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人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
DGA 飞行测试专业技术和测试中心庆祝成立 80 周年
DGA 飞行测试中心拥有欧洲独一无二的极高水平的专业知识和测试资源，负责在所有飞机交付给军队之前对其进行测试和评估。该中心还参与未来军用航空装备的设计，如未来空战系统（SCAF）、轻型联合直升机（HIL）和未来的阵风标准。
双重体内T细胞用移植后环磷酰胺和抗胸腺细胞球蛋白
Background: With recent advances in clinical practice, including the use of reduced-toxicity conditioning regimens and innovative approaches such as ex vivo TCR ab /CD19 depletion of haploidentical donor stem cells or post- transplant cyclophosphamide (PTCY), hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) has emerged as a curative treatment option for a growing population of patients with inborn errors免疫力（IEI）。但是，尽管这些有希望的发展，但在这些患者中，移植失败（GF）仍然与HSCT相关。尽管第二个HSCT是唯一针对经历GF的患者的固定的打捞疗法，但没有进行这些第二次移植的统一标准化策略。此外，当第二次HSCT无法实现植入时，关于第三HSCT的结果和最佳实践的数据甚至更少。
“进化神经塑性 div>
人类大脑具有适应新体验的能力，互联网提供的刺激和诸如感官和感知信息等刺激和所有交互式数字技术。 div>响应感官刺激，经验，功能障碍或损害而建立神经连接的大脑能力被称为神经元可塑性或神经可塑性，在人类的整个生命中，它保持活跃，具有更大和较小的强度。 div>最大的可塑性在童年时期发现，但是，诊断培养基和纵向研究的进展最近允许在青春期存在第二个关键时期。 div>由于恒定的数字连接性，青少年大脑及其神经元连接受数字环境的影响。 div>因此，这是这项研究的目的，是通过应用虚拟神经心理学评估技术来识别和衡量与数字环境相互作用的影响，并在萨尔塔（Salta）的二年般的公共和私人机构的第二年级，公共和私人机构的第二年级，公共和私人机构的二年级和私人机构的二年级和私人机构中的3°，第4和5年，年龄在2024年的二年级和私人机构中参加。
2024-0513 患者倡导信 AI FINAL.docx
当医生希望将 FDA 批准或认可的 AI 工具整合到护理途径中时，这些技术优势必须惠及所有患者，无论他们身在何处或社会经济地位如何。我们不能将使用尖端 AI 医疗设备的权限仅限于那些能够自掏腰包的人，从而加剧现有的医疗保健差距。但是，医疗保险可以通过适当补偿使用 FDA 批准或认可的 AI 工具的医生来帮助解决这个问题，并认识到 AI 为患者护理带来的价值。
观察捉迷藏人工智能的进化
该项目的目的是观察两个人工智能代理（一个“寻找者”和一个“隐藏者”）在玩简化版的捉迷藏游戏时的发展。这些代理将通过机器学习得到改进，并且只会被赋予对游戏规则的理解和在游戏的网格状空间中导航的能力；它们不会被教授或提供任何策略，而是从头开始学习。特别有趣的是观察随着游戏中引入新元素（例如障碍物、门和其他环境影响），隐藏者和寻找者智能的特殊游戏风格。通过这种观察，我希望不仅能确定捉迷藏游戏中的关键策略，还能更好地了解机器学习 AI 搜索和隐藏模式的演变，这与网络、人工智能和网络安全等多个领域相关。
在快速发展的大流行中部署人工智能模型的挑战
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心，2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心，3 伦敦大学学院呼吸科，4 医学物理和生物医学工程系，5 计算机科学系，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 6 Bioxydyn Limited，Pencroft Way，曼彻斯特，M15 6SZ，英国 通信：yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行，发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能（AI）迅速改变的世界。近年来，这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病，对健康和经济造成破坏，或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出，包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大，这种情况可能会持续下去，但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是，迄今为止，AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求，并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为，基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要，在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看，对 COVID-19 的反应，或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发，以更有效地应对。
规划秘鲁的人工智能革命
• 提高医疗服务的可用性 • 缓解交通拥堵 • 优化基础设施维护 • 改善公共交通的可用性 • 改善经济适用房的可用性 • 减少贫困 • 优化经济发展 • 减少犯罪 • 提高消防安全性 • 提高公民满意度 • 优化灾难响应 • 减轻气候影响 • 简化公共服务
