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Docday 2024
在2016年，安娜在维也纳的分子病理研究所（IMP）建立了她的实验室。她的工作由FWF（新兴领域和Doc.Funds计划）和WWTF（Wiener Wissenschafts-，Forschungs- und Technologiefonds）资助。在2018年，她获得了她的研究项目的ERC首发赠款，“战斗机：转移性癌症的理性组合疗法”，并在2023年获得了该项目的ERC固结赠款“解锁：释放T细胞介导的T细胞介导的疗法疗法促进肿瘤的免疫反应”。Anna Obenauf自2019年以来一直是奥地利科学学院的年轻学院和自2023年以来的完整EMBO（欧洲分子生物学组织）成员。Anna Obenauf获得了著名的奖项，包括2015年奥地利联邦教育，科学与研究部的Ascina（奥地利科学家和北美学者）奖，以及2022年2022年美国科学进步协会（AAAS）的WACHTEL癌症研究奖。与她的研究小组一起，她专注于研究驱动癌症转移的分子过程和癌细胞逃避免疫系统的能力。Anna Obenauf和她的团队发现，对靶向疗法产生抗性并重新激活致癌信号传导途径的黑色素瘤可以获得对免疫疗法的抗性。OBENAUF实验室试图提供对一般分子原理和科学证据的见解，以指导诊所组合疗法的发展，以产生持久的反应。此外，该小组引入了创新方法，例如捕获（在异质细胞种群中克隆克隆的cripsra追踪），这是一种癌细胞谱系追踪的工具。
使用机器学习的语音增强
Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。 尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。 机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。 本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。 本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。 它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。 这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。 关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。 语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。引言言语增强是通过人工智能的快速增长，尤其是机器学习而实现革命性进步的众多学科之一。其目标是在大声情况下提高语音信号的质量和清晰度。统计模型和信号处理技术是常规语音增强方法的基础[1]。但是，随着机器学习的发展，尤其是深度学习和复发性神经网络（RNN），语音增强的完成方式发生了巨大变化。由于机器学习模型，尤其是RNN可以在整个时间上保留上下文，因此它们尤其擅长处理顺序输入，例如
自主武器系统、人工智能和……
英国伦敦玛丽女王大学。摘要在本文中，我探讨了人类控制的（不）可能性，并质疑我们可以在道德上充分或有意义地控制人工智能支持的 LAWS 的前提。认真对待维纳的警告“机器可以而且确实超越了其设计者的一些限制，这样做可能既有效又危险”，我认为在 LAWS 人机综合体中，人工智能系统的技术特征和底层逻辑逐渐缩小了空间并限制了人类道德机构所需的能力。关键词人工智能；控制；道德责任；战争；武器。引言近年来，军事武器系统的自主性发展迅速。越来越多的国家，包括美国、英国、中国和俄罗斯，开发、生产或使用不同程度自主的军事系统，包括致命系统。随着机器学习和计算机处理能力的长足进步，人工智能 (AI) 融入军事系统可能会在不久的将来加速向更高和更复杂的自主形式的转变。这种希望不断提高军事武器技术自主性水平的愿望绝不是最近才出现的趋势。事实上，人工智能和军事研究与开发项目传统上是共同发展的，20 世纪 50 年代和 60 年代的控制论和人工智能研究人员已经提出了一些中肯的问题，即提高机器自主性水平将如何影响人类对军事技术的控制。
机器学习与通信网络相遇
IJAZ AHMAD 1 , (IEEE 会员), SHARIAR SHAHABUDDIN 2 , HASSAN MALIK 3 , (IEEE 会员), ERKKI HARJULA 4 , (IEEE 会员), TEEMU LEPPäNEN 5 , (IEEE 高级会员), LAURI LOVÉN 5 , (IEEE 高级会员), ANTTI ANTTONEN 1 , (IEEE 高级会员), ALI HASSAN SODHRO 6 , (IEEE 会员), MUHAMMAD MAHTAB ALAM 7 , (IEEE 高级会员), MARKKU JUNTTI 4 , (IEEE 院士), ANTTI YLä-JÄSKI 8 , (IEEE 会员), THILO SAUTER 9,10 , (院士, IEEE)、ANDREI GURTOV 11 、（IEEE 高级会员）、MIKA YLIANTTILA 4 、（IEEE 高级会员）和 JUKKA RIEKKI 5 , （IEEE 会员） 1 VTT 芬兰技术研究中心，02044 Espoo，芬兰 2 诺基亚，02610 Espoo，芬兰 3 Edge Hill 大学计算机科学系，Ormskirk L39 4QP，U.K. 4 奥卢大学无线通信中心，90570 Oulu，芬兰 5 奥卢大学普适计算中心，90570 Oulu，芬兰 6 中瑞典大学计算机与系统科学系，瑞典厄斯特松德 7 Thomas Johann Seebeck 计算机与系统科学系，瑞典厄斯特松德电子学，塔林理工大学，12616 塔林，爱沙尼亚 8 阿尔托大学计算机科学系，02150 埃斯波，芬兰 9 计算机技术研究所，TU维也纳，1040 维也纳，奥地利 10 多瑙河大学集成传感器系统系 Krems, 2700 维也纳新城，奥地利 11 林雪平大学计算机与信息科学系，58183 林雪平，瑞典
Raha Hassan
2022 Michael Smith Foreign Study Supplement ($6,000 CAD) Social Sciences and Humanities Research Council 2021 Donald Routh Dissertation Grant ($2,500 USD) Society of Clinical Child and Adolescent Psychology American Psychological Association 2021 Elizabeth Munsterberg Koppitz Child Psychology Graduate Student Fellowship ($10,346 USD) American Psychological Foundation 2020 Patrice L. Engle Dissertation Grant in Global Early Child Development ($5,000 USD) Society for Research in Child Development 2018-2019 Ontario Graduate Scholarship ($15,000 CAD) Social Sciences and Humanities Research Council 2017-2018 Canadian Graduate Scholarship, Master's ($17,500 CAD) Social Sciences and Humanities Research Council Awards and Honours 2022 Travel Award ($350 USD) International Society for Developmental Psychobiology 2021 Travel Award ($147 USD) International Society发育心理生物学2020年论文研究奖（$ 1,000美元）美国心理学协会2020年摘要奖（65美元）国际发育心理生物学学会2019 Sandra G. Wiener学生研究员研究员研究员奖（700美元USD）国际发育心理生物学学会2019年票据纪念奖学金（$ 500 CAD）$ 10000 CAD）汉密尔顿健康科学基金会2018年最佳聊天，研究生研究会议（100美元）麦克马斯特大学2018旅行奖（$ 500 CAD）麦克马斯特大学2019年最佳海报研究生 - 精神病学研究日（150美元CAD）精神病学系麦克马斯特大学
一种用于癫痫发作预测的新型多尺度扩张 3D CNN
癫痫是一种神经系统疾病，以意外复发性发作为特征，影响着全球 1% 的人口 [1] [2]。由于癫痫发作的不确定性，它对患者的日常生活有很大影响，如果患者在危险情况下（例如开车、上下楼梯）癫痫发作，甚至会威胁患者的生命。因此，准确的癫痫发作预测对于帮助患者避免可能的伤害至关重要。脑电图是研究癫痫发作最常用的数据，根据所代表的人类大脑活动的不同状态，癫痫发作可分为四种类型，即发作前（癫痫发作前）、发作期（癫痫发作）、发作后（癫痫发作后）和发作间期（正常阶段）[3] [4] [5] [6]。通过使用机器学习或深度学习算法分析脑电图信号，可以区分发作前和发作间期，从而实现癫痫发作预测 [7] [8] [9]。机器学习算法依赖于手工制作的特征，原始EEG信号需要通过多种滤波技术进行预处理以消除噪声和伪影。带通滤波器、自适应滤波器、卡尔曼滤波器、维纳滤波器和贝叶斯滤波器是最常用的滤波技术[10][11]。例如，单变量谱功率[12]、脉冲率[13]、功率谱[14]、排列熵[15]和双谱熵[16]是以前基于机器学习的工作中使用过的特征。这些特征进一步输入到分类器（例如支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）、决策树）以获得预测结果。虽然机器学习方法是可行的，但手动处理EEG信号和复杂的特征工程使得
人类兼容的人工智能 - 人@EECS
人工智能 (AI) 的目标是创造智能机器。粗略地说，如果一个实体根据其感知选择预期可实现其目标的行动，则该实体被视为智能。1 将此定义应用于机器，可以推断出人工智能旨在创造根据其感知选择预期可实现其目标的行动的机器。现在，这些目标是什么？可以肯定的是，至少到目前为止，它们是我们赋予它们的目标；但是，尽管如此，它们的作用完全像机器自己的目标一样，并且它们完全确定。我们可以将其称为人工智能的标准模型：构建优化机器，插入目标，然后它们就可以运行了。这种模型不仅在人工智能中盛行，而且在控制理论（最小化成本函数）、运筹学（最大化回报总和）、经济学（最大化个人效用、GDP、季度利润或社会福利）和统计学（最小化损失函数）中也盛行。标准模型是二十世纪技术的支柱。不幸的是，这个标准模型是一个错误。如果我们只完整正确地写下我们的目标，那么设计对我们有益的机器是没有意义的。如果目标是错误的，我们可能会很幸运，注意到机器令人惊讶的令人反感的行为，并能够及时将其关闭。或者，如果机器比我们更聪明，问题可能是不可逆转的。机器越智能，对人类的后果就越糟糕：机器将更有能力以与我们的真实目标不一致的方式改变世界，并更有能力预见和防止任何干扰其计划的行为。1960 年，在看到亚瑟·塞缪尔的跳棋程序学会比其创造者更好地下棋后，诺伯特·维纳 (1960) 发出了明确的警告：
错误的先知，错误的诺言
现有版本的中央文章对我们这个时代无处不在的情绪做出了反应。在几种持续的全球危机的背景下，他们的应对越来越难以完成，享受对未来的世界末日的愿景。约翰·帕拉泰拉（John Palattella）在救赎之后将虚假的先知和破坏人类的破坏。受伊丽莎白·毕晓普（Elizabeth Bishop）的启发，作者警告不要放弃必要的知识，以赞成对这些愿景的迷恋。此版本的IWM-POST还证明了IWM的学科多样性以及该研究所所处理的广泛主题。当前的作者来自历史，哲学，政治学，经济，人类学，社会学，神学，媒体知识，文学研究，艺术和（调查）新闻学。贡献的主题是重点丰富的，对于IWM和IWM邮政而言，例如Mopraty和团结的问题，以及对中欧和东欧的关注最终，最终震惊的乌克兰乌克兰对（信息）技术的急性问题，在全球范围内，该技术正在增加，最原始的性别，直至最初的问题关于文学和社会的护理和令人兴奋的框架的观点。也不缺少对维也纳过去和现在的贡献。以IWM的名义，祝您阅读很多！◁
脑组织预处理技术比较
摘要：脑瘤是年轻人死亡的第二大原因。脑瘤的形状和大小多种多样。良性脑瘤与癌性脑瘤并存。在医学图像处理中，检测和分割脑瘤极其困难。这里使用了四种预处理形式：自适应中值滤波器 (AMF)、中值滤波器、高斯滤波器和维纳滤波器。然后使用以下内容确定性能指标 1. 均方误差率 (MSE) 是系统准确度的度量。2. 峰值信噪比 (PSNR) 3. 结构相似性指数 4. 第四个是 Spearman 等级相关。根据上述测量结果，自适应中值滤波器对常规和异常图像均能产生最佳效果。关键词：脑瘤、滤波器和效率测量 1. 简介脑瘤被描述为脑内细胞外物质的不规则生长和异常。肿瘤是细胞不受控制地生长的结果。根据肿瘤的起源（转移性），可将肿瘤分为原发性肿瘤或继发性肿瘤。脑肿瘤的侵袭性很难评估。扩散到大脑的癌细胞开始在身体的每个部位扩散。例如，乳腺癌或肺癌细胞通常通过血流传播到大脑。扩散到身体其他部位的脑肿瘤通常是癌性的。良性肿瘤生长缓慢，不像恶性肿瘤那么危险。它很少扩散，边界清晰。手术是治疗这种疾病最有效的方法，尽管危险性较低。恶性肿瘤的生长速度不可控制，而且很快。这是一种危及生命的情况，需要立即就医。肿瘤的诊断基于肿瘤细胞的形态，以及某些肿瘤细胞特征，如发展速度、外观、肿瘤中间的死亡肿瘤细胞、血液供应和侵袭潜力。世界卫生组织将肿瘤分为四类
人工智能的伊斯兰伦理基础及其现代应用
人工智能的伊斯兰伦理基础及其现代应用 Talal Agil Attas Alkhiri Umm Al-Qura 大学，教育学院，沙特阿拉伯麦加 摘要 本研究旨在解释此类伦理的伊斯兰基础及其当代应用，包括机器人技术、计算机视觉、语音识别、自然语言处理和专家系统。使用描述性分析设计，研究结果表明人工智能 (AI) 代表了文明的里程碑和当代人类的文明面貌。这一切都基于对上帝的信仰和对伊斯兰教合法目的的遵守，并考虑最高的人类和文明价值来维护人类的尊严。它还增强了控制事物使用、人类尊严、隐私、诚实和透明、正义和公平、责任和问责制的价值观（包括敬畏上帝）。人工智能使用的文明基础是通过受益于宇宙数据和禁止在处理宇宙无益的出价时夸大其词来确定的。关键词：人工智能，伦理，伊斯兰基础，1. 引言人工智能（AI）不再是社会的选择，而是一种现实。它代表了一个新时代，技术革命正在以惊人的速度改变人类生活的进程，将其带向一种新的人类文明形式。它通常渗透到生活的各个方面。事实上，人工智能在我们生活中的吸引力引起了人们对它的迷恋，使它能够塑造我们的日常行为。它基于其处理大数据的卓越能力塑造我们的决策，有时绕过任何人或道德的考虑或原则。更不用说基于宗教的控制了。它促使许多国家和组织在最大限度地使用它的同时，采取关于其风险的高级政策和道德宪章。在西方，认识到人工智能的道德基础是基于纳本特-维纳通过他的计算机伦理哲学观点所提出的。具体来说，他质疑人工智能是否可能成为道德基础。