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石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
临床人工智能应用治理，以促进大型医疗系统中安全、公平的部署：关键要素和早期成功
在医疗保健领域成功部署和有意义地采用人工智能的关键挑战之一是人工智能应用的卫生系统级治理。这种治理不仅对患者安全和卫生系统问责至关重要，而且对于培养临床医生的信任以改善采用和促进有意义的健康结果至关重要。在本案例研究中，我们描述了威斯康星大学健康学院 (UWH) 的这种治理结构的发展，该结构从有效性和用户可接受性的评估到安全部署和持续监测有效性，对人工智能应用进行监督。我们的结构利用了一个多学科指导委员会以及项目特定的小组委员会。委员会成员制定了一个多利益相关者的观点，涵盖信息学、数据科学、临床操作、道德和公平。我们的结构包括指导原则，为认可人工智能应用的初始部署和持续使用提供有形参数。委员会的任务是确保所有应用程序的可解释性、准确性和公平性原则。为了实施这些原则，我们提供了一个价值流，以在临床实施的不同阶段应用人工智能治理原则。这种结构使人工智能应用能够有效地在临床上采用。有效的治理提供了几种结果：（1）明确的制度化监督和认可结构；（2）一条涵盖技术、临床和操作等考虑的成功部署之路；（3）一个持续监测的过程，以确保解决方案在临床实践和疾病流行率不断发展的情况下仍然可接受；（4）纳入人工智能应用的道德和公平使用指南。
迈向安全的循环经济：成功、机遇和挑战
物质数据库欧洲化学品管理局 (ECHA) 最近开发了 SCIP 数据库。该数据库旨在让消费者和废物处理行业更深入地了解产品中是否存在关注物质。供应商必须提供此信息 (ECHA, 2019)。目前，该数据库的可用性有限，部分原因是提供信息的要求仅限于高度关注物质 (SVHC) 清单上的物质，而该清单并不包括所有关注物质。材料护照是另一项有用的发展，可用于追踪物质的存在。护照包含有关物质（关注）的信息，并以数字形式随产品一起提供。该工具已经在某些行业（例如建筑行业）或产品链的某些步骤（例如消费者信息）中使用。
现实生活中对遗传性癫痫中精确医学的陷阱和成功的现实调查
摘要目的“精密医学”一词描述了针对一个逆转或修饰疾病病理生理学的人量身定制的理性治疗策略。在癫痫，单病例和小队列报告中报告了特定遗传性癫痫中的新生精度医学策略。这项多中心观察性研究的目的是研究癫痫中精确医学的更深层次。方法对包括儿童和成人在内的六个三级癫痫中心进行了对分子遗传诊断患者进行癫痫患者的系统调查。一份标准化问卷用于数据收集，包括遗传发现以及对临床和治疗管理的影响。结果我们包括293例遗传性癫痫，137名儿童和156名成年人，162名女性和131名男性。由于94例患者的遗传发现（包括理性精度医学治疗和/或由遗传诊断引起的治疗变化）进行了治疗变化，但与已知的病理生理机制无关。对56例患者进行了合理的精确医学治疗，这是在33/56（59％）中尝试的，并且在10/33（30％）患者中成功（即降低了50％的癫痫发作）。在73/293（25％）患者中，遗传诊断引起的治疗变化，但与已知的病理生理机制无直接相关，这在24/73（33％）中成功了。重要的是，我们对专门癫痫中心的临床实践的调查显示，在鉴定出癫痫的遗传原因后，临床结果的差异很高。对于许多癫痫患者来说，基因检测后的治疗范式的有意义的变化是可能的。这项系统的调查概述了当前的精密医学在癫痫中的应用，并建议采用一种更加考虑的方法。
肿瘤学中的基于混合数据的建模：成功、挑战和希望
癌症的数学建模并不新鲜[47]，然而这个领域在世纪之交才真正爆发。但在那时，绝大多数模型旨在揭示、阐明或解释与肿瘤生长、血管生成和侵袭有关的一些机制[22]。它们与实验数据的联系很少，而且主要涉及生长动力学。这些模型逐渐演变成与两大进步有关：第一点是机器计算能力的提高，使得人们能够以数值实验的方式进行模拟；第二点是成像技术的进步，使得人们能够更广泛地获取数据。随着时间的推移，模型逐渐变得更加“信息丰富”，这意味着它们整合了实验测量的参数，并根据实验（体内或体外）观察进行验证。虽然模型开发人员主要位于数学、计算或工程部门，但现在在医院基础设施的核心位置也并不罕见。如今，模型在癌症领域被广泛用于实现四个主要目标：改善诊断、改善治疗、识别和开发新药以及带来有关疾病发展的新知识。这些目标有助于使模型更接近临床。模型是在系统肿瘤学 [ 61 ] 的背景下开发的，该系统 - 即系统生物学 [ 69 ] - 提供了一个全面的框架，可以在其中研究癌症，以真正理解和联系其从基因到细胞的多个方面
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
堪萨斯大豆博览会庆祝成功并期待...
打印计算器，美国大豆农民可以使用该工具帮助衡量、改进和展示他们的可持续性表现。更新后的计算器可在互联网上获取，包含几个旧版本的升级。它允许美国农民分析单个田地，并包括更先进的土壤保护和土壤碳测量方法。此外，该工具还自动提供财务分类账，计算可持续实践对该农场的经济影响。它还允许美国农民设立安全账户，保存他们的信息以备将来使用。内布拉斯加州大豆农民 Mike Thede 指出，由 Checkoff 资助的研究证明了美国大豆生产的可持续性表现。Checkoff 与美国大豆买家分享这些信息以支持销售。“所有美国农民都面临着来自客户越来越大的压力，他们要求大豆生产者提供更可持续的农业产品，以支持他们的销售。
堪萨斯大豆博览会庆祝成功并期待...
打印计算器，美国大豆农民可以使用该工具帮助衡量、改进和展示他们的可持续性表现。更新后的计算器可在互联网上获取，包含几个旧版本的升级。它允许美国农民分析单个田地，并包括更先进的土壤保护和土壤碳测量方法。此外，该工具还自动提供财务分类账，计算可持续实践对该农场的经济影响。它还允许美国农民设立安全账户，保存他们的信息以备将来使用。内布拉斯加州大豆农民 Mike Thede 指出，由 Checkoff 资助的研究证明了美国大豆生产的可持续性表现。Checkoff 与美国大豆买家分享这些信息以支持销售。“所有美国农民都面临着来自客户越来越大的压力，他们要求大豆生产者提供更可持续的农业产品，以支持他们的销售。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
衍生产品成功 - 欧洲航天局
如今，太空计划的成就已成为经济、社会和科学领域的重要组成部分，以至于人们倾向于低估其重要性及其相关利益。通过其技术转让计划，欧洲航天局 (ESA) 认识到帮助其他行业从太空研究中受益的重要性，以及通过调整太空技术系统和专门知识以满足欧洲广大民众的需求来减轻公共资源负担的重要性。通过将技术和专门知识从太空部门转移到其他部门，公司可以缩短开发新产品的时间和成本。技术转让还减少了重复研究，并为来自各个行业的专业人士提供了合作机会，从而提高了欧洲科学基础的整体效率。最后，欧洲太空技术向外部市场的展示为公司提供了将自己的专业知识注入太空行业的机会。