员。然而，最近人们越来越多地认识到它是各种危及生命的传染病（如感染性心内膜炎 (IE) 和脑膜炎）的病原体。此外，人们已经讨论了口腔链球菌和其他 VGS 种在机会性感染的患病率、临床特征和预后方面的差异。特别是口腔链球菌在 IE 中的优势引起了人们的密切关注。在可能致命的感染中，临床上忽视口腔链球菌作为诱发因素可能会严重阻碍早期诊断和治疗。然而，到目前为止，与口腔链球菌相关的传染病尚未得到全面描述。因此，本综述将概述口腔链球菌引起的传染病，以揭示其作为机会性病原体的隐藏作用。
