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人工智能用于预测...
自身免疫性风湿病（ARD）提出了一个重要的全球健康挑战，其特征是患病率上升。这些高度异质性疾病涉及复杂的病理生理机制，从而导致跨个体的可变治疗效率。这种可变性强调了对个性化和精确治疗策略的需求。传统上，临床实践取决于经验治疗的选择，这通常会导致有效的疾病管理延迟，并可能对多个器官造成不可逆转的损害。这样的延误显着影响患者的生活质量和预后。人工智能（AI）最近成为风湿病学的一种变革性工具，提供了新的见解和方法。当前的研究探讨了AI在诊断疾病，分层风险，评估预后和预测ARD治疗反应方面的能力。AI中的这些发展为更精确和有针对性的治疗策略提供了潜力，从而促进了增强患者预后的乐观情绪。本文批判性地回顾了预测ARD治疗反应的最新AI进步，强调了当前的艺术状况，确定了持续的挑战，并提出了未来研究的方向。通过利用AI的能力，研究人员和临床医生准备开发更个性化和有效的干预措施，改善ARD患者的护理和结果。
巴尔的摩宣言：探索类器官智能
Thomas Hartung 1,2 * , Lena Smirnova 1 , Itzy E. Morales Pantoja 1 , Akwasi Akwaboah 3 , Dowlette-Mary Alam El Din 1 , Cynthia A. Berlinicke 4 , J. Lomax Boyd 5 , Brian S. Caffo 6 , Ben Capello 7 , Cohen Lowry , Lowry 8 . Curley 7 , Ralph Etienne-Cummings 3 , Raha Dastgheyb 10 , David H. Gracias 11,12,13,14,15,16 , Frederic Gilbert 17 , Christa Whelan Habela 10 , Fang Han 18 , Timothy D. 19 , Harris Hill 2 , Eric Hermann , 21 . Qi Huang 11 , Rabih E. Jabbour 22 , Erik C. Johnson 20 , Brett J. Kagan 23 , Caroline Krall 1 , Andre Levchenko 24 , Paul Locke 1 , Alexandra Maertens 1 , Monica Metea 25 , Alysson R. Muotri 227 , Paul Rhealton 28 mus 20 , Jesse D. Plotkin 1 , Paul Roach 29 , July Carolina Romero 1 , Jens C. Schwamborn 30 , Fenna Sille ´ 1 , Alexander S. Szalay 31,32,33 , Katya Tsaioun 1 , Daniel Tornero 35 , Jolstein , Jolstein , 36 . 37
第 12 卷 | 治理媒体和通信领域的人工智能
资金：Jo Pierson 获得了 DELICIOS 项目（社会技术系统中的决策委托给自主代理）的支持，该项目由佛兰德斯研究基金会 (FWO)（拨款 G054919N）资助，Aphra Kerr 感谢 ADAPT 中心的支持，该中心由爱尔兰科学基金会研究中心计划（拨款 13/RC/2106_P2）资助。竞争利益：作者声明不存在影响文本的竞争利益。许可：这是一篇开放获取的文章，根据 Creative Commons Attribution 3.0 许可（德国）的条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/deed.en 版权归作者所有。
西班牙教育领域人工智能应用分析：在职教师的视角
摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师，以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示，虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度，但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外，最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后，中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的，例如演示文稿、文本或视频，而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下，高等教育教师将人工智能用于学术技术目的，解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具，以及与研究相关的任务，如文本翻译或数据分析。基于这些结果，教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制，除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外，还应纳入更广泛的人工智能工具。
社论：肿瘤学的人工智能和成像
人工智能（AI）和成像技术的最新进展显着改变了肿瘤学的诊断和治疗景观（1-3）。越来越多的成像方式，例如CT，PET，US和MRI，正在越来越多地用于肿瘤成像（4-7），而新兴的跨学科领域（例如MR-LINAC）获得了相当多的牵引力（8，9）。肿瘤学中成像和治疗的这种加速融合强调，迫切需要进一步探索包括放射治疗在内的各种肿瘤学专业的AI和成像以增强癌症护理的作用。应对这种需求，提出了标题为“肿瘤学中的人工智能和成像”的主题，从而汇总了149名领域的作者/专家的19项贡献。这些贡献深入研究了AI和成像在肿瘤诊断和治疗中的潜力，探讨了新兴的AI驱动模型，以进行肿瘤学诊断和预测，并强调了从医学图像中提取定量特征以预测肿瘤行为，治疗反应和患者预后。
基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
引用本文：Weiyong Zou & Yunjun Xiong (2023) 人工智能促进产业升级吗？来自中国的证据，Economic Research-Ekonomska Istraživanja，36:1，1666-1687，DOI：10.1080/1331677X.2022.2092168
摘要 本文基于2000—2019年中国285个城市的面板数据，从算法、数据、算力、应用场景和相关技术五个维度检索城市人工智能相关专利申请数量，结合产业升级和合理化两个视角，从理论和实证角度分析研究主题的内在影响理论。研究结果表明，人工智能不仅有利于产业升级，而且能显著抑制产业结构偏离均衡，有利于产业合理化。此外，本文结论在经过剔除中心城市样本、缩尾处理、工具变量法等一系列稳健性检验后依然有效。通过异质性检验发现，人工智能对产业升级的促进作用在大城市和产业升级水平高的城市更为明显。内在机理检验结果表明，人工智能通过促进技术创新来推动产业升级。在市场化程度高、互联网发达的城市，人工智能对产业升级的推动作用可以增强，本文的研究结论将有利于加快发展人工智能促进产业升级，为实现高质量发展提供有益参考。
大数据和人工智能应用于血液和...
人工智能（AI）意味着数据分析的转折点，从而可以预测具有先验水平的未见结果。在多发性硬化症（MS）中，中枢神经系统的慢性炎症性局部线条具有复杂的发病机理和潜在的毁灭性后果，基于AI的模型已显示出令人鼓舞的初步结果，尤其是在使用神经影像作为模型输入或预测变量时使用神经影像学。根据文献，基于AI的方法在血清/血液和CSF生物标志物中的应用较少，尽管它具有很大的潜力。在这篇综述中，我们旨在调查和总结MS中适用于人体流体生物标志物的AI方法的最新进展，从而强调了最具代表性研究的关键特征，同时说明了它们的局限性和未来方向。
人工智能在预测致病...
病原微生物的抗菌素耐药性 (AMR) 问题已成为全球公共卫生危机，对现代医疗保健系统构成重大威胁。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的出现为该领域带来了革命性的变化。这些先进的计算方法能够处理和分析大规模生物医学数据，从而揭示耐药性发展背后的复杂模式和机制。人工智能技术越来越多地用于根据基因含量和基因组组成预测病原体对各种抗生素的耐药性。本文回顾了人工智能和机器学习在预测病原微生物抗菌素耐药性方面的最新进展。我们首先概述了微生物耐药性的生物学基础及其流行病学研究。随后，我们重点介绍了用于耐药性预测的主要人工智能和机器学习模型，包括但不限于支持向量机、随机森林和深度学习网络。此外，我们探讨了该领域的主要挑战，例如数据可用性、模型可解释性和跨物种耐药性预测。最后，我们通过算法优化、数据集扩展和跨学科协作，探讨微生物耐药性研究的新视角和解决方案。随着人工智能技术的不断进步，未来我们将拥有对抗病原微生物耐药性的最有力武器。
