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临床医生的人工智能 (AI) 指南
人工智能 (AI) 是医疗保健领域已经出现的未来。尽管人工智能有可能成为初级保健的变革力量，但大多数初级保健提供者 (PCP) 并不知道人工智能是什么，不知道人工智能将如何影响他们及其患者，也不知道人工智能的主要局限性和道德陷阱是什么。本文是一份面向一线 PCP 的医疗保健 AI 入门指南。初级保健是医疗保健金字塔底层的主导力量，与医疗系统的每个部分都紧密相连，与患者和社区关系密切，是最适合引领医疗保健 AI 革命的专业。PCP 可以通过与技术人员合作来推动医疗保健 AI 的发展，以确保 AI 用例具有相关性且以人为本，将质量改进方法应用于医疗保健 AI 实施，并倡导包容性和道德的 AI，以对抗而不是加剧健康不平等。 （J Am Board Fam Med 2022；35：175–184。）
临床医生的人工智能 (AI) 指南
人工智能 (AI) 是医疗保健领域已经出现的未来。尽管人工智能有可能成为初级保健的变革力量，但大多数初级保健提供者 (PCP) 并不知道人工智能是什么，不知道人工智能将如何影响他们及其患者，也不知道人工智能的主要局限性和道德陷阱是什么。本文是医疗保健 AI 的初学者指南，专为一线 PCP 编写。初级保健是医疗保健金字塔底层的主导力量，与医疗系统的每个部分都具有无与伦比的互联性，与患者和社区有着深厚的关系，是引领医疗保健 AI 革命最适合的专业。PCP 可以通过与技术人员合作来推进医疗保健 AI，以确保 AI 用例具有相关性且以人为本，将质量改进方法应用于医疗保健 AI 实施，并倡导包容性和道德性的 AI，以对抗而不是加剧健康不平等。( J Am Board Fam Med 2022;35:175–184.)
北约和网络空间第 5 条 - CSS/ETH Zürich
近十年前，在威尔士举行的北约峰会上，北约认识到网络防御是集体防御不可分割的一部分。因此，对一个或多个成员国的网络攻击可以触发《华盛顿条约》第 5 条所规定的集体防御条款，而《华盛顿条约》是军事联盟的基石。第 5 条基于这样的原则：对一个成员国的攻击被视为对所有成员国的攻击，并且通过行使《联合国宪章》第 51 条所承认的单独或集体自卫权，盟国可以采取集体行动，恢复北大西洋地区的安全。一旦由一个或多个成员国触发，北约的主要决策机构北大西洋理事会 (NAC) 必须一致决定此次袭击是否值得使用第 5 条。如果是，则由每个成员国自行决定如何应对以及在多大程度上与其他北约伙伴一起提供援助。自 1949 年成立以来，第 5 条仅在 2001 年 9 月 11 日恐怖袭击之后被援引过一次。
量子力学的奇迹与奥秘
量子力学的创立是 20 世纪物理学最引人注目的发展之一。在 1900 年至 1924 年期间，人们开始理解黑体辐射定律、光和物质的波粒二象性、能量的普遍量化和物质的稳定性以及光谱定律，随后在 1925 年至 1927 年的短短两年内，人们以惊人的速度发现了量子力学的数学结构。另一方面，对这一结构的物理解释和含义需要付出巨大的努力，其中不确定性和互补性原理、玻恩概率解释和规则以及波函数坍缩思想都发挥了重要作用。尽管量子力学在众多应用中一直取得了惊人的成功，但许多关于解释的令人困惑的问题仍然存在，并继续被研究，尽管焦点已经从波粒二象性转移到纠缠及其特征和后果。本文对这些发展进行了印象派的描述，并对人类直觉的起源和人类理解自然的意义进行了评论[1]。
欧洲人工智能法规：布鲁塞尔效应与人类尊严？
经过多年的公众咨询和审议，欧盟委员会提出了全面监管人工智能 (AI) 的法律框架。最引人注目的是，人工智能高级专家组 (AI HLEG) 自 2018 年以来就制定了道德准则和政策建议。虽然中国和美国等国家或欧洲委员会等国际组织正在制定法律框架来规范人工智能的开发和使用，但欧盟委员会于 2021 年 4 月 21 日提出的提案（人工智能法案或 AIA）似乎使联盟处于最有力的地位，可以为一项关键的新兴技术制定具有全球意义的监管标准。在简要总结了未来监管的起源、背景和主要特征之后，本文探讨了“布鲁塞尔效应”是否会体现在突破性的人工智能监管中，或者欧盟及其成员国是否会冒着仓促采用无能的法律框架的风险，而这项技术对社会的影响仍未得到充分理解。此外，拟议的
基于脑电图的驾驶员方法...
摘要：困倦不仅是传统驾驶条件下安全驾驶的核心挑战，也是自动驾驶汽车附加服务被广泛接受的严重障碍（因为困倦实际上是自动驾驶晕车最具代表性的早期症状之一）。鉴于检测驾驶员困倦的重要性，本文回顾了基于脑电图 (EEG) 的驾驶员困倦检测 (DDD) 算法。为了方便回顾，基于 EEG 的 DDD 方法被组织成树形结构分类法，分为两个主要类别，即“仅检测（开环）”和“管理（闭环）”，两者均旨在设计更好的 DDD 系统，以确保早期检测、可靠性和实用性。为了实现这一目标，我们解决了七个问题，这些问题的答案有助于开发一种优于现有系统的基于 EEG 的 DDD 系统。本综述文章的一个基本假设是，虽然驾驶员困倦和晕车引起的困倦是由不同的因素引起的，但调节困倦的大脑网络是相同的。
机器学习的图形信号处理
大规模结构化数据（尤其是与网络和图形等复杂领域相关的数据）的有效表示、处理、分析和可视化是现代机器学习的关键问题之一。图信号处理 (GSP) 是信号处理模型和算法的一个活跃分支，旨在处理图形支持的数据，它为应对这一挑战开辟了新的研究途径。在本文中，我们回顾了 GSP 概念和工具（例如图形过滤器和变换）对新型机器学习算法开发的一些重要贡献。具体来说，我们的讨论集中在以下三个方面：利用数据结构和关系先验、提高数据和计算效率以及增强模型的可解释性。此外，我们为 GSP 技术的未来发展提供了新的视角，这些技术可能成为应用数学和信号处理与机器学习和网络科学之间的桥梁。这些不同学科之间的相互影响可能有助于解决现代复杂数据分析的诸多挑战。
食人族、化学物质和回忆之旅
同时暴露于光和电击。最终，光和电击之间的关联建立起来，当它们单独暴露于光时，它们开始收缩，就像受到电击一样，表现出条件反射。在训练阶段发生并且动物学会了电击关联之后，他将它们切成两半。让它们再生十四天，这样每只受过训练的动物都会长出两条新的线虫：一条从头部，一条从尾部。在恢复期之后，再生的动物再次接受训练，并记录达到条件反射所需的光电击配对试验次数。如果记忆转移假设是正确的，并且记忆存储在遗传物质中，那么从受过训练的动物的尾巴和头部再生的线虫应该比最初未受过训练的线虫对照组更快达到条件反射。这正是麦康奈尔在一篇发表在著名神经科学杂志上的文章中所报告的。根据他的研究结果，在斩首之前接受过训练的涡虫需要明显较少的训练就能在光照下开始收缩。
通过图积表征复合复杂网络的能量相关可控性
摘要——本文描述了复合复杂网络的能量相关可控性。我们考虑一类通过笛卡尔积由简单因子网络构建的复合网络。所考虑的因子网络是具有基于邻居的拉普拉斯动力学的领导者-追随者符号网络，采用正边和负边来捕捉网络单元之间的合作和竞争相互作用。与大多数现有的关注经典可控性的研究不同，本文从能量相关的角度研究了复合网络的可控性。具体而言，基于笛卡尔图积来表征可控性格拉姆度量，包括平均可控性和体积控制能量，这揭示了如何从局部因子系统的谱特性推断出复合网络的能量相关可控性。然后，这些结果扩展到分层控制网络，这是一种特殊但广泛使用的网络结构，在许多人造系统中使用。由于结构平衡是符号网络的关键拓扑性质，因此，提出了验证复合符号网络结构平衡的必要充分条件，适用于广义图积。
基于硅透镜的超高频超声波换能器（150MHz）
摘要：声学显微镜和声镊在微粒操控、生物医学研究和无损检测等领域有着重要的应用价值。超高频超声换能器是声学显微镜的关键部件，而声镊和声透镜又是超高频超声换能器的重要组成部分，因此声透镜的制备至关重要。硅具有声速高、声衰减小、可加工性好等特点，是制备声透镜的合适材料。前期研究中硅透镜主要采用刻蚀法制备，但刻蚀存在一些缺点，大尺寸刻蚀工艺复杂、耗时长、成本高，且垂直刻蚀优于球面刻蚀。因此，本文介绍了一种新的超精密加工方法来制备硅透镜。本文制备了口径为892 μm、深度为252 μm的硅透镜，并基于硅透镜成功制备了中心频率为157 MHz、−6-dB带宽为52%的超高频超声换能器。换能器焦距为736μm，F数约为0.82，换能器横向分辨率为11μm，可以清晰分辨硅片上13μm的狭缝。