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联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
ATAS合格的主题：1。主题区域2。CAH3代码3。HECOS代码
（100118）卫星工程（100159）电信工程（100162）计算机系统工程（100163）电气和电子工程（100164）电气工程（100165）电子工程（100166）电子工程（100166） （100188）系统工程（100539）广播工程（100546）数字电路工程（100553）集成电路设计（100581）电力（101234）纳米技术（101353）（101353化学，过程和能源工程
非自然人类受试者的法律待遇
摘要 尽管法律人格已逐渐被赋予对人类社会自然运作有直接影响的非人类实体（鉴于其文化意义），但对于基于计算机的智能系统却并非如此。虽然这一概念到目前为止还没有对人类产生显著的负面影响，但这种情况之所以持续，只是因为先进的计算机智能系统（ACIS）尚未被公认为达到类似人类的水平。随着 ACIS 融入陪伴机器人和仿生学等医疗辅助技术，我们对 ACIS 的法律处理也必须适应——否则社会将面临可能导致法律认可的歧视性待遇的法律挑战。为此，本文揭示了规范“自然”人类主体定义的复杂性，阐明了当前的生物伦理话语如何无法有效指导 ACIS 融入植入和外部人工制品，并主张在国际法律保护和义务方面建立各种 ACIS-人类合并之间的法律界限。
使用fnirs
使用FNIRS测量值的基于内存的工作负载分类已被证明是现实的适应性BCI的理想方法，用于测量人类工作量水平。6在本文中，我们研究了与n个背任务不同条件相对应的FNIR的分类问题（即需要受试者连续记住最后的n∈F1; 2; 2; 3; 3; ：： g快速变化的字母或数字）。我们在前额叶皮层（PFC）上进行了FNIRS测量，已发现这是通过正电子发射断层扫描和功能磁共振成像的与记忆相关任务的相关区域。7，8文献中的大多数n返还分类研究基于对fnirs信号的监督方法，并基于主题内部（即，在单个主题的数据获取的一次试验中）。9 - 11虽然这些研究表现出令人鼓舞的结果，但对于可以适应具有广泛生理条件的不同用户的界面系统而言，受试者和会话依赖的系统是不现实的。为了在BCI中使用，必须基于经验会议（会话逐句对齐）和跨主题（主题对准）基于FNIRS数据的工作负载分类。存在一些挑战，可以使用FNIRS数据妨碍精确的工作负载分类。我们在下面概述了它们，并提出了减轻它们的方法。第一个挑战是本文的主要重点，是处理n-back任务分类的逐项和主题变化。这些问题与机器学习中所谓的域适应性有关。12 - 14更具体地说，来自不同会话或不同主题的数据称为属于不同域，并且跨不同域（数据属于的会话或主题）的数据分布的变化被视为域移动。15由于这种现象，我们从一个领域学到的知识不能直接应用于另一个领域。为了解决这个问题，最佳运输理论和方法的最新进展（OT）16和度量测量空间比对17 - 19可用于将数据与已知标记的n个返回条件从一个会话或一个主题到同一主题或其他主题中的另一个会话的未标记的数据与未标记的数据对齐。尽管已将OT应用于具有潜在性能的域适应性，但是20，21当不存在两个空间之间的有意义的距离概念时，但是两组用于对齐的数据不共享相同的度量空间时，它会受到一定的限制。例如，对于会话逐一比对，由于信噪比较差（SNR），从两个会话中删除了一些FNIRS通道的数据。这将导致两个会话的数据嵌入两个域中的不同维度。幼稚的解决方案是从另一个会话中删除相应的通道，以确保两个会话具有相同的维度。但是，这是导致信息丧失的缺点。第二个挑战是FNIRS信号中的运动伪像。fnirs中的运动伪影通常是由于实验过程中头皮中任何源或检测器的耦合变化。31在本文中，我们提出，使用Gromov - Wasserstein（G-W）18，22和Fused Gromov - Wasserstein（FG-W）Barycenter 23将减轻此问题，并为FNIRS n-BACK任务分类的范围跨域提供算法。这会导致突然增加或减少测得的光强度，并可能影响测得的FNIRS信号。从机器学习的角度来看，运动伪影检测和校正有助于消除主题行为（抽搐，头部移动等）的任何误导性相关性分类模型从FNIRS数据中学到了什么。例如，分类模型可以识别当受试者由于受试者的头部移动而在测量信号中检测到测量信号中的峰值时，将受试者按下按钮作为需求，而不是从脑信号中检测实际的血液动力学反应。已提出了许多方法，灵感来自统计信号处理方法，例如自适应过滤，独立组件分析（ICA）和时频分析，以删除或纠正FNIRS信号中的运动伪影。24 - 30这些技术中的大多数都取决于使用辅助参考信号（例如，加速度计等）或自相间通道，或需要对运动伪影特征和清洁的FNIRS信号的特征进行某些假设。在本文中，我们使用基于稀疏优化的现成方法来自动检测和去除尖峰和台阶异常，即瞬时伪影还原算法（TARA）。
数据主体、数字监控、人工智能和工作的未来
工作场所监控是一种古老的做法，但随着新技术使监控实践更加多样化、普遍和广泛，并提高了雇主监控工人生活各个方面的能力，这种做法变得越来越容易和普遍。新技术创新既增加了雇主可用的监控设备的数量，也提高了这些设备提取、处理和存储个人信息的效率。数字化转型、工作设计实验和新技术确实是压倒性的方法，具有增强在工作场所处理个人数据的潜力。虽然许多活动看起来像是一个令人兴奋和充满可能性的美丽新世界，但必须考虑到工人被跟踪和监控的个人经历。现在，出现了与数据所有权、工作相关监控的权力动态、数据使用、人力资源实践和工作场所压力有关的问题，这些问题涉及所有社会经济阶层。
引用：Wong CK、Ho DTY、Tam AR 等人。使用可穿戴生物传感器在隔离对象中早期检测 COVID-19 的人工智能移动健康平台：随机对照试验方案。BMJ Open 2020；10：e038555。doi:10.1136/bmjopen-2020-038555
摘要 引言 新冠肺炎 (COVID-19) 在全球爆发。由于尚无有效的治疗方法或疫苗，严格实施隔离和检疫等传统公共卫生措施仍是控制疫情的最有效工具。当隔离一名无症状的新冠肺炎接触者时，有必要进行体温和症状监测。由于这种监测具有间歇性且高度依赖自律，因此效果有限。生物传感器技术的进步使得使用各种外形的可穿戴生物传感器持续监测生理参数成为可能。 目的 探索使用可穿戴生物传感器持续监测多维生理参数以尽早发现新冠肺炎临床进展的潜力。 方法 这项随机对照开放标签试验将涉及 200-1000 名在香港指定设施内接受强制隔离的与新冠肺炎有密切接触的无症状受试者。在 14 天的隔离期间，受试者将按 1:1 的比例随机接受远程监控策略（干预组）或标准策略（对照组）。除了对照组的发烧和症状监测外，干预组的受试者还将在手臂上佩戴可穿戴生物传感器，以持续监测皮肤温度、呼吸频率、血压、脉搏率、血氧饱和度和日常活动。这些生理参数将实时传输到名为 Biovitals Sentinel 的智能手机应用程序中。然后，这些数据将使用名为 Biovitals 的基于云的多变量生理分析引擎进行处理，以检测细微的生理变化。结果将显示在基于网络的仪表板上，供临床医生审查。主要结果是 COVID-19 的诊断时间。伦理与传播 研究地点的机构审查委员会已获得伦理批准。结果将发表在同行评审期刊上。
盲人受试者的体感事件相关电位差异导致触觉 P300 BCI 表现更佳
在本研究中，我们创建了一个具有两种刺激类型的 8 命令 P300 触觉 BCI，在经过少量改动的消费者盲文显示器上运行，并在 10 名盲人和 10 名视力正常者身上进行了测试。盲人受试者的准确率中位数比视力正常者高 27%（p < 0.05），证明盲人受试者不仅能够使用触觉 BCI，而且还能取得优于视力正常者的效果。具有最佳刺激类型的盲人组的准确率中位数达到了 95%。组间事件相关电位的差异位于刺激后 300 毫秒之前的额中部位点，与早期认知 ERP 成分相对应。盲人的 ERP 幅度更高、延迟更短。这个结果在不同触觉刺激的实验条件下都是一致的。盲人的分类表现与盲文阅读速度相关。这使得我们能够讨论视力丧失后感觉补偿过程中的可塑性变化机制及其对个人感知经验的依赖性。
以下是一些支持在家学习的网站。该列表并不详尽，还有其他网站可供选择，这些网站的主题可能
以下是一些支持在家学习的网站。此列表并不详尽，其他科目可能已经使用过的网站也可用。https://studyrocket.co.uk/ Study Rocket 可帮助您从 AQA、Edexcel、OCR 中找到正确的复习内容。只需从数千个免费的 A-level 和 GCSE 课程中进行选择即可。https://app.senecalearning.com/courses?Price=Free 帮助 2,500,000 多名学生更快地学习和更好地记忆。我们的家庭作业和复习平台应用认知神经科学，使学习更高效、更愉快。https://getrevising.co.uk/ Get Revising 可以帮助您备考。功能包括独特的复习时间表创建器、交互式复习 https://www.s-cool.co.uk/ 为学生提供免费复习网站，提供复习指南、题库、复习时间表等 https://quizlet.com/ 为学生提供分享学习笔记和抽认卡的出色社区网站 https://www.khanacademy.org/signup 数学、科学、经济学、计算机编程和历史的视频教程和测试 https//www.sparknotes.com/ 探索英国文学文本，观看视频摘要，并学习许多其他科目 https://www.sparknotes.com/shakespeare 将原始文本与现代翻译并排放置，帮助您了解故事并随时翻译新单词。 http://www.bbc.co.uk/scotland/brainsmart/success/ 需要快速学习休息一下？为什么不通过玩 BBC Brain Smart 的游戏来保持高效并唤醒您的大脑呢。
nla y11英国价值观主题
在两个关键阶段都详细介绍了表示形式的关键概念，包括：·刻板印象和态度如何由媒体构建和塑造（例如错过代表）·机构意识形态/听众价值观·跨越时间和地点的霸权转变，以及这些媒体中这些方式如何表现出来 div>
边界（重新）建构作为工作场所中人与非人类之间的内部作用 W. David Holford 魁北克大学蒙特利尔分校 本文提出了边界（重新）建构的概念。初始框架将主体通过制定现象塑造对象，正如对象反过来塑造主体的解释和经验一样。以下案例研究介绍强调了仍然存在于这个初始框架中的残余二元性。涉及混合类别和社会物质纠缠的本体论认识论洞察使我们能够随后将边界（重新）建构重新定义为人与物之间的内部作用（而不是相互作用）。有效的知识共享涉及富有成效的内部作用，而这反过来又需要内部作用成员之间的关系参与。这种参与需要管理层的努力，以确保工作场所内的心理安全网。引言 边界对象长期以来一直与实践社区联系在一起。原则上，这些对象是帮助在互动成员之间传递不同观点（即知识共享）的媒介。术语“边界”意味着这些对象位于两个或多个互动成员之间的社会交汇处。过去的研究经常探究边界对象的相对有效性，因此经常提出“关键”对象特征。对于管理者来说，这意味着关注
边界（重新）构建作为工作场所中人类与非人类之间的内部行动 W. David Holford 魁北克大学蒙特利尔分校 本文提出了边界（重新）构建的概念。初始框架描述了主体通过制定现象塑造客体，正如客体塑造主体的解释和经验一样。以下案例研究介绍重点介绍了仍然存在于初始框架中的残余二元性。涉及混合类别和社会物质纠缠的本体论认识论见解使我们能够随后将边界（重新）构建重新定义为人与物之间的内部行动（而不是相互作用）。有效的知识共享涉及富有成效的内部行动，而这反过来又需要内部行动成员之间的关系参与。这种参与需要管理层的参与，以确保工作场所内的心理安全网。简介 边界对象长期以来一直与实践社区相关联。原则上，这些对象是帮助在交互成员之间传递不同观点（即知识共享）的媒介。“边界”一词意味着此类对象位于两个或多个交互成员之间的社会交汇处。过去的研究经常探究边界对象的相对有效性，因此经常提出“关键”对象特征。对于管理者-实践者来说，这意味着关注有形的技术/物理属性。另一方面，本文主张将重点转向更多无形的人为/主观因素。随着这种重视程度的提高，管理层和成员在各自的行为和态度方面的责任也随之增加。为此，我们对边界对象的基本假设（即本体论或存在理论的问题）以及我们如何理解它们（即认识论或知识理论的问题）将受到质疑。在下文中，我们首先回顾了边界对象文献中过去的认识论和本体论立场，以及这些立场有时如何误导我们识别“有效边界对象”条件的重复处方，而这些处方未能充分强调人与物体的相互作用动态。接下来是替代性的认知、认识论和本体论线索，这些线索使我们能够将分析水平转向首先问自己哪些关键的有利条件允许获得有效的知识