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提供更安全、更智能的工程 2022 年 6 月
许多 PI 和项目负责人获得了备受瞩目的研究任命和奖项，反映了他们在科学界的高度认可。Mark Girolami（2017 年至 2021 年数据中心工程项目主任）和 Jennifer Whyte（数据中心工程大挑战领导者）均被授予皇家工程院研究主席。Mark Girolami 当选为剑桥大学 Kirby Laing 爵士土木工程教授，接替 Robert Mair 勋爵，并于 2021 年被任命为图灵的第一任首席科学家。Julie McCann（大挑战领导者）是 PETRAS 国家物联网系统网络安全卓越中心的副主任。Omar Matar（战略领导者）和 Leroy Gardner（研究员）当选为皇家工程院院士。Theo Damoulas（2019-21 年副项目主任兼小组组长）荣获 EPSRC 颁发的一项高度挑剔的图灵 AI 加速奖学金，并晋升为华威大学计算机科学与统计学教授。
对抗更具毒的SARS-COV-2变体将需要更明智的大流行反应
ew研究表明，SARS-COV-2的关注变体（VOC）比天然菌株更具毒性，此外还可以更透射。1 Fisman和Tuite使用Ontario的Covid-19案例数据来估计α/B1.1.1.17，beta/b.1.351，Gamma/p.1和delta/b.1.617变体的毒力，而与SARS-COV-2的初始野生型菌株相比。他们发现住院的风险更高，接受VOC的重症监护和死亡，尤其是三角洲变种的风险。加拿大与2020年初面临的大流行作斗争。病毒变得更加聪明，更危险，这意味着我们也需要变得更聪明。加拿大的政府可以通过制定明智地结合所有已证明有效的措施的政策来确保人们的安全。SARS-COV-2疫苗的早期到来的到来使社会可以重新开放并更快地恢复正常。经过几轮锁定，物理距离的授权和对业务的限制，人们可以理解地感到疲倦。大流行限制的经济和人数巨大。SARS-COV-2变体的毒力增强，其CAP的可观性会引起完全疫苗接种的人的突破性感染3，并报告说，对Delta变体的批准Vacines有效性降低的报道并不是唯一的因素，使大流行隧道末端的光线变暗。6进入夏季，一些政府选择将大多数公共卫生措施的开关转向“关闭”。例如，艾伯塔省和萨斯喀彻温省的领导人决定无视警告VOC危险的科学家的警告。取而代之的是，他们通过承诺“有史以来最好的夏天”来宣讲希望。 2现在，他们的医疗保健系统面临着对重症监护的需求，这比以往任何时候都更高，疲惫的卫生保健工作者承受着道德困扰的负担，而取消程序的连锁反应将影响人们未来几年的健康状况。误导性的一种不正当的大流行导致加拿大及其他地区的疫苗犹豫不决和拒绝，4,5危险地危及达到SARS-COV-2-2群体免疫力，这将促进放松公共卫生措施。
更智能的生活平面图指南
我们从一个小型住宅的想法开始，意识到需要更大、更好的设计。我们与朋友和商业伙伴的交流越多，我们就越觉得有必要建造一个不仅占地面积小，而且提供更多功能、节能和豪华生活空间的住宅。这个想法像野火一样流行起来，结果就是智能小屋。基本上，我们在小型住宅的想法中增加了 200 - 300 平方英尺的空间和档次，创造了一个非常宜居、舒适和可用的空间，你会喜欢把它称为家。智能小屋的独特设计变得如此受欢迎，现在已经推动了一些更大的 2 到 3 卧室模型。
MOHICAN：通过信任和协作分析实现人机性能监控。– 实现更智能的虚拟助手设计和机器行为的实时优化
人机协作性能评估为军事效能带来两大重要价值：(1) 提高认知飞机系统的设计质量，(2) 在战斗期间将虚拟助手的行为与驾驶舱需求同步。本文介绍了“MOHICAN”，这是一种用于监控战斗机驾驶舱中人机协作性能的系统方法。MOHICAN 将包括一种方法、其工具和一个针对多用途飞机的模型。通过扩展测量标准，并将集体协作贡献整合到整个系统的整体性能中（例如，军事空中作战），可以为驾驶舱开发的这些原则扩展到更复杂的系统。系统性能依赖于 TOP 模型 (Boy, 2011 , 2013 ) 中所包含的三个因素的表达：技术（例如可用性、可解释性等）、团队合作的组织（例如信任和协作等）和人（例如工作量、压力、记忆等）。 MOHICAN 将跨学科知识和技术诀窍（例如航空、人工智能和人机交互）、人为和组织因素、领域专业知识结合起来，从而能够评估人机合作绩效。 MOHICAN 的目标有三个。 (1) 多代理模型支持基于战术的各种人和机器系统（或代理）之间的信息处理和传输
人类比机器更聪明吗？
人造机器能否通过采取主动行动让其创造者感到惊讶？根据克里斯蒂安尼尼 (2016) 的说法，这个问题已经问了几个世纪，并产生了各种各样的答案。堪称第一位计算机程序员的阿达·洛夫莱斯很清楚自己在这个问题上的立场：“分析机不自诩能够创造任何东西”，她在 1843 年说道。“它可以遵循分析；但它没有预测任何分析关系或真理的能力”。然而，173 年后，一个在距离她在伦敦的家一英里多的地方开发的计算机程序击败了围棋九段大师李西石。AlphaGo 的程序员中没有人能打败李西石，更不用说打败他们自己的程序了。根据克里斯蒂安尼尼 (2016) 的说法，该软件已经学会了做它的程序员不能做和不理解的事情。 AlphaGo 使用的机器学习技术在人工智能领域正在广泛传播。在过去，“学习机器”的概念听起来可能像是一个骗局。
人工智能：实现智能医疗的颠覆性工具
摘要。– 目的：尽管医学研发模式非常成功，但由于该模式本身固有的一系列缺陷和不足，它未能改善人们的健康。一种结合人类和人工智能 (AI) 的新集体智慧可以克服这些障碍。由于人工智能将在这种新的集体智慧中发挥关键作用，因此医疗保健人员有必要了解这些技术的工作原理。通过这篇全面的评论，我们打算提供它。材料和方法：在机构和非机构网站上进行了广泛的搜索，以确定相关的论文、评论和报告。结果：我们首先描述了当前研发生物医学模型的缺陷和不足，以及如何通过真正个性化和整体的方法产生新的集体智慧，从而带来更好、更明智的医学。然后，我们讨论新的数据收集和数据处理形式以及不同类型的人工智能及其特定算法。最后，我们回顾了人工智能在生物医学领域的当前用途和应用以及如何扩展这些用途和应用，以及将这些新技术应用于医学领域的局限性和挑战。结论：这种基于新集体智慧的巨大共同努力将成倍地提高医学研究的质量，从而彻底改变医疗保健模式。人工智能不会取代我们，而是帮助我们实现世界卫生组织在 1978 年《阿拉木图宣言》中设定的雄心勃勃的目标：“全民健康”。
ecocirc – 更明智的选择 - Xylem
ecocirc S 15-4/130 (N) 24 130 15 4 G 1 / R ½ ≤ 0.16 60B0L1000 60B0L1001 ecocirc M 15-6/130 (N) 34 130 15 6 G 1 / R ½ ≤ 0.17 60B0L1002 60B0L1004 ecocirc L 15-8/130 (N) 60 130 15 8 G 1 / R ½ ≤ 0.18 60B0L1003 60B0L1005 ecocirc S 20-4/130 24 130 20 4 G 1 ¼ / R ¾ ≤ 0.16 60B0L1006 - ecocirc S 20-4/150 N 24 150 20 4 G 1 ¼ / R ¾ ≤ 0.16 - 60B0L1008 ecocirc M 20-6/130 34 130 20 6 G 1 ¼ / R ¾ ≤ 0.17 60B0L1007 - ecocirc M 20-6/150 N 34 150 20 6 G 1 ¼ / R ¾ ≤ 0.17 - 60B0L1009 ecocirc S 25-4/130 (N) 24 130 25 4 G 1 ½ / R 1 ≤ 0.16 60B0L1010 60B0L1013 ecocirc S 25-4/180 (N) 24 180 25 4 G 1 ½ / R 1 ≤ 0.16 60B0L1016 60B0L1019 ecocirc M 25-6/130（N） 34 130 25 6 G 1 ½ / R 1 ≤ 0.17 60B0L1011 60B0L1014 ecocirc M 25-6/180（N） 34 180 25 6 G 1 ½ / R 1 ≤ 0.17 60B0L1017 60B0L1020 ecocirc L 25-8/130（N） 60 130 25 8 G 1 ½ / R 1 ≤ 0.18 60B0L1012 60B0L1015 ecocirc L 25-8/180（N） 60 180 25 8 G 1 ½ / R 1 ≤ 0.18 60B0L1018 60B0L1021 ecocirc S 32-4/180（N） 24 180 32 4 G 2 / R 1 ¼ ≤ 0.16 60B0L1022 60B0L1025 ecocirc M 32-6/180（N） 34 180 32 6 G 2 / R 1 ¼ ≤ 0.17 60B0L1023 60B0L1026 ecocirc L 32-8/180（N） 60 180 32 8 G 2 / R 1 ¼ ≤ 0.18 60B0L1024 60B0L1027
实现现实 更智能、更快速、更简单的方法来构建... - Orbital
注意：虽然本书的重点是构建 Web 应用程序，但其中许多想法也适用于非软件活动。这里提出的关于小团队、快速原型设计、预期迭代等建议可以作为指导，无论您是创业、写书、设计网站、录制专辑还是从事其他各种工作。一旦你开始在生活的某个领域实现现实，你就会发现这些概念如何应用于广泛的活动。