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加速疫苗开发中的人工智能
在20世纪发达国家的预期寿命提高可以归因于几个因素 - 卫生基础设施和清洁水，粮食安全的提高，基于人群的医疗保健系统，最普遍的童年传染病和使用抗生素的大规模疫苗接种计划。亚历山大·弗莱明（Alexander Fleming）在1928年发现青霉素及其霍华德·弗洛里（Howard Florey）和恩斯特（Ernst）链条的纯化1940年以“抗生素年龄”为例，并奠定了探索潜力的基础，以探索大量的新颖抗菌剂（Hutchings等人（Hutchings等人）（Hutchings等，2019; lima et al。，2020; vila; vila。目前，将药物送入市场大约需要12年的公共用途，并且该过程非常昂贵，“新的抗生素的中位开发成本超过10亿美元，并且在批准后完成该化合物在其市场上的10年内完成批准后的批准后成本约为3.5亿美元。然而，在第一次临床使用青霉素后不久，观察到微生物通过几种不同的机制获得抗生素耐药性（Christaki等，2020; Huemer等，2020; Larsen等，2022）。世界卫生组织（WHO）强调了在细菌，病毒，寄生虫和真菌中应对耐药性的优先事项，这需要全球协调的多部门方法（Tacconelli等，2018）。抗菌抗性无疑受到i）在农业，兽医和医学实践中广泛使用广谱抗生素，ii）自我
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。
第 10 卷 | 人工智能与同意：女权主义反殖民批判
在印度，Aadhaar 系统为每个公民建立了一个逐步强制执行的唯一身份证号码，构成了世界上最大的生物识别身份系统，该系统对 Silvia Masiero 和 Soumyo Das 所称的多种形式的“数据不公正”负责，这是由于“反贫困计划的数据化”（Masiero & Das，2019）。据他们介绍，由于受益人的数据被强制纳入计划设计，这些数据集与权利的确定直接相关。换句话说，将“受益人群转换为机器可读数据”可以识别和分析用户，以分配（或不分配）权利。并非偶然，最具侵入性和惩罚性的系统针对的是穷人（Eubanks，2018）。一如既往，权力，在种族、阶级、性别、领土、残疾等所有交叉性中，在特定技术的部署方式和目标对象方面发挥着重要作用。
人工智能辅助手术 - Thomas Ward 的网站
外科手术涉及对组织的物理操作以治疗疾病。几个世纪以来，随着人类知识的增加和新工具的发展，外科手术的效果得到了改善。人工智能 (AI) 被定义为对算法的研究，该算法使机器能够推理和执行诸如解决问题、对象和单词识别、世界状态推理和决策等功能 [1] 。因此，外科手术是 AI 技术的一个自然而又复杂的应用。手术需要外科医生综合来自多个来源的数据来做出决策、识别解剖结构并在快速变化的场景中执行身体任务。在手术室外，外科护理的组成部分包括诊断、术前评估、术后护理、结果评估和外科医生培训（图8.1）。AI 有望提高围手术期护理的质量和效率，改善手术决策，增强人类外科医生的身体能力，并为未来的研究提供许多令人兴奋的机会——尽管并非没有潜在的陷阱和挑战。本章回顾了 AI 在外科手术中的过去、现在和未来应用。
人工智能对临床放射学实践的影响
放射学实践高度依赖于技术，因此当前的创新和进步对这一快速发展的行业做出了重大贡献。从手动胶片处理到自动处理阶段，再到最近使用的数字日光图像处理的转变就是由于技术进步而发生的此类变化的一个例子。1 这些技术进步彻底改变了临床放射学的实践，特别是引入了横断面成像模式，如计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。临床放射学实践的当前趋势包括整合人工智能 (AI) 和相关应用，以改善患者护理并加强该领域的研究。2,3 在资源匮乏且面临医疗基础设施不足等独特挑战的环境中，有必要讨论这些现代创新对临床放射学实践的未来影响。
人工智能在教育中的道德意义
摘要教育中的人工智能（AI）技术的整合引入了许多可能性和好处。但是，这也引发了道德问题，需要仔细考虑。这项研究工作探讨了与AI在教育中的实施相关的道德意义。这项工作研究了关键的道德维度，包括隐私和数据保护，公平和偏见以及对教师关系关系的影响。发现突出了AI设计和部署中透明度，问责制和公平性的重要性。这项工作提出了一个全面的框架，以指导教育中的道德人工智能实施，强调对强大的政策，算法透明度和解决偏见的需求。通过主动解决这些道德考虑，教育利益相关者可以确保一个负责任且包容的教育环境，以利用AI的潜力，同时维护道德原则。人工智能（AI）已彻底改变了包括教育在内的各个部门。其整合到教育体系中，提出了关于隐私，自治，偏见和问责制的道德问题。本文通过哲学观点深入研究了人工智能在教育中的道德意义。利用著名哲学家的作品，研究了在教育环境中使用人工智能技术固有的道德考虑。
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
论人工智能在 COVID-19 医学成像中的作用
1 IBM 欧洲研究中心，瑞士苏黎世 2 苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系，瑞士苏黎世 3 IBM 阿尔马登研究中心，美国加利福尼亚州圣何塞 4 视觉放射学，美国德克萨斯州达拉斯 5 犹他大学健康科学中心放射学和影像科学系，美国犹他州盐湖城 6 塞顿医学中心放射学系，美国加利福尼亚州戴利城 7 阿苏塔医学中心放射学系，以色列特拉维夫 8 本·古里安大学医学院，以色列贝尔谢巴 9 耶路撒冷希伯来大学医学院哈达萨-希伯来大学医学中心放射学系，以色列耶路撒冷 10 盖伊和圣托马斯 NHS 基金会皇家布罗姆普顿和哈里菲尔德医院，英国伦敦 11 切尔西和威斯敏斯特医院，英国伦敦 12 伦敦帝国理工学院国家心肺研究所，英国伦敦 13 布鲁内尔大学健康、医学与生命科学学院伦敦，英国伦敦 14 IBM 海法研究中心，以色列海法 15 耶路撒冷希伯来大学医学院，以色列耶路撒冷 *通信地址：jab@zurich.ibm.com (JB)，beymer@us.ibm.com (DB) https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100269